基于BP神经算法可预测的快速瓦斯传感器研究

基于传统的瓦斯传感器检测原理,提出了一种基于BP神经算法的可预测的快速瓦斯传感器。研究以FPGA为核心处理器,在进行当前瓦斯浓度检测的软件设计过程中,加入BP神经算法反演策略,实现可预测的瓦斯传感器功能。传感器可以通过当前时刻的前几个瞬时瓦斯浓度值,预测当前瓦斯浓度的稳态值,实现浓度检测的可预测性,同时也提高了瓦斯传感器的检测速度。

基于BP神经算法的英语MOOC系统开发研究

当前,英语CAI尽管取得了一定成就,但是传统英语CAI教学模式对学生个体客观存在的差异并没有得到特别重视。文章依据每个学生个体差异与不同学习效果,进行有针对性、具有个性化教学方式与教学内容向学生进行推送,从而帮助学生提高学习效果。由此开发了一款新型系统,该系统以MOOC平台为基础,SSH结构为框架,运用BP神经网络算法作为系统基本原理。从学生、教师、管理者三方面分析系统的设计和需求;然后从系统架构、数据库设计、以及智能评价与启发学习课程设计等方面详细论述英语MOOC系统总体设计;同时从系统运行环境、系统管理功能等方面对本系统实现进行了分析。最后进行了实验测试。实验测试表明,该系统完全能够满足当前学生英语学习的需求,适应新时代下的英语教学发展,具有较好的稳定性,为英语教学改革与发展发挥非常重要的推动作用,对于学生学习英语成绩提高具有积极作用。

基于多元线性回归及BP神经算法的电网事故事件原因追溯方法研究

本文通过运用多元线性回归及BP神经算法,对事故规律进行研究,对事故事件产生的原因进行追踪回溯,为定位问题原因提供辅助,为安全事故定性定级做数据支撑,为安全事故后续处置方案提供参考依据,防止和减少电力事故的发生,不断提高电力安全监督和管理水平。

紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型

为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。

基于BP神经网络算法的树状结构智能找形分析

基于BP神经网络算法,探讨了树状结构智能找形分析的方法与应用。通过建立BP神经网络模型,利用其优秀的非线性映射和学习能力,实现了对树状结构图像的形状识别和分析。对树状结构进行了图像预处理和特征提取,然后将提取的特征作为BP神经网络的输入训练网络模型以识别不同形状的树状结构。实验结果表明,所提方法在形状识别的准确性和鲁棒性上均取得了良好表现,具有较高的应用潜力和推广价值。为树状结构图像处理领域提供了一种有效的分析方法,有助于进一步提升图像识别技术在实际应用中的应用效果和智能化水平。

基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化

针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。

基于BP神经网络算法的顶管下穿地表沉降预测研究

顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数据,并结合BP神经网络算法的训练和预测能力,建立了一个地层变形预测模型。通过实际案例验证,结果表明该方法能够高效准确地预测顶管下穿地层变形,为地下工程施工提供了可靠的参考依据。

基于多模型BP神经网络算法的湿化器的湿度预测控制

高流量呼吸湿化器的湿度控制效果,是衡量湿化器品质的重要标准,由于湿化罐出气口没有使用湿度传感器实时采集数据,无法对湿化器出气口的空氧混合气体的湿度做实时监测,所以不能构建一个完整的闭环负反馈的系统,只能构建一个基于预估数据进行控制的开环系统。对于湿化器的湿度预测控制的问题,提出基于多模型切换的BP神经网络算法预测控制,在目标温度平衡点进行线性化,根据流量的变化选择模型。仪器测试实验表明:湿化器的湿度预测控制系统有更高的控制品质,适用于不同温度,不同流量的湿化模式。

BP神经网络算法的水库水电站机电设备投资估算研究

为了解决传统投资估算方法存在的估算值与实际投资差距较大的问题,研究BP神经网络算法的水库水电站机电设备投资估算方法。确定设备投资估算的输入向量,利用这些向量计算出不同投资估算级别的隶属度。基于已知的投资估算数据建立BP神经网络的投资估算模型,并通过优化模型特征元素来提高投资估算的精度。实验结果表明,所研究方法能够精准地对水电站机电设备进行投资估算,提高估算精度,具有实际应用价值。

基于BP神经网络算法的光伏发电预测研究

为了提高光伏发电功率预测的精确度和稳定性,并解决传统预测模型中存在的波动性、间歇性和不确定性等问题,本文构建了基于BP神经网络算法的光伏发电预测模型,通过斯皮尔曼相关性分析明确影响光伏发电输出功率的因素,并基于BP神经网络算法构建光伏发电预测模型,实现对未来光伏发电功率的短期准确预测。通过验证分析,结果表明,该模型能够更加稳定、精确地预测光伏发电输出功率。

BP神经网络算法在径流预测中的应用

径流预测作为水资源管理领域的关键环节,对大坝运行、洪水管理和水政策制定具有重要意义。随着气候变化加剧和人类活动明显影响水生环境,径流可预测性的模拟面临前所未有的障碍。传统的径流预测方法依赖于统计原理或物理模型,但由于可用数据的复杂性和非线性关系,其精度和泛化能力往往不足。近年来,人工神经网络,特别是BP神经网络算法在径流预测领域引起了广泛关注。BP神经网络算法强大的自学习能力和非线性映射能力为解决径流预测问题提供了新的视角。本文通过探讨BP神经网络算法在径流预测中的应用,了解其基本原理、技术、优势和局限性,并通过实例验证其预测能力,旨在为水资源管理提供借鉴。

基于BP神经网络算法的整车持续制动散热性能研究

根据整车转毂试验研究,整车匹配缓速器后持续制动时整车散热能力的主要影响因素为整车风扇尺寸、水流量、散热器尺寸及环境温度等。本文进行整车转毂实验测试整车散热功率,并采集相关数据。根据测试得到的试验数据,利用BP神经网络算法编写计算程序,输入整车风扇直径、水流量、散热器面积及环境温度四个变量,输出为预测的整车的散热能力,当误差达到允许范围±10%时,进而确定训练的计算程序可用于对未进行试验的整车进行散热能力的预测,从而指导试验进行,缩短试验时间,甚至可以减少重复的试验,降低试验成本。

基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究

由于主动配电网负荷和实际出力具有波动性,导致主动配电网运行成本控制难度较大,为此,提出基于GA优化BP神经网络算法的10kV主动配电网优化调度研究。在考虑柔性负荷需求的因素以及实际输出波动性的基础上,记住波动系数来描述发电机和柔性负荷的实际输出与计划输出之间的偏差,将最小化运行成本作为最终的目标函数,设置遗传粒子作为BP神经网络的输入参数,适应值最高的结果作为调度方案。在测试结果中,测试周期内配电网的运行成本不仅始终表现出较高的稳定性,且具体水平始终稳定在0.6万元以下。

基于BP神经元算法的电火花小孔加工穿透检测技术研究

针对电极本身产生的损耗影响电火花小孔加工的问题,提出了一种基于BP神经元分类算法的电火花小孔加工穿透检测技术。通过分析不同时期加工过程的放电频率,选择加工电压变化个数、脉冲放电的脉宽和脉间、伺服距离、加工电流作为模型特征输入量,在MATLAB软件中完成相应算法模型的建立,并综合考虑FPGA片上资源和算法耗时等因素的影响,在实验平台上实现了模型的FPGA程序移植,并通过加工实验验证了此方法的可行性。

基于BP神经网络算法和时间序列模型的气温预测方法

基于2022年亚太杯数学建模竞赛中关于全球气候变化问题的第一问展开研究,使用BP神经网络算法和时间序列模型预测未来全球气温达到20℃的年限,并对预测结果进行检验,结果表明时间序列模型预测精度更高。

基于SVR和BP神经网络算法通过IOL Master 700测量数据来预测白内障术后CW弦

目的:通过IOL Master 700观察白内障手术前后Chang-Warning弦(CW弦)的变化,并利用术前数据和人工智能预测模型预测术后CW弦。方法:研究对象为304例白内障患者,分析其术前及术后的IOL Master 700测量数据,包括散光矢量值、角膜平均曲率、眼轴长度、前房深度、晶状体厚度、角膜中央厚度、白到白距离、浦肯野反射Ⅰ像相对于角膜中心的位置和瞳孔中心的位置、CW弦等。研究建立了基于SVR算法和BP神经网络算法的预测模型,通过术前CW弦及眼部生物参数来预测术后CW弦。结果:相比于白内障手术前,手术后左、右眼CW弦X分量向颞侧有轻微偏移,Y分量变化不大。使用术前CW弦和其他术前眼部生物参数作为输入数据,相比于BP神经网络,SVR模型能够更准确的对术后CW弦的X分量和Y分量做出预测。结论:CW弦可以用各种生物测量仪器、角膜地形图仪器或断层摄像仪器在同轴固定光下直接测量。使用SVR算法能够在白内障手术前较精准的对术后CW弦进行预测。

基于BP神经网络算法的长输供热管网热损失预测

长输供热管网的热损失控制直接影响热网运行的能耗水平。采用BP神经网络算法建立长输供热管网热损失预测模型,将当前时刻室外温度、供回水温度及上一时刻实际管网热损失作为模型输入参数,预测时刻管网热损失作为输出参数。结合某热企已建长输供热管网,利用历年实际运行数据作为样本数据进行训练,模型计算收敛且模型精度满足实际需求,表明BP神经网络算法可以用于长输供热管网的热损失预测,预测值可为长输供热管网的下一步运行调节提供参考。

BP神经网络算法在斜拉桥施工控制上的应用研究

BP神经网络算法在斜拉桥施工控制上具有一系列应用优势。文章基于工程案例,梳理介绍BP神经网络基本原理、预测计算方法,并通过案例斜拉桥箱梁施工预测控制效果。案例预测显示,BP神经网络预测结果与实际测量值的最大误差仅为1.70cm,相对误差最大量仅为3.40%,验证其施工控制预测的技术适用性。

基于BP神经网络算法的航空用纳米级薄膜材料制备及性能分析

文章基于BP神经网络算法,研究了航空用纳米级薄膜材料的制备及性能分析。对纳米级薄膜材料在航空领域的应用现状进行了综述,介绍了BP神经网络算法的原理和结构以及在材料科学中的应用;阐述了纳米级薄膜材料的制备方法,包括材料的选择和特性分析、制备工艺流程以及制备参数的优化;通过实验数据的收集和处理,进行了纳米级薄膜材料的性能分析,并将BP神经网络算法的预测结果与实验数据进行对比分析,展望了进一步的研究方向。

基于神经网络BP算法的7075-T651铝合金搅拌摩擦焊焊接接头疲劳寿命预测

在对航空用5 mm厚7075-T651铝合金搅拌摩擦焊焊接接头进行低周疲劳实验研究的过程中,通过实验数据的获取,建立基于人工神经网络BP算法的搅拌摩擦焊焊接接头疲劳寿命预测模型.利用该网络模型对不同工艺参数下焊接接头的疲劳寿命进行预测.预测值和实验值比较表明,预测数据与实验数据吻合良好.该模型的建立为铝合金搅拌摩擦焊焊接接头疲劳寿命研究节省了时间.