基于BP神经网络模型的矿井生产预警技术研究

矿井生产具有高动态、快时变、混沌和随机特点,生产过程中的人、设备、环境、管理等海量数据存在多源异构特征使得安全风险评估不确定性增加。使用智能算法对空间生产场景进行模拟建模,对影响矿井安全的因素建立预警指标体系并对指标量化与预处理,通过BP神经网络模型对预处理后的指标数据模型训练与测试,测试结果表明,随着迭代次数的增加,模型的收敛性与准确率极大提高,可以最大限度地提供矿井安全风险评估决策所用信息、为提高煤矿安全监测的效率和监测深度提供技术支持。

基于BP神经网络的隧道超前地质预报资料综合解译技术研究

为提高超前地质预报资料综合解译的准确性,本次研究通过大量预报工作实践与持续开挖验证,建立了一套基于隧道掌子面地质调查法、地震波反射法和电磁波反射法于一体的隧道超前地质预报资料的综合解译规则。其中,一级综合解译基于掌子面地质编录一项指标和超前地质预报探测的四项指标分析得到,包含70条一级综合解译结果;二级综合解译在一级综合解译的基础上增加了地质雷达探测资料的两项指标,包含117条二级综合解译结果;二级综合解译比一级综合解译更详细、具体,降低了多解性出现的概率。同时,选取了70组训练样本,采用Back Propagation神经网络分析方法训练解译规则,形成了一套隧道超前地质预报综合解译技术。最后,以大巴山脉某公路隧道预报为应用实例,提出方法的预报准确率在80%以上,证明了该综合解译技术的有效性,研究可为隧道综合超前地质预报资料解译提供参考。

基于BP神经网络技术的我国饲料产量预测

畜牧业的发展与饲料生产密不可分,精准预测饲料产量对于畜牧业和饲料业的生产规划至关重要,也是实现可持续发展的重要保障。研究利用我国1990年至2022年的饲料产量面板数据,运用MATLAB软件模拟构建了BP神经网络预测模型,旨在科学预测我国2023年至2024年的饲料产量。结果表明:BP神经网络模型的预测值与实际值的相关系数高达0.999 8,对我国2022年饲料产量进行的模型验证显示预测误差仅为1.07%,说明该模型的迭代学习效果良好。预测结果显示,我国2023年和2024年的饲料产量分别为33 041.62和29 986.32万t,这一研究为我国饲料生产的可持续发展提供重要的理论参考。

基于麻雀搜索算法改进的BP神经网络铁路技术站智能化安全评价方法研究

为了提升铁路技术站的安全性,提出一种融合主客观评价方法、麻雀搜索算法与BP神经网络模型的铁路技术站智能安全评价方法,可以有效解决铁路技术站生产作业的安全评价问题。通过熵权法确定属性权重,并建立相应的安全综合评价模型生成BP神经网络的训练和测试样本,实现对铁路技术站安全性的智能化评估。考虑到选取BP神经网络关键参数的偶然性和不确定性,借助麻雀搜索算法对网络关键参数进行全局优化求解,进一步提升其准确性。通过测试分析验证所设计方法的可行性和有效性,为改善及优化铁路技术站的安全管理提供了新的思路。

计及改进粒子群算法优化BP神经网络的沼气产量软测量预测模型

为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权重系数法和引入变异算子对粒子群算法进行改进,并对BP神经网络进行初始化来提高模型性能。通过实验比较改进PSO-BP模型、传统BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络在预测沼气日产量方面的性能,采用改进的PSO-BP模型进行预测时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和平均绝对误差(MAE)分别为1.38440、0.84011和1.00910,证明改进PSO-BP模型结合软测量技术对进行复杂非线性牛粪高温厌氧发酵过程预测的可行性,同时可保证预测结果的精准性。

基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究

碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。

基于GWO-BP神经网络的住宅工程造价预测分析

为提高住宅工程评估模型预测准确性、稳定性和泛化能力,文章提出一种基于灰狼优化算法的BP神经网络(GWOBPNN)预测模型。采用GWO算法优化BPNN模型网络隐含层权值w和节点偏置b,构建了GWO-BPNN最优预测模型。通过随机测试样本验证GWO-BPNN模型预测性能,结果表明:GWO-BPNN模型单方工程预测值与样本实际值拟合优度R^(2)达到0.967,单方造价绝对误差值范围[-42.765,18.281],相对误差值范围[-2.42%,0.92%];MAE为14.536元/m^(2),MBE为6.601元/m^(2),GWO-BPNN模型表现出良好的预测精度和稳健性;同时,GWO-BPNN与BPNN模型单方造价预测性能对比分析表明,GWO-BPNN模型预测准确率和预测稳定性表现更优。本研究提出的GWO-BPNN预测模型可以稳定高效地对住宅工程造价进行预测,具有工程应用可行性。

基于BP神经网络的高密度5G通信链路负载均衡性测试系统研究

5G通信网络具有高并发性和低延迟的特点,且网络中涉及大量的设备,包括基站、天线、中继器等。在高密度场景下,大量用户设备同时连接到基站,导致网络容量需求大大增加,会使得某些链路资源不足而其他链路资源过剩,进而产生负载失衡和链路阻塞问题;为此,设计一种基于BP神经网络的高密度5G通信链路负载均衡性测试系统;搭建通信链路负载均衡性测试框架,设计控制器、流量监测器、网络处理器,完成系统硬件设计;构建通信链路信道传输模型,计算链路负载,应用流量监测器、网络处理器获取通信链路历史负载数值,采用BP神经网络预测下一时刻通信链路负载数值,将适应度函数和链路实际负载能力结合,当负载不均衡程度达到最小化时结束神经网络训练,获取通信链路负载均衡性测试最佳方案,从而实现高密度5G通信链路负载均衡;实验数据显示,在不同实验工况背景下,设计系统应用后获得Jain氏公平性均衡指数最大值为0.95,通信链路阻塞率最小值为5%,网络吞吐量在12~18 Gbps之间。

基于BP神经网络的公路路面裂缝识别技术

由于公路路面结构复杂等多方面的原因,路政管理部门在运维过程中存在识别率低、漏检率高及误检率高等问题,为此提出基于BP神经网络的公路路面裂缝识别技术。研究通过对公路路面图像进行同态滤波增强与网格化处理,利用BP神经网络提取裂缝识别输入量的参数,完成对裂缝网格的有效识别。应用结果表明,BP神经网络识别技术对路面裂缝的识别率高、漏检率和误检率低,识别的精度更符合鉴定标准,表明该技术可广泛应用于公路质检与运营维护中。

BP神经网络模型的改进及其在海底管道外腐蚀速率预测中的应用

针对海底油气管道外腐蚀问题构建模型预测其腐蚀速率,建立基于改进鹈鹕优化算法(Improvement Pelican Optimization Algorithm,IPOA)的BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)腐蚀速率预测模型。通过Logistic-Tent混沌映射初始种群与收敛因子非线性化的方法提高鹈鹕算法(POA)的全局搜索能力和寻优精度,采用IPOA算法优化BPNN的权值和阈值,提升模型的预测精度与鲁棒性。以实海挂片试验数据为基础,建立POA-BPNN和BPNN模型作为对比。结果表明:IPOA-BPNN模型的决定系数R2为0.9664,均方误差为0.2353,平均相对误差为3.16%,均优于其余两个模型,模型的鲁棒性较未改进有较大的提升。这表明IPOA-BPNN模型能够为海底管道的维修与更换提供决策支持。

基于BP神经网络的矿车运行时矿井摩擦阻力的预测

为了快速有效地确定矿车等运输设备在巷道内运行时矿井摩擦阻力的变化情况,克服模拟软件计算量和现场实测工作量大的问题,以巷道风流速度、矿车运行速度、阻塞比、矿车长度4个矿车运行时巷道摩擦阻力的影响因素作为切入点,采用动网格技术模拟得到矿车在巷道内运行时有关矿井摩擦阻力的数据,以此为样本构建基于BP神经网络的矿井摩擦阻力预测模型,运用MATLAB软件进行网络训练,并将BP神经网络预测值与FLUENT模拟值进行对比。研究结果表明:BP神经网络结构比较简单,能以较快速度收敛,预测值与模拟值最大误差在7%以内,该神经网络模型用于求解矿车等运输设备在巷道内运行时摩擦阻力的变化情况是可行的。

导水裂隙带高度的混沌麻雀搜索-BP神经网络预测模型

为了弥补传统神经网络预测时易陷入局部最优解的缺陷,实现对工作面导水裂隙带高度的精准预测,提出了一种基于混沌麻雀搜索-BP神经网络的导水裂隙带高度预测模型。选取工作面开采厚度、开采深度、倾向长度以及覆岩硬岩岩性比例系数等作为影响导水裂隙带高度的预测指标。对60组导水裂隙带高度实测数据进行标准化处理,利用Logistic混沌映射优化后的麻雀搜索算法对BP神经网络模型参数进行寻优,通过优化后的模型对导水裂隙带高度进行预测。将混沌麻雀搜索-BP神经网络模型与其他方法的预测结果进行分析比较,结果表明:混沌麻雀搜索模型能够明显提高模型全局搜索能力和预测精准性,混沌麻雀搜索-BP神经网络模型预测的导水裂隙带高度均方根误差仅为1.36 m,远远低于传统神经网络的7.86 m和经验公式方法的14.96 m,混沌麻雀搜索-BP神经网络模型比原始BP模型决定系数提高了0.143,拟合效果更好。混沌麻雀搜索-BP神经网络模型可以有效提高导水裂隙带高度的预测精准度,为矿井水害防治工作提供参考依据。

BP神经网络在企业技术创新风险评价中的应用

本文首先分析了企业技术创新的风险因素,在此基础上设置了风险评价的指标体系。然后引入神经网络,提出了一个基于BP神经网络的风险评价模型,并结合实例论证了该模型在企业技术创新风险评价中的可行性。最后总结了BP神经网络在企业技术创新风险评价中的优越性。

基于BP神经网络技术的智能财务研究

企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响。文章阐述了智能财务发展现状和实现基础,分析了深度学习之BP神经网络技术的优势,梳理了BP神经网络技术与智能财务的相关性,提出运用BP神经网络技术构建企业资金管理、产品定价、风险识别、预算分析等智能财务应用场景,旨在更好地推动财务智能化实现,创造企业适应性优势。文章以LA气体公司业务场景为例,探索构建基于BP神经网络技术的智能财务应用体系,为智能财务变革数据治理提供解决思路和借鉴。

基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究

针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。

基于BP神经网络的农机拥有量预测技术

应用 BP神经网络技术预测农业机械的社会拥有量 ,证实了农机拥有量系统的非线性混沌特征 ,提出了预测的“窗口”最优化方法和预测操作技术。并对今后 5年的农机拥有量进行了预测。

基于BP神经网络的光伏电站自诊断监控系统

光伏电站通常建设在偏远地区,当光伏电池板发生故障时难以被及时发现,此类微小故障的累积将导致发电量的损失以及故障的扩大。针对该问题,基于BP神经网络提出一种集数据采集、数据分析、故障自行诊断等多功能为一体的光伏电站监控系统,采用ZigBee无线技术和LabVIEW技术对数据进行采集、显示、分析与处理,通过BP神经网络实现故障自诊断功能,并进行系统测试。结果表明,该系统具有故障自诊断、采集数据准确等优点,能够实现光伏电站的故障诊断和监控,在实际工程中具有较高的实用价值。

基于BP神经网络的中小企业技术创新能力评价研究

构建了一种基于卓越绩效的中小企业技术创新能力评价指标体系;根据BP神经网络理论,设计了用于评价中小企业技术创新能力的BP神经网络模型,并结合实例验证了模型的有效性。

基于BP人工神经网络的中小企业技术创新能力评价研究——从政府角度出发

针对我国政府难以全面了解中小企业技术创新能力的现状,本文提出一套技术创新能力评价指标体系,以及一种基于BP人工神经网络的评价方法。本文采用调研得来的数据,检验了该套评价指标体系和评价方法的可行性、有效性及准确性。

基于BP神经网络的高技术企业技术创新能力评价

运用BP神经网络模型对高技术企业技术创新能力进行评价,避免了当前评价方法中人为的确定权重,克服了以往缺乏自学习能力的缺点,减少了评价过程中的随机性和评价人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性,而且通过对参评样本的不断学习,使系统误差达到预定的范围内,并用一个实例验证了这种测评方法。