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Probing deactivation by coking in catalyst pellets for dry reforming of methane using a pore network model 被引量:2
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作者 Yu Wang Qunfeng Zhang +3 位作者 Xinlei Liu Junqi Weng Guanghua Ye Xinggui Zhou 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第3期293-303,共11页
Dry reforming of methane(DRM) is an attractive technology for utilizing the greenhouse gases(CO_(2) and CH_(4)) to produce syngas. However, the catalyst pellets for DRM are heavily plagued by deactivation by coking, w... Dry reforming of methane(DRM) is an attractive technology for utilizing the greenhouse gases(CO_(2) and CH_(4)) to produce syngas. However, the catalyst pellets for DRM are heavily plagued by deactivation by coking, which prevents this technology from commercialization. In this work, a pore network model is developed to probe the catalyst deactivation by coking in a Ni/Al_(2)O_(3) catalyst pellet for DRM. The reaction conditions can significantly change the coking rate and then affect the catalyst deactivation. The catalyst lifetime is higher under lower temperature, pressure, and CH_(4)/CO_(2) molar ratio, but the maximum coke content in a catalyst pellet is independent of these reaction conditions. The catalyst pellet with larger pore diameter, narrower pore size distribution and higher pore connectivity is more robust against catalyst deactivation by coking, as the pores in this pellet are more difficult to be plugged or inaccessible.The maximum coke content is also higher for narrower pore size distribution and higher pore connectivity, as the number of inaccessible pores is lower. Besides, the catalyst pellet radius only slightly affects the coke content, although the diffusion limitation increases with the pellet radius. These results should serve to guide the rational design of robust DRM catalyst pellets against deactivation by coking. 展开更多
关键词 Deactivation by coking Dry reforming of methane Pore network model Diffusion limitation Catalyst pellet
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考虑小样本统计的BP神经网络配电系统可靠性预测方法 被引量:23
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作者 王宏刚 田洪迅 +5 位作者 李浩松 王越 施明泰 万涛 李金 康泰峰 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2019年第2期40-46,共7页
传统服务于系统规划的可靠性分析方法,由于多基于逻辑推理或统计分析,需要以足量‘故障停电’事件匀质样本为建模保障,在面对配电系统结构动态变化以及稀少数据环境时,难以对指标进行精确估计。在此背景下,提出一种考虑小样本统计的BP... 传统服务于系统规划的可靠性分析方法,由于多基于逻辑推理或统计分析,需要以足量‘故障停电’事件匀质样本为建模保障,在面对配电系统结构动态变化以及稀少数据环境时,难以对指标进行精确估计。在此背景下,提出一种考虑小样本统计的BP神经网络配电系统可靠性指标预测方法。为保证神经网络训练样本的充足性,并保留小样本自身的统计规律,该文提出并比较Bootstrap和核密度拉丁超立方采样2种小样本增广技术,基于扩充后的样本对具有相同结构的神经网络模型进行参数训练,利用所得的神经网络对可靠性指标进行预测的精度作为选择合适扩充技术与神经网络结合的依据。通过预测用户年均停电时间的算例分析表明,利用Bootstrap小样本扩充技术和BP神经网络相结合的方法在小样本统计条件下具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 配电系统可靠性 bp神经网络 灵敏度分析 神经元链路 用户年均停电时间
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基于BP神经网络煤与瓦斯突出强度预测模型 被引量:9
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作者 宁齐元 刘祖德 +1 位作者 游曦鸣 赵云胜 《煤矿开采》 北大核心 2011年第6期19-21,62,共4页
在分析湖南土朱矿5煤层煤与瓦斯突出资料的基础上,确定煤层瓦斯含量,瓦斯压力,煤的坚固性系数及瓦斯放散初速度为影响煤与瓦斯突出的主要因素,利用MATLAB软件,基于BP神经网络,建立了适合土朱矿的煤与瓦斯突出强度预测模型,并进行了实际... 在分析湖南土朱矿5煤层煤与瓦斯突出资料的基础上,确定煤层瓦斯含量,瓦斯压力,煤的坚固性系数及瓦斯放散初速度为影响煤与瓦斯突出的主要因素,利用MATLAB软件,基于BP神经网络,建立了适合土朱矿的煤与瓦斯突出强度预测模型,并进行了实际检验,确定了模型的可行性,为指导土朱矿的安全生产提供了理论依据。 展开更多
关键词 bp神经网络 煤与瓦斯突出强度 预测模型
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BP原理及其在林木胸径模拟中的实现 被引量:3
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作者 车少辉 张建国 +1 位作者 段爱国 骆昱春 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第8期116-119,共4页
基于对神经元模型、网络拓扑结构和学习算法3要素的描述,系统地剖析了一个BP3-2-1结构的模型模拟非线性函数的一般过程。基于杉木人工林密度实验数据,以初始密度、立地指数和林龄为输入,林分平均胸径为输出,利用MATLAB(R2010b)神经网络... 基于对神经元模型、网络拓扑结构和学习算法3要素的描述,系统地剖析了一个BP3-2-1结构的模型模拟非线性函数的一般过程。基于杉木人工林密度实验数据,以初始密度、立地指数和林龄为输入,林分平均胸径为输出,利用MATLAB(R2010b)神经网络工具箱创建、训练BP模型,模型的均方误差Ems=0.01,实测值和预测值之间的相关系数R=0.977。 展开更多
关键词 bp神经元模型 网络拓扑结构 学习算法 胸径模拟
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基于BP神经网络的棉花颜色级预测 被引量:4
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作者 李帅 单国华 +2 位作者 贾丽霞 钟民 刘瑞 《棉纺织技术》 CAS 北大核心 2019年第3期68-71,共4页
为了方便快捷检验棉花颜色级,采用BP神经网络算法构建了基于棉纤维色度参数的棉花颜色级预测模型。模型以棉纤维的色度参数明度值和黄度值为输入变量,以棉花颜色级为输出变量,采用三层网络,网络的拓扑结构为2-12-1。通过对280份棉花试... 为了方便快捷检验棉花颜色级,采用BP神经网络算法构建了基于棉纤维色度参数的棉花颜色级预测模型。模型以棉纤维的色度参数明度值和黄度值为输入变量,以棉花颜色级为输出变量,采用三层网络,网络的拓扑结构为2-12-1。通过对280份棉花试样的颜色级进行测试和BP神经网络模型预测,结果表明:BP神经网络预测值与实测值的平均相对误差为3.203%,所建立的回归方程拟合优度达到99%。认为:所建立BP神经网络模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 棉花颜色级 测色配色仪 色度参数 bp神经网络 神经元个数 预测模型
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基于BP人工神经网络的纱线毛羽预测研究 被引量:7
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作者 李惠军 朱磊 《棉纺织技术》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期32-34,共3页
研究基于BP人工神经网络的纱线毛羽预测问题。以棉纤维的7项品质指标作为输入参数,以棉纱的毛羽指数H指标作为输出参数,通过使用36组数据分别进行网络模型训练,最终将纱线毛羽指数预测模型的结构选定为7-10-1来进行纱线毛羽的预测,结果... 研究基于BP人工神经网络的纱线毛羽预测问题。以棉纤维的7项品质指标作为输入参数,以棉纱的毛羽指数H指标作为输出参数,通过使用36组数据分别进行网络模型训练,最终将纱线毛羽指数预测模型的结构选定为7-10-1来进行纱线毛羽的预测,结果表明:BP人工神经网络模型的预测速度和精度较好。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 毛羽指数 训练误差 隐含层神经元数 模型
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新的组合激活函数BP网络模型研究 被引量:7
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作者 张海燕 冯天瑾 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2002年第4期621-626,共6页
作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函... 作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函数良好的全局性相结合 ,提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明 ,与传统 BP网络模型相比 。 展开更多
关键词 bp神经网络 神经元模型 组合激活函数 内部智能处理
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高速列车动模型试验弹射控制系统GA-BP神经网络建模研究 被引量:1
8
作者 潘迪夫 王伟 李素康 《测控技术》 CSCD 2005年第9期50-54,58,共6页
介绍了高速列车动模型试验装置独特的组成结构与原理;在分析弹射系统动模型列车运动状态及其影响因素基础上,构建3层前馈神经网络(ANN)模型,实现从输入试验给定速度、弹射质量和环境温度到控制弹射力输出的复杂非线性映射;采用把遗传算... 介绍了高速列车动模型试验装置独特的组成结构与原理;在分析弹射系统动模型列车运动状态及其影响因素基础上,构建3层前馈神经网络(ANN)模型,实现从输入试验给定速度、弹射质量和环境温度到控制弹射力输出的复杂非线性映射;采用把遗传算法(GA)与改进的误差反向传播(BP)算法有机结合的混合(GA-BP)优化方法求解ANN模型最佳参数,并提出了模型跟踪系统特性变化的自适应学习规则。检验样本数据验证了GA-BP网络模型良好的学习和泛化能力;重复试验应用结果显示,弹射试验速度控制精度优于2 m/s,表明了系统模型的有效性和稳定性能。 展开更多
关键词 高速列车 动模型试验 系统建模 神经网络 遗传算法 bp算法
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BP神经网络人口预测模型研究与仿真 被引量:5
9
作者 张光建 《智能计算机与应用》 2016年第1期88-90,共3页
基于时间序列的神经网络预测,从模型的结构设计、神经元个数、传递函数等方面,研究BP神经网络预测模型的建模。通过对国家统计局的人口数据建立样本,使用MATLAB对预测模型进行仿真实验,结果证明预测模型能够达到预测效果。
关键词 bp神经网络 人口预测 MATLAB 数学建模 神经元 传递函数
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遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类 被引量:4
10
作者 黄孝斌 沈军 +2 位作者 李国新 钱利军 郝强 《现代电子技术》 北大核心 2020年第12期47-49,54,共4页
传统的BP神经网络对于遥感图像的分类精度较低,因此设计一种遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类方法。通过建立神经元数学模型,分析其传递信息的过程,求取BP网络误差权及最优解,分析遥感图像中不同波段的差别并进行预处理,利用OI... 传统的BP神经网络对于遥感图像的分类精度较低,因此设计一种遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类方法。通过建立神经元数学模型,分析其传递信息的过程,求取BP网络误差权及最优解,分析遥感图像中不同波段的差别并进行预处理,利用OIF指数来确定参与分类的波段最优组合,建立图像分类体系并确定土地类型,通过输出矩阵向量完成遥感图像土地类型的分类。利用传统分类方法和设计的方法对相同的遥感图像进行实验,实验结果表明,设计方法的分类精度比传统方法高出9.08%。 展开更多
关键词 遥感图像分类 bp神经网络 遗传优化算法 神经元数学建模 图像预处理 土地类型分类
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基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究
11
作者 佘亮 《电脑知识与技术(过刊)》 2011年第4X期2659-2661,共3页
高校教学质量的评价是一个多变量、多因素、模糊的非线性过程。文章采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,建立了教学质量评价模型,克服了评价中因主观因素造成的影响,得到了较满意的评价结果。
关键词 bp神经网络 教学质量 评价模型 神经元
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基于权值函数神经元的BP网络研究
12
作者 翁宗煌 黄晞 +1 位作者 王平 张萧 《福建师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期52-56,共5页
研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实... 研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值. 展开更多
关键词 神经元 模型 神经网络 bp算法
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基于测井参数的煤层含气量预测模型与应用 被引量:34
13
作者 孟召平 郭彦省 张纪星 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2014年第6期25-30,共6页
煤层含气量是决定煤层气开发效果的重要参数,准确确定煤层含气量是煤层气勘探开发研究的一个关键问题。以沁水盆地东南部沁南东区块为依托,通过煤层含气量解吸试验和煤层气钻孔测井资料统计,分析了煤层含气量与测井参数之间的关系,选择... 煤层含气量是决定煤层气开发效果的重要参数,准确确定煤层含气量是煤层气勘探开发研究的一个关键问题。以沁水盆地东南部沁南东区块为依托,通过煤层含气量解吸试验和煤层气钻孔测井资料统计,分析了煤层含气量与测井参数之间的关系,选择了有效埋深的对数、体积密度、自然电位、深侧向电阻率与浅侧向电阻率比值、微球形聚焦电阻率的对数、声波时差与自然伽马和补偿中子乘积的比值等6个参数作为BP人工神经网络预测模型的基本特征量,建立了基于测井参数的煤层含气量BP人工神经网络预测模型,并对模型进行误差分析和应用结果对比分析。结果表明:基于测井参数的BP人工神经网络预测模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与测井参数之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间误差小,相对误差一般小于10%,采用测井参数预测煤层含气量具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 测井参数 煤层含气量 bp人工神经网络 预测模型
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基于肤色与结构特征的人脸检测与跟踪 被引量:4
14
作者 谢志鹏 陈锻生 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第11期3135-3137,共3页
首先使用基于YCbCr色彩空间的肤色高斯概率模型,对彩色图像进行肤色分割,得到候选人脸区域,接着提取候选区域的几何结构特征形成特征向量,利用bp神经网络进行候选人脸的判决,以此获得人脸的初始跟踪位置;后续的跟踪使用帧间差分法来确... 首先使用基于YCbCr色彩空间的肤色高斯概率模型,对彩色图像进行肤色分割,得到候选人脸区域,接着提取候选区域的几何结构特征形成特征向量,利用bp神经网络进行候选人脸的判决,以此获得人脸的初始跟踪位置;后续的跟踪使用帧间差分法来确定人脸的移动方向和位置。该方法提高了人脸的检测速度和正确率。 展开更多
关键词 肤色模型 高斯分布 特征提取 bp神经网络
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基于Matlab的时序数据两种建模和预测方法比较 被引量:4
15
作者 孟娜 周以齐 《山东农业大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第3期471-476,共6页
利用Matlab工具箱,对时序数据进行了两种不同形式的建模和预测。一是利用系统辨识方法来建立AR模型,利用所建模型进行预测;二是利用单隐层BP神经网络,对数据进行非线性拟合和预测。通过可视化,比较了两种方法的优劣。
关键词 时序分析 AR模型 MATLAB编程 bp神经网络 隐含层神经元数
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基于神经网络调速系统故障诊断的数学模型 被引量:1
16
作者 王峥 王帆 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期123-126,共4页
水轮发电机的调速系统是水轮发电机进行负荷和频率调节的重要元件,对调速系统自身故障进行准确、快速的诊断十分必要.通过对调速系统运行,实验和故障特点的分析,引进先进的人工神经网络的方法,建立了一种新型的调速系统故障诊断莫型,对... 水轮发电机的调速系统是水轮发电机进行负荷和频率调节的重要元件,对调速系统自身故障进行准确、快速的诊断十分必要.通过对调速系统运行,实验和故障特点的分析,引进先进的人工神经网络的方法,建立了一种新型的调速系统故障诊断莫型,对生产实际有很大帮助. 展开更多
关键词 水轮发电机 神经网络 调速系统 故障诊断 数学模型 调速器
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人工神经网络在甲烷转化操作预报中的应用研究
17
作者 曾敏刚 尹清华 华贲 《化肥工业》 CAS 2000年第6期40-43,共4页
利用人工神经网络中较经典的BP网络模型的网络结构和学习原理 ,对合成氨车间转化工段的数据利用神经网络模型进行指导操作调优。结果表明 ,该方法预报的结果与实际生产数据误差在合理范围之内 ,可作为甲烷转化工段生产控制。
关键词 合成氨 神经网络 bp网络模型 甲烷转化
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智能神经元网络时间序列预测模型的研究 被引量:1
18
作者 张瑞敏 黄梦涛 程青涛 《计算机技术与发展》 2012年第3期74-76,80,共4页
人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟,在信号处理系统中也采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但是由于该理论黑箱模型的特点,无法引入先验知识,从而预测精度难以提高。针对该问题,文中提出了智能神经网... 人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟,在信号处理系统中也采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但是由于该理论黑箱模型的特点,无法引入先验知识,从而预测精度难以提高。针对该问题,文中提出了智能神经网络的动态预测模型,引入智能神经元,建立区别于传统神经网络的预测模型,达到了较为理想的预测效果。并以工业生产参数的时间序列预测——某油井生产过程中MinCurrent参数值,作为实验模型,对该方法进行了验证,结果表明了该模型预测精度较高、计算速度快。 展开更多
关键词 智能神经元 神经网络 bp算法 时间序列 预测模型
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