基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究--以塔城地区乌拉斯台河为例

塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展径流量的预测研究,将为水资源的优化配置提供科学的理论基础。文章以塔城地区乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966—1995年)序列的长期变化特征,利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数,实现BP网络对年径流量的预测研究。从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性。

基于Matlab的BP神经网络在太阳耀斑级别预测中的应用

太阳耀斑爆发与多种因素存在着非线性的关系,其中规律难以把握.选择时间变化长短,工作频率,路径大圆距离,VLF传播相位变化偏移量4个与太阳耀斑级别预测密切相关的重要因素,构建了BP神经网络模型;然后利用Matlab工具箱对网络模型进行系统仿真与多次训练,使网络的预测输出不断逼近期望输出,实现对太阳耀斑级别的预测,通过结果误差分析,表明这种方法具有有效性与可行性.

共轭梯度BP算法在Matlab 7.0中的实现

应用Matlab 7.0中神经网络工具箱建立BP神经网络的最优化求解方法,采用共轭梯度法对网络的权值和阈值进行优化计算,实现网络权值和阈值的快速计算,为分析神经网络的合理结构提供了必要条件。对BP神经网络的传统梯度下降法与共轭梯度算法进行了仿真。这里通过对算法的训练速度,容错泛化能力等方面加以讨论,多方面印证共轭梯度算法的优越性,仿真结果凸显了训练速度的大幅提高,尤其对训练后网络受损情况下的泛化能力,采用线性回归的方法进行了仿真验证,同样得到满意结果,从新的角度支持了共轭梯度BP算法。

基于MATLAB的BP神经网络在煤巷锚杆支护设计中的应用

采用MATLAB的BP神经网络工具箱,建立了巷道围岩主要影响因素与支护形式和支护参数之间的高度非线性BP神经网络模型。通过对算例结果的分析,验证了基于MATLAB的BP神经网络应用于煤巷锚杆支护设计的可靠性、可行性和高效性,这表明了BP神经网络方法在锚杆支护设计中具有一定的推广价值。

BP算法的改进在Matlab的实现研究

利用 Matlab中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数 ,对 BP网络和 BP算法的优化方案进行仿真 ,得到较优的 BP算法。

MATLAB7.0中改进BP网络的实现

BP神经网络广泛应用于非线性建模,模式识别等方面,针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,介绍了BP神经网络改进训练算法,利用MATLAB7.0中的神经网络工具箱提供的丰富的训练函数,对几种典型的BP网络训练算法的训练速度进行比较,给出了应用实例和注意事项。

基于MATLAB的BP神经网络在农作物虫情测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于MATLAB的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计

本文介绍了MATLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。

基于MATLAB的BP神经网络在砂土液化评价中的应用

本文运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)建立砂土液化BP网络预测模型,并以南京地铁1#线玄武门站—南京站区间隧道砂土液化评价为例,阐述了基于MATLAB的BP网络应用于砂土液化分析的可行性和应用价值。

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。

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MATLAB神经网络工具箱的岩爆预测模型

文章介绍了BP人工神经网络的基本原理,针对其收敛差的缺点,发挥MATLAB神经网络工具箱的优势,分别采用VLBP和LMBP算法建立了改进后的BP神经网络。对于影响岩爆发生的关键因素,总结了专家经验,选取地下硐室围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值和岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标,建立了岩爆预测的神经网络模型,并利用国内外一些岩石地下工程实例进行分析计算校验,计算结果表明,用该模型进行岩爆预测是可行有效的。

利用BP神经网络实现函数逼近

人工神经网络是一种非线性的动态数学模型,具有很强的函数逼近功能。本文先介绍BP网络结构,然后介绍MATLAB神经网络工具箱中关于神经网络系统设计的函数,并在此基础上设计一个BP网络来验证神经网络的函数逼近能力。

液位控制BP模型的设计与仿真

基于MATLAB的神经网络工具箱与BP网络理论,介绍在MATLAB环境下发电厂液位控制BP模型的设计方法,并进行仿真试验,得出了预测模型的最优参数。仿真结果表明,此方法有效可行,可使非线性系统具有较好的跟踪性能。

Matlab用于发动机故障预报及Delphi对Matlab的调用

NNT(神经网络工具箱)是Matlab中极具特色的工具箱之一,为构造典型的神经网络模型提供了极大的方便。结合航空发动机的故障诊断,在Matlab中建立了发动机的故障预报模型,并采用Delphi的OLE功能,实现了对其的简便调用。

基于Matlab神经网络工具箱的隧道位移反分析研究

以兰渝铁路线纸坊隧道为工程背景,现场监控量测资料为依据,基于Matlab中的最小二乘原理预测围岩最终位移值,再分别基于BP神经网络和径向基神经网络进行位移反分析,建立了两种基于Matlab神经网络工具箱的隧道围岩位移反分析系统,对比分析了径向基神经网络相对于BP神经网络的优越性.为保证系统训练样本符合工程实际,利用Midas-GTS软件对实际隧道开挖过程(七步开挖法)进行模拟,均布构造训练样本.最后通过处理后的工程量测位移值分析反演出量测点的实际围岩参数.

基于BP网络的设备状态分类器的设计

介绍了在 Matlab6 .5的神经网络工具箱中 ,开发基于 BP网络的设备状态分类器的方法和要点 ,给出了仿真结果 ,并以实例验证了该分类器在设备故障诊断中的有效性。

基于BP神经网络的闭环太阳能自动逐日系统

本文针对目前主流的光电追踪式太阳能难以检验是否达到最大正对面积的缺陷,设计一种在视日运动轨迹追踪基础上改进的太阳能自动逐日系统。该系统以89C52单片机作为控制核心,通过GPS模块接受地理信息,初始化电池板在该地区的倾斜角和方位角。当选择粗调节模式时,单片机通过设定的太阳运动轨迹算法,控制两个自由度上的步进电机的旋转;当选择人工精调节模式时,观测者通过观察电池板上的阴影长度,手动调节,同时单片机把调节信息通过RS232串口通讯传递到计算机,计算机利用数据库的样本数据,采用有导师学习的BP神经网络算法,在Matlab中计算并反馈之后时刻的电池板的旋转角度;当选择无人精调节模式时,系统定时自行从按照上述算法调整机械部分旋转。该系统特别适合大面积电池板的系统。该系统具有测试精度高的特点,达到了设计要求。

改进BP神经网络在农作物虫情预测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于Matlab的神经网络工具箱建立了虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了发生量与自然因素之间的联系。并通过对安徽省庐江县田间水稻病情的预测来检验模型的效果。实验结果证明了该模型用于虫情预测的可行性,具有很好的应用价值。

基于BP神经网络工具箱实现函数逼近

运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab神经网络工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数。文章分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数,结合一个实际的例子详细阐述了基于BP神经网络的函数逼近过程及其MATLAB实现方法。