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计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测 被引量:102
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作者 袁晓玲 施俊华 徐杰彦 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第34期57-64,12,共8页
随着光伏发电系统的大量应用,光伏出力的有效预测可以缓解该类电源对电力系统的影响。文章分析了天气类型对光伏发电出力的影响,基于BP神经网络,建立了计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测模型。采用欧式距离法对天气类型进行处理,... 随着光伏发电系统的大量应用,光伏出力的有效预测可以缓解该类电源对电力系统的影响。文章分析了天气类型对光伏发电出力的影响,基于BP神经网络,建立了计及天气类型指数的光伏发电短期出力预测模型。采用欧式距离法对天气类型进行处理,将不同天气类型的平均发电功率之间的倍率关系映射为一个天气类型指数,利用光伏电站的历史出力数据和天气类型指数对所建立的BP神经网络预测模型进行训练,训练后的模型用以预测光伏电站的短期出力,将预测结果与实测值和按天气类型划分子模型的预测值进行比较,结果显示文中建立的预测模型可以预测不同天气类型下一天各时段的出力,表明该模型在各种天气类型下有较准确的预测能力和较强的适用性。 展开更多
关键词 光伏发电 短期出力预测 天气类型指数 bp神经网络
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不同模型在财务预警实证中的比较研究 被引量:39
2
作者 吴德胜 梁樑 殷尹 《管理工程学报》 CSSCI 2004年第2期105-108,共4页
研究当前国内外公司财务困境预测问题的现状,寻找一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系;然后依据该指标体系采用不同方法建立财务状况预测模型;最后,利用样本公司实际指标数据对各个模型的短期及中期预测效果进行了比较分析与实证... 研究当前国内外公司财务困境预测问题的现状,寻找一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系;然后依据该指标体系采用不同方法建立财务状况预测模型;最后,利用样本公司实际指标数据对各个模型的短期及中期预测效果进行了比较分析与实证研究。 展开更多
关键词 财务困境 判别分析 bp神经网络 LOGISTIC回归
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遗传算法BP神经网络的预报研究和应用 被引量:52
3
作者 吴建生 金龙 农吉夫 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2005年第1期83-88,共6页
针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法 ,建立基于遗传算法的 BP网络模型 ,并以广西的月降水... 针对目前 BP神经网络在实际气象预报应用中 ,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题 ,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构 ,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法 ,建立基于遗传算法的 BP网络模型 ,并以广西的月降水量进行实例分析 ,计算结果表明 ,该方法预报精度高、而且稳定 . 展开更多
关键词 遗传算法 连接权 bp神经网络 网络结构 遗传进化 计算结果 预报精度 月降水量 气象预报 bp网络模型
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BP网络应用于长江水质研究 被引量:27
4
作者 高学民 陈静生 王立新 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期49-52,共4页
运用我国地面水环境质量标准 (GB3838-88)作为学习样本 ,选取了包括氧平衡参数、营养元素、重金属离子、油类等 14个指标 ,运用人工神经网络BP模型对长江干流和主要支流 (含湖泊 )的水环境质量进行分类研究。将计算结果与GIS数字化图形... 运用我国地面水环境质量标准 (GB3838-88)作为学习样本 ,选取了包括氧平衡参数、营养元素、重金属离子、油类等 14个指标 ,运用人工神经网络BP模型对长江干流和主要支流 (含湖泊 )的水环境质量进行分类研究。将计算结果与GIS数字化图形相结合 ,表明长江干流和大部分支流水质状况基本良好 ,上游支流沱江、下游支流大运河及太湖已受到较为严重的污染 ; 展开更多
关键词 长江流域 人工神经网络 水质 水体污染
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基于机器视觉的大豆籽粒精选技术 被引量:41
5
作者 王润涛 张长利 +3 位作者 房俊龙 王树文 杨方 田磊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期355-359,共5页
为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状... 为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个。采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98%。试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示:该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3%、93.4%、92.2%、95.9%,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的。 展开更多
关键词 键词:机器视觉 图像处理 模型 bp神经网络 精选 大豆
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BP神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:34
6
作者 杨海马 刘瑾 张菁 《变压器》 北大核心 2009年第1期67-70,共4页
基于BP神经网络理论设计了以气体浓度为输入、故障类型为输出的变压器故障诊断系统,并进行了计算机仿真。
关键词 变压器 气体分析 bp神经网络
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基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测 被引量:36
7
作者 袁晓玲 施俊华 徐杰彦 《可再生能源》 CAS 北大核心 2013年第7期11-16,共6页
分析了影响光伏发电出力的主要因素,建立了基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。利用光伏电站的出力数据和气象数据对BP神经网络进行训练,根据光伏出力影响因素的分析,将不同日类型的日发电功率数据进行处理,将其映射为日类型指... 分析了影响光伏发电出力的主要因素,建立了基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。利用光伏电站的出力数据和气象数据对BP神经网络进行训练,根据光伏出力影响因素的分析,将不同日类型的日发电功率数据进行处理,将其映射为日类型指数作为神经网络训练、预测的输入。文章建立的预测模型可以对不同天气类型下一天各时段的出力进行预测,预测结果与实测值的比较结果表明,该模型有比较准确的预测能力和较强的适用性。 展开更多
关键词 光伏发电 短期出力预测 bp神经网络 日类型
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粗糙集-神经网络在作战效能评估中的应用 被引量:26
8
作者 黄晶晶 熊才权 《计算机与数字工程》 2011年第5期62-66,共5页
为了提高作战效能评估的准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到作战效能评估研究中,提出了粗糙集与神经网络相结合的作战效能评估方法。应用粗糙集简化神经网络训练样本数据集,在保留重要信息的前提下消除冗余的数据,仿真实验表明评估精... 为了提高作战效能评估的准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到作战效能评估研究中,提出了粗糙集与神经网络相结合的作战效能评估方法。应用粗糙集简化神经网络训练样本数据集,在保留重要信息的前提下消除冗余的数据,仿真实验表明评估精度提高了,并且能获得更好的效果。以坦克作战效能为例,构建了坦克的效能评估模型,给出了基于粗糙集和神经网络相结合的方法对其进行效能评估的基本方法和步骤。 展开更多
关键词 作战效能评估 粗糙集 神经网络
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粒子群-BP神经网络模型在大坝变形监测中的应用 被引量:23
9
作者 徐锋 王崇倡 张飞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期181-183,共3页
针对BP神经网络的初始化权值和阈值的随机性,易导致训练速度慢和落入局部极小等弱点,本文运用具有并行特性和全局优化能力的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于粒子群-BP神经网络的大坝变形监测模型,并以丰满... 针对BP神经网络的初始化权值和阈值的随机性,易导致训练速度慢和落入局部极小等弱点,本文运用具有并行特性和全局优化能力的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于粒子群-BP神经网络的大坝变形监测模型,并以丰满大坝多年监测的坝顶水平位移资料为例进行实证分析。与经典BP神经网络模型的预测结果相比,粒子群-BP神经网络模型的收敛速度更快、预测精度更高。 展开更多
关键词 变形监测 粒子群 bp神经网络
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BP网络智能PID控制算法在交流调速系统中的应用 被引量:14
10
作者 沈柏桥 潘海鹏 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第4期412-416,共5页
针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点,设计以西门子S7-300 PLC为控制单元、以研华IPC-610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI-BUS-DP的交流调速控制系统。通过对被控对象特性的分析,将神经网... 针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点,设计以西门子S7-300 PLC为控制单元、以研华IPC-610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI-BUS-DP的交流调速控制系统。通过对被控对象特性的分析,将神经网络技术与PID控制结合,研制了基于BP网络的PID控制算法,并用PLC语言给予实现。该算法既有神经网络控制良好的动态特性又保持了PID控制的高速稳定性。实际应用结果表明:系统调速特性好,控制精度高,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 PID控制 bp网络 智能PID算法 变频调速
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基于主成分分析的GA-BP模型在城市需水预测中的应用 被引量:19
11
作者 李晓英 苏志伟 +3 位作者 周华 贾晓菲 叶根苗 蔡晨凯 《南水北调与水利科技》 CSCD 北大核心 2017年第6期39-44,共6页
针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题,以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、遗传算法及BP神经网络三者相结合的改进预测模型。以泰州市为实例,建立以主成分... 针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题,以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、遗传算法及BP神经网络三者相结合的改进预测模型。以泰州市为实例,建立以主成分分析筛选需水量主要影响因子,遗传算法优化BP网络连接权值和阈值的需水预测模型,预测结果与BP神经网络预测模型预测结果做对比。结果表明:改进预测模型对泰州市2003-2014年需水量预测的平均相对误差为0.564%,最大相对误差为1.681%,精度优于BP神经网络预测模型;改进预测模型预测值与实际泰州市需水量吻合良好且训练速度更快、预测精度更高,可作为需水预测的一种有效方法。 展开更多
关键词 主成分分析 bp神经网络 遗传算法 GA-bp模型 需水预测
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城市公共交通服务质量评价神经网络模型 被引量:14
12
作者 邵祖峰 《城市管理与科技》 2005年第4期178-180,共3页
为了科学评价城市公共交通的服务质量,首先建立了城市公共交通服务质量评价指标体系,给出了结合AHP层次分析法和ABC分类法筛选指标的方法,最后设计了改进神经网络模型评价步骤。
关键词 城市公共交通 服务质量 bp神经网络 AHP
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基于FA-BPNN的金融控股公司风险预警系统研究——以美国和台湾地区为例 被引量:18
13
作者 闻岳春 王婧婷 《国际金融研究》 CSSCI 北大核心 2010年第11期37-46,共10页
掌握巨量金融资源的金融控股公司一旦倒闭,不仅会带来巨额损失,甚至会引发金融危机。2008年金融危机中的"花旗事件"表明,监管机构针对金融控股公司构建有效的风险预警系统已刻不容缓。本文主要采用美国银行控股公司和台湾纯... 掌握巨量金融资源的金融控股公司一旦倒闭,不仅会带来巨额损失,甚至会引发金融危机。2008年金融危机中的"花旗事件"表明,监管机构针对金融控股公司构建有效的风险预警系统已刻不容缓。本文主要采用美国银行控股公司和台湾纯粹型金融控股公司作为研究样本,运用因子分析法对金融控股公司危机预警指标进行了降维,并采用BP神经网络方法实现了非线性指标自学习,构建了较具解释力的FA-BPNN金融控股公司危机预警模型。实证结果表明,FA-BPNN模型较多元判别分析具有更高的预测能力,对加强和改善金融控股公司的日常预警监管具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 因子分析 bp神经网络 金融控股公司 风险预警
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基于神经网络的中国商业银行效率综合评价 被引量:9
14
作者 迟国泰 陈国斌 迟枫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期626-629,共4页
在广泛选取原始指标的基础上,建立了基于主成分分析法的商业银行效率评价指标体系,建立了基于BP神经网络的商业银行效率评价模型.采用改进的主成分分析法建立了新的指标体系,用7个指标保留了92%的原始信息,并避免了指标间相关性对后期... 在广泛选取原始指标的基础上,建立了基于主成分分析法的商业银行效率评价指标体系,建立了基于BP神经网络的商业银行效率评价模型.采用改进的主成分分析法建立了新的指标体系,用7个指标保留了92%的原始信息,并避免了指标间相关性对后期评价的影响;运用斜交旋转法,得到了对商业银行效率影响较显著的7个指标因素;采用均值法对原始数据进行标准化处理,保留了指标间的差异信息和相互影响信息;利用BP神经网络避免了传统评价方法中人为主观因素和模糊随机因素的影响. 展开更多
关键词 银行效率 效率评价 主成分分析 bp神经网络
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基于BP神经网络的复合材料性能预测 被引量:14
15
作者 尹海莲 胡自力 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期234-238,共5页
针对复合材料性能表征十分复杂、困难的情况,利用人工神经网络的BP算法,建立了复合材料性能预测模型。模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层。以碳/陶瓷复合材料性能与成分的关系为研究对象,选取了38组实验数据作为学习样... 针对复合材料性能表征十分复杂、困难的情况,利用人工神经网络的BP算法,建立了复合材料性能预测模型。模型由3层神经元组成,分别为输入层、隐含层和输出层。以碳/陶瓷复合材料性能与成分的关系为研究对象,选取了38组实验数据作为学习样本,模型总误差为0.18,用建立的网络预测未知,并给出预报曲线。和试验值相比较表明,所建立的网络能反映碳/陶瓷复合材料组分与其材料性能之间的关系,为实验设计提供了新的思路,节省了时间和劳力。 展开更多
关键词 bp神经网络 学习样本 材料性能 复合材料
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小麦胚芽VE的微波萃取工艺和神经网络模型的研究 被引量:15
16
作者 姜绍通 邵平 赵妍嫣 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期25-28,共4页
本文研究了微波萃取小麦胚芽中维生素E的方法。考察了溶剂浓度,微波萃取时间,液固比,预浸取时间对萃取率的影响。与常规萃取方法相比,当小麦胚芽5g,液固比6:1(V/W),微波功率468W时,微波萃取时间2min,乙醇浓度50%时,维生素E的萃取率可达... 本文研究了微波萃取小麦胚芽中维生素E的方法。考察了溶剂浓度,微波萃取时间,液固比,预浸取时间对萃取率的影响。与常规萃取方法相比,当小麦胚芽5g,液固比6:1(V/W),微波功率468W时,微波萃取时间2min,乙醇浓度50%时,维生素E的萃取率可达到16.65mg/100g,其效率远大于常规萃取方法。因此微波萃取小麦胚芽中维生素E具有时间短,效率高的特点。本文还运用取得的实验数据建立了小麦胚芽中VE微波萃取的B P神经网络模型,并验证了模型的正确性。 展开更多
关键词 微波辅助萃取 小麦胚芽 维生素E bp神经网络
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基于神经网络MIV值分析的肿瘤基因信息提取 被引量:17
17
作者 王紫微 叶奇旺 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2011年第14期47-58,共12页
运用统计学及数据挖掘相关知识,以结肠癌基因表达图谱为研究对象,综合运用GB指数、BP神经网络、小波变换等方法对问题给出求解的过程和结果.首先采用GB综合指数对无关基因进行筛选,选择两组备用基因的交集(114个)作为信息基因,降低基因... 运用统计学及数据挖掘相关知识,以结肠癌基因表达图谱为研究对象,综合运用GB指数、BP神经网络、小波变换等方法对问题给出求解的过程和结果.首先采用GB综合指数对无关基因进行筛选,选择两组备用基因的交集(114个)作为信息基因,降低基因维度.其次,用基因间的强相关性剔除冗余基因,利用BP神经网络对基因进行错判数计算,选取错判率最低、基因子集中基因数量最少的基因特征组,再利用平均影响值(MIV)方法进行基因筛选,最后进行错判数计算,最终确定含有12个基因的子集为最优基因组合.第三步,将每组基因表达值看做基因信号,运用小波转换法对基因数据进行去噪,去噪后特征基因减少为8个. 展开更多
关键词 基因表达谱 GB指数 MIV bp神经网络 小波变换
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基于BP神经网络的短时交通流预测 被引量:15
18
作者 陈雪平 曾盛 胡刚 《公路交通技术》 2008年第3期115-117,共3页
对比分析短时交通流预测模型,对BP神经网络预测算法的原理进行分析说明,用BP神经网络建立短时交通流预测模型,利用华南快速路的实测交通流数据来验证模型的可行性。
关键词 短时交通流 预测模型 bp神经网络
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基于Kalman滤波和BP神经网络的光伏超短期功率预测模型 被引量:17
19
作者 王雨 苏适 严玉廷 《电气技术》 2014年第1期42-46,共5页
随着光伏电站规模不断扩大,提高光伏发电功率预测精度,将对电网的稳定运行有很大帮助。然而,光伏发电最重要的影响因子辐照度受云量影响很大,随机性很强,特别当多云的时候,变化更是很快速、剧烈,这给光伏超短期功率预测带来困难。为此,... 随着光伏电站规模不断扩大,提高光伏发电功率预测精度,将对电网的稳定运行有很大帮助。然而,光伏发电最重要的影响因子辐照度受云量影响很大,随机性很强,特别当多云的时候,变化更是很快速、剧烈,这给光伏超短期功率预测带来困难。为此,本文提出一种基于Kalman滤波和反传播(back propagation,BP)神经网络的光伏超短期功率预测模型,采用地外辐射和Kalman滤波估计辐照度,温度和湿度预测值则通过持续预测法获得,再将这三者作为神经网络的输入来预测未来15min的光伏发电功率。最后,采用连续三日的实际数据验证了本文提出模型的可行性。 展开更多
关键词 KALMAN滤波 bp神经网络 地外辐射 光伏超短期预测
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基于异向性磁阻传感器的车辆检测与车型分类 被引量:17
20
作者 杨波 尼文斌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期537-544,共8页
根据行驶车辆对地磁场的扰动效应,采用三轴异向性磁阻传感器HMC5883l设计了一种车辆检测与车型分类系统,通过软硬件相结合的方法克服了磁阻传感器输出信号基准值漂移对车辆检测的影响,针对车辆首尾相接与大型车辆的检测矛盾,提出了一种... 根据行驶车辆对地磁场的扰动效应,采用三轴异向性磁阻传感器HMC5883l设计了一种车辆检测与车型分类系统,通过软硬件相结合的方法克服了磁阻传感器输出信号基准值漂移对车辆检测的影响,针对车辆首尾相接与大型车辆的检测矛盾,提出了一种基于方差的多状态机自适应阈值车辆检测算法,并在检测出车辆的基础上,利用磁阻传感器三轴磁场信息提取车辆信号特征,选择算法复杂性低、分类能力强的BP神经网络对城市道路车辆进行分类,实际测试结果表明,本文车辆检测与分类算法测量精度高、鲁棒性强,可靠性及冗余度好。 展开更多
关键词 车辆检测 车型分类 异向性磁阻传感器 bp神经网络 HMC58831
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