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伤寒副伤寒与气象及地质因素关系的BP神经网络模型研究 被引量:5
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作者 张振开 黄运能 +4 位作者 黄少新 石朝晖 邓玄 郭纯青 王佳佳 《预防医学情报杂志》 CAS 2009年第3期201-203,共3页
目的探讨桂林市伤寒副伤寒流行的气象地质因素,建立桂林市气象因素及地质因素与伤寒副伤寒发病的预测模型,将伤寒、副伤寒发病等级与影响因素进行训练预测,并评价模型的拟合效果。方法收集1994-2001年桂林辖区各县、市区报告的伤寒副伤... 目的探讨桂林市伤寒副伤寒流行的气象地质因素,建立桂林市气象因素及地质因素与伤寒副伤寒发病的预测模型,将伤寒、副伤寒发病等级与影响因素进行训练预测,并评价模型的拟合效果。方法收集1994-2001年桂林辖区各县、市区报告的伤寒副伤寒疫情数据、同期桂林市平均降雨量、平均气温等气象资料、辖区各县36个乡镇的地质因素,利用Matlab6.5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟,并对模拟效果进行评价。结果气象因素和地质因素伤寒副伤寒发病预测平均误差率分别为1.21%和2.64%,决定系数R2分别为0.996和0.998。结论伤寒副伤寒与气象因索及地质因素关系的BP神经网络模拟合效果较好,有进一步研究的价值。 展开更多
关键词 气象地质因素 伤寒副伤寒 BP神经网络
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从六气角度探讨病毒性肝炎与气象因子的相关性及疾病预测模型 被引量:20
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作者 马师雷 贺娟 高思华 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期823-827,共5页
目的:在五运六气理论的指导下,探讨节气变更及气象因子变化与病毒性肝炎发病之间的关系,分析诱发或者加重病毒性肝炎的气象条件,并建立基于人工神经网络的医疗气象预测模型。方法:将搜集整理的北京市35年间的5项气象因子数据和病毒性肝... 目的:在五运六气理论的指导下,探讨节气变更及气象因子变化与病毒性肝炎发病之间的关系,分析诱发或者加重病毒性肝炎的气象条件,并建立基于人工神经网络的医疗气象预测模型。方法:将搜集整理的北京市35年间的5项气象因子数据和病毒性肝炎发病数据,采用描述性统计分析、单因素相关性分析和BP人工神经网络分析进行研究。结果:病毒性肝炎的发病数在年度、六气时段内均呈现不平衡分布的流行趋势。在六气时段内病毒性肝炎的发病数与气象因子的变化趋势显著相关,平均相对湿度单个气象因子对病毒性肝炎发病的影响大。结论:病毒性肝炎的发病数与各气象因子及其变化趋势之间存在确切的关系,其中受平均相对湿度影响较大,这从一定程度说明了湿邪对于该疾病的影响,以及部分证明了五运六气理论对于该病的预测结果。 展开更多
关键词 病毒性肝炎 气象因子 六气 BP人工神经网络 医疗气象预测模型
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光伏阵列多峰最大功率点跟踪研究 被引量:19
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作者 崔岩 白静晶 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期87-91,共5页
针对光伏组件输出特性的非线性以及受外部环境的影响,提出了一种遗传神经网络跟踪光伏阵列最大功率点方法。利用太阳能电池的物理特性和输出特性,建立了串联光伏组件的数学模型,给出了组件的电流电压和功率电压特性方程;同时利用MATLAB... 针对光伏组件输出特性的非线性以及受外部环境的影响,提出了一种遗传神经网络跟踪光伏阵列最大功率点方法。利用太阳能电池的物理特性和输出特性,建立了串联光伏组件的数学模型,给出了组件的电流电压和功率电压特性方程;同时利用MATLAB软件进行仿真、训练及测试,利用遗传神经网络算法成功地对系统最大功率进行跟踪。仿真结果表明,光照强度、温度及遮挡率直接影响着系统最大功率的追踪,与传统的BP算法相比,该算法跟踪的时间更短,精确度更高。 展开更多
关键词 光照不均匀 光伏阵列 遗传神经网络
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Correlation Analysis for the Attack of Bacillary Dysentery and Meteorological Factors Based on the Chinese Medicine Theory of Yunqi and the Medical-Meteorological Forecast Model 被引量:13
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作者 马师雷 汤巧玲 +2 位作者 刘宏伟 贺娟 高思华 《Chinese Journal of Integrative Medicine》 SCIE CAS 2013年第3期182-186,共5页
Objective: To explore the impact of meteorological factors on the outbreak of bacillary dysentery, so as to provide suggestions for disease prevention. Methods: Based on the Chinese medicine theory of Yunqi, the des... Objective: To explore the impact of meteorological factors on the outbreak of bacillary dysentery, so as to provide suggestions for disease prevention. Methods: Based on the Chinese medicine theory of Yunqi, the descriptive statistics, single-factor correlation analysis and back-propagation artificial neural net-work were conducted using data on five basic meteorological factors and data on incidence of bacillary dysentery in Beijing, China, for the period 1970-2004. Results: The incidence of bacillary dysentery showed significant positive correlation relationship with the precipitation, relative humidity, vapor pressure, and temperature, respectively. The incidence of bacillary dysentery showed a negatively correlated relationship with the wind speed and the change trend of average wind speed. The results of medical-meteorological forecast model showed a relatively high accuracy rate. Conclusions: There is a close relationship between the meteorological factors and the incidence of bacillary dysentery, but the contributions of which to the onset of bacillary dysentery are different to each other. 展开更多
关键词 bacillary dysentery meteorological factors Chinese medicine the theory of Yunqi back-propagation artificial neural net-work medical-meteorological forecast model
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基于NAKF和DBN的液压管路故障智能诊断方法 被引量:2
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作者 姚存治 张明真 +1 位作者 张尚然 王冠群 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第5期587-595,共9页
针对航空液压管路故障识别困难的问题,提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器(NAKF)和深度信念网络(DBN)的液压管路智能故障诊断方法。首先,在传统卡尔曼滤波器(KF)的基础上,利用最小二乘法修正构造的Sigma点,消除高斯分布对Sigma点影... 针对航空液压管路故障识别困难的问题,提出了一种基于非线性自适应卡尔曼滤波器(NAKF)和深度信念网络(DBN)的液压管路智能故障诊断方法。首先,在传统卡尔曼滤波器(KF)的基础上,利用最小二乘法修正构造的Sigma点,消除高斯分布对Sigma点影响,提出了非线性自适应卡尔曼滤波器,并用其对仿真信号进行了降噪处理;然后,对液压管路实测振动信号中的随机噪声进行了去除,对深度信念网络模型参数进行了设计,并将液压管路数据集输入到深度信念网络模型中进行了训练;最后,基于同一样本数据,分别采用支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)等模型进行了训练处理,利用分类准确率等两个指标,对3种故障诊断模型进行了综合评估,对3种模型分类性能进行了对比分析。研究结果表明:采用NAKF-DBN智能故障模型得到的液压管路故障诊断准确率能达到99.72%,SVM模型和BPNN模型等浅层网络的平均故障诊断准确率不高于95%,而未经非线性自适应卡尔曼滤波器滤波的深度信念网络的诊断准确率仅有86.58%;该结果验证了NAKF-DBN模型对于液压管路故障识别的有效性,可以为航空液压管路的智能化诊断提供新思路。 展开更多
关键词 液压传动回路 支持向量机 反向传播网络 深度信念网络 非线性自适应卡尔曼滤波器 智能故障模型
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用升流式厌氧污泥床处理高盐度稠油采出水研究 被引量:2
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作者 刘春爽 赵东风 +1 位作者 国亚东 蔡芸 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期160-163,共4页
采用升流式厌氧污泥床(UASB)处理低营养盐高盐度稠油废水,采用BP神经网络建立UASB反应器处理高含盐油田废水的数学模型,以三维谱图为基础,直观表征各主要影响因子对系统运行效果的影响过程,得到反应器运行调控优化对策。结果表明:在m(C... 采用升流式厌氧污泥床(UASB)处理低营养盐高盐度稠油废水,采用BP神经网络建立UASB反应器处理高含盐油田废水的数学模型,以三维谱图为基础,直观表征各主要影响因子对系统运行效果的影响过程,得到反应器运行调控优化对策。结果表明:在m(COD)∶m(TN)∶m(TP)为1200∶10∶1(其中COD为化学需氧量,TN为总氮,TP为总磷)、含盐量为1.50%、进水COD负荷为0.80 kg/(m3.d)的条件下,COD去除率能够达到70%,原油平均去除率达到70%;UASB反应器能够在低营养条件下高效处理高含盐油田废水;以分离权法为依据,得出水力停留时间(tHRT)为限制因子,各影响因素相对重要性依次为tHRT、进水盐度、进水COD、进水pH值。 展开更多
关键词 油田废水 升流式厌氧污泥床 高含盐废水 BP神经网络
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2种森林资产批量评估模型的构建与比较 被引量:2
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作者 赖晓燕 颜桂梅 +1 位作者 宁正元 陈平留 《福建农林大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2014年第1期39-43,共5页
以中龄林为例,分别建立了基于多元线性回归和BP神经网络的批量评估模型,选取测试样本对这2种模型的有效性进行检验.结果表明,所建立的2种模型对于中龄林评估都适用,但BP神经网络模型较多元线性回归模型的适用范围更广,预测精度更高.
关键词 森林资源资产评估 批量评估 多元线性回归模型 BP神经网络
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