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无站条件下BP神经网络年径流量预测模型研究 被引量:2
1
作者 周林飞 康萍萍 李波 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期102-105,共4页
针对无监测站的河流断面的径流量预测难的问题,选取了有针对性的影响因子,采用人工神经网络的BP改进算法—自适应调节学习速率算法,以Matlab神经网络工具箱为工具,以辽河干流铁岭站为假想对象,建立了无站条件下年径流量预测模型,模型训... 针对无监测站的河流断面的径流量预测难的问题,选取了有针对性的影响因子,采用人工神经网络的BP改进算法—自适应调节学习速率算法,以Matlab神经网络工具箱为工具,以辽河干流铁岭站为假想对象,建立了无站条件下年径流量预测模型,模型训练48次误差达到要求,以2004~2006年3年实测资料作为检验样本进行仿真,验证模型的精度。仿真结果表明:3年预测结果全部满足要求,说明该模型可用于河流任一断面年径流量的预测。 展开更多
关键词 无站条件 bp预测模型 MATLAB工具箱 辽河干流
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在道路交通和城市化进程影响下对汽车销量的预测 被引量:1
2
作者 范容君 胡维 《汽车科技》 2012年第3期1-3,共3页
本文研究了汽车销量在道路交通和城市化进程影响下的预测模型的建立,以历史数据为检测依据,判断所建模型的可行性,并对2011~2015年末汽车总销量进行了预测。其模型参数即道路交通和城市化进程对汽车销量的影响因素包括城镇人口数、城镇... 本文研究了汽车销量在道路交通和城市化进程影响下的预测模型的建立,以历史数据为检测依据,判断所建模型的可行性,并对2011~2015年末汽车总销量进行了预测。其模型参数即道路交通和城市化进程对汽车销量的影响因素包括城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、城市年末实有道路长度、城市年末实有道路面积、公路里程。经精度检验,BP神经网络可用于预测城镇人口数、城镇居民人均可支配收入、城市化率、公路里程。二元线性回归可用于预测城市道路长度和城市道路面积。最后BP神经网络利用其在处理非线性系统方面的优越性,实现在各参数影响输入下对汽车总销量输出的任意非线性映射且具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 道路交通 城市化进程 汽车销量 bp预测模型 回归预测模型
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基于Kostiakov二参数入渗模型参数的BP预测 被引量:1
3
作者 舒凯民 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2016年第10期1-5,共5页
基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以... 基于黄土高原区大田耕作土壤的水分入渗试验,建立了Kostiakov二参数入渗模型参数的BP神经网络预测,实现了以土壤基本理化参数为输入变量,Kostiakov二参数模型参数为输出变量的BP预测方法,并分别对二参数模型中的入渗系数k、入渗指数α以及90min累积入渗量H进行了预测值与实测值的精度比较,结果显示对入渗系数k实现BP预测的平均相对误差为6.082 3%,入渗指数α的平均相对误差为1.045 9%,90min累积入渗量H的平均相对误差为4.973 5%,三者的平均相对误差值均在7%以下,预测精度较高,预测效果较好,表明以土壤基本理化参数为输入变量的BP神经网络预测是可行的。研究结果为获取准确的入渗参数提供技术手段,进而为提高农业灌溉水管理水平和灌水效率提供支撑。 展开更多
关键词 耕作土壤 Kostiakov二参数入渗模型 入渗参数 土壤基本理化参数 bp预测模型
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在道路交通和城市化进程影响下的汽车销量预测
4
作者 范容君 胡维 《客车技术》 2012年第1期27-31,共5页
建立了汽车销量在道路交通和城市化进程影响下的预测模型,以历史数据为检测依据,判断所建模型的可行性,并对汽车2011-2015年末总销量进行了预测。
关键词 道路交通 城市化进程 汽车销量 bp预测模型 回归预测模型
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基于博弈论的GC-ITOPSIS果实品质评价模型
5
作者 郭华 秦聪 +2 位作者 石美娟 窦彦鑫 杨凯 《北方园艺》 CAS 北大核心 2021年第5期145-150,共6页
为了对果实品质进行更全面的评价,从而更合理地选择优良果实品种。该研究以16个果园的"莱阳茌梨"为试材,运用MATLAB软件,确定了距离贴近度和灰色关联贴近度,并基于博弈论思想,计算出贴近度的组合系数,进而求得综合贴近度,构建... 为了对果实品质进行更全面的评价,从而更合理地选择优良果实品种。该研究以16个果园的"莱阳茌梨"为试材,运用MATLAB软件,确定了距离贴近度和灰色关联贴近度,并基于博弈论思想,计算出贴近度的组合系数,进而求得综合贴近度,构建GC-ITOPSIS果实评价模型。结果表明:样本1的综合贴进度最大,果实品质最佳,即第1个果园的"莱阳茌梨"果实品质最佳。在此基础上,该研究实现了对果实品质的定量预测,建立了果实品质的BP预测模型,预测精度在7%以内。GC-ITOPSIS模型和BP预测模型相结合,不仅实现了果实品质的定量预测,而且提高了果实品质评价的便利性和准确性。 展开更多
关键词 果实品质评价 博弈论 GC-ITOPSIS模型 贴近度 bp预测模型
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基于LVQ-GA-BP神经网络光伏电站出力短期预测 被引量:48
6
作者 罗建春 晁勤 +4 位作者 罗洪 冉鸿 杨杰 罗庆 阿里努尔.阿木提 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期89-94,共6页
为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训... 为了实现对大规模并网型光伏电站调度,分析影响光伏出力的气象相关因素,以光照强度和温度作为输入量,分季节建立了一种基于LVQ-GA-BP神经网络预测系统。通过LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络对样本进行分类,将分类后的样本训练,得出基于BP神经网络光伏电站出力预测系统,从而提高光伏预测精度。采用GA算法替代传统的学习算法优化BP神经网络的权值和阀值,提高预测网络的训练速度。将建立的LVQ-GA-BP预测系统与传统系统进行了比较和分析,结果表明:该方法的建立,不仅提高了光伏出力的预测精度,而且还提高了BP神经网络的训练速度,具有潜在的工程应用价值。 展开更多
关键词 光伏出力预测 LVQ—GA—bp预测模型 气象因素 神经网络
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基于自适应樽海鞘算法优化BP的风光互补并网发电功率预测 被引量:16
7
作者 梁恩豪 孙军伟 王延峰 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第24期114-120,共7页
为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重... 为解决风光互补并网发电功率预测问题,针对前馈(BP)神经网络容易陷入局部最优而导致预测精度降低的问题,提出了一种自适应樽海鞘算法(ASSA)优化BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。首先,在标准的樽海鞘算法(SSA)中引入动态权重策略和变异算子构建ASSA。其次,引入BP神经网络算法,构建BP神经网络的风光互补并网发电功率预测模型。最后,通过ASSA算法优化BP神经网络的权值和阈值,提出ASSA-BP的风光互补并网发电功率预测模型。仿真结果表明,利用ASSA-BP模型预测发电功率数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。ASSA-BP和SSA-BP的模型平均绝对误差数值更小,ASSA-BP模型的平均绝对误差最小,ASSA-BP模型的预测稳定性最强。该预测模型较传统风光互补并网发电功率预测方法有更高的精确度。 展开更多
关键词 风光互补并网发电 bp神经网络 樽海鞘算法(SSA) 自适应樽海鞘算法(ASSA) ASSA-bp预测模型
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基于蚁群算法优化反向传播神经网络的港口吞吐量预测 被引量:16
8
作者 李长安 卢雪琴 +1 位作者 吴忠强 张立杰 《计量学报》 CSCD 北大核心 2020年第11期1398-1403,共6页
利用蚁群算法优化反向传播神经网络的初始权值、阈值,建立预测模型,对港口货物吞吐量进行预测。蚁群算法具有全局搜索能力,分布式计算和鲁棒性强等特点,有利于加快反向传播神经网络的收敛速度,避免易陷入局部极值的问题,提高建模精度。... 利用蚁群算法优化反向传播神经网络的初始权值、阈值,建立预测模型,对港口货物吞吐量进行预测。蚁群算法具有全局搜索能力,分布式计算和鲁棒性强等特点,有利于加快反向传播神经网络的收敛速度,避免易陷入局部极值的问题,提高建模精度。在港口吞吐量预测中的应用表明:蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%;同时,蚁群算法优化BP神经网络模型收敛速度最快。 展开更多
关键词 计量学 港口吞吐量 蚁群算法 bp神经网络 AC-bp预测模型
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基于GA-BP神经网络的高铁线下工程沉降预测模型 被引量:13
9
作者 刘龙 张献州 +1 位作者 喻巧 甄亚男 《测绘工程》 CSCD 2014年第5期58-61,共4页
结合遗传算法与BP神经网络模型,介绍GA-BP模型的基本原理,建立高速铁路线下工程遗传BP神经网络沉降预测模型,并探讨模型精度的影响因子。通过实例分析表明GA-BP模型具有预测精度高、收敛速度快的特性,进而验证GA-BP模型在高速铁路线下... 结合遗传算法与BP神经网络模型,介绍GA-BP模型的基本原理,建立高速铁路线下工程遗传BP神经网络沉降预测模型,并探讨模型精度的影响因子。通过实例分析表明GA-BP模型具有预测精度高、收敛速度快的特性,进而验证GA-BP模型在高速铁路线下工程沉降预测评估中的科学实用性。 展开更多
关键词 高速铁路 线下工程沉降 遗传算法 bp神经网络 GA-bp预测模型
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基于遗传算法优化BP神经网络的YG8硬质合金耐磨性预测模型 被引量:8
10
作者 李帆 闫献国 +4 位作者 陈峙 郭宏 姚永超 董良 陈玉华 《金属热处理》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期244-248,共5页
由于BP神经网络全局寻优存在较大误差,本文基于遗传算法(GA)对BP神经网络进行优化,得出YG8硬质合金耐磨性预测模型。取试验条件中的深冷温度、降温速率、深冷时间、回火温度、回火次数等5项关键工艺参数作为GA-BP模型输入,取磨损量作为... 由于BP神经网络全局寻优存在较大误差,本文基于遗传算法(GA)对BP神经网络进行优化,得出YG8硬质合金耐磨性预测模型。取试验条件中的深冷温度、降温速率、深冷时间、回火温度、回火次数等5项关键工艺参数作为GA-BP模型输入,取磨损量作为模型输出。结果表明,GA-BP预测模型更具有灵活性,预测YG8硬质合金耐磨性正确率达到99.54%,且预测精度较传统的BP神经网络提升了4.07%。 展开更多
关键词 bp神经网络 YG8硬质合金 关键工艺参数 GA-bp预测模型
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基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法 被引量:6
11
作者 罗小燕 黄祥海 汤文聪 《有色金属科学与工程》 CAS 北大核心 2021年第1期99-107,共9页
为提取有效的砂岩破裂声发射信号特征,提高砂岩破裂过程预测精度,提出一种基于改进变分模式分解算法(VMD)和GA-BP神经网络的预测方法。首先,开展单轴压缩实验进行砂岩破裂试验,并采集破裂过程的声发射信号;其次,为取得有效声发射信号,... 为提取有效的砂岩破裂声发射信号特征,提高砂岩破裂过程预测精度,提出一种基于改进变分模式分解算法(VMD)和GA-BP神经网络的预测方法。首先,开展单轴压缩实验进行砂岩破裂试验,并采集破裂过程的声发射信号;其次,为取得有效声发射信号,从中提取出有效特征参数进行预测,引入相关系数改进VMD算法并对原始声发射信号进行预处理,提取信号能量特征参数作为模型的输入以便区分破裂过程;最后构建GA-BP预测模型,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,将信号能量作为样本用于预测模型的训练。结果表明,通过引入相关系数可有效解决VMD算法中K值难以选取的问题,对采集到的声发射信号进行有效去噪;此外,经GA算法改进后的BP神经网络预测模型能够准确预测破裂状态,相较于改进前传统的BP神经网络模型稳定性更高,收敛能力更好,预测准确率提高17.5%。 展开更多
关键词 声发射信号 VMD 砂岩破裂过程研究 bp神经网络 GA-bp预测模型
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基于GA-BP方法的地铁站动态人员冷负荷预测研究 被引量:6
12
作者 杨福 王衍金 江战红 《华东交通大学学报》 2021年第2期44-50,共7页
地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算。通过引入遗传算法,优化BP神经网络... 地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算。通过引入遗传算法,优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高了BP神经网络的非线性学习能力。利用地铁站的实际人员冷负荷对模型进行验证,并与传统BP神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,本方法有效地提高了BP神经网络的非线性学习能力和地铁站逐时人员冷负荷预测的准确性和稳定性。与传统BP神经网络方法相比,GA-BP模型的日人员冷负荷预测平均误差降低10%左右,日逐时人员冷负荷预测拟合相关系数值提高了0.1。 展开更多
关键词 地铁站 人员冷负荷 GA-bp预测模型 bp神经网络
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GA-BP的铁钢界面铁水温度预测 被引量:5
13
作者 毕春宝 张亚竹 +2 位作者 石少元 郭亚祥 黄军 《材料与冶金学报》 CAS 北大核心 2021年第1期17-22,共6页
铁钢界面铁水温度对炼钢生产的控制与优化具有重要意义.因此,为了更加准确地获取铁钢界面铁水温度,本文采用较大样本构建了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络铁水温度预测模型.对影响铁钢界面铁水温度的因素分析,选取了出铁时间、预处... 铁钢界面铁水温度对炼钢生产的控制与优化具有重要意义.因此,为了更加准确地获取铁钢界面铁水温度,本文采用较大样本构建了基于遗传算法(GA)优化的BP神经网络铁水温度预测模型.对影响铁钢界面铁水温度的因素分析,选取了出铁时间、预处理时间、重罐时间、空罐时间、出铁铁水温度、预处理后铁水温度、铁水质量7个关键因素作为模型的输入,铁钢界面铁水温度作为输出.结果表明:GA-BP神经网络预测模型具有较好的性能表现,绝对误差10℃范围内的预测命中率达到了89%,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.39%,均方根误差(RMSE)为6.41℃.相比于BP神经网络预测铁钢界面铁水温度,GA-BP模型具有更高的精确度和稳定性. 展开更多
关键词 铁钢界面 铁水温度 大样本 bp神经网络 GA-bp预测模型
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基于GA-BP算法的外弹道落点误差预测 被引量:6
14
作者 吴朝峰 杨臻 +1 位作者 曹文辉 郭东海 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第12期67-71,共5页
提出了基于遗传算法优化的BP神经网络对其进行预测分析的方法。首先建立输入层为射角、x方向风速、z方向风速,输出层为x方向落点误差、z方向落点误差的BP神经网络,然后通过遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,最后BP神经网络使用优... 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络对其进行预测分析的方法。首先建立输入层为射角、x方向风速、z方向风速,输出层为x方向落点误差、z方向落点误差的BP神经网络,然后通过遗传算法优化BP神经网络连接权值和阈值,最后BP神经网络使用优化后的权值和阈值进行落点误差预测。GA-BP预测模型较BP神经网络预测模型x方向相对误差平均值减小3. 72%,相对误差的最大值从8. 84%降至2. 08%;z方向相对误差平均值减小5. 08%,相对误差最大值从10. 93%降至1. 94%。计算结果表明,该方法能较为准确的预测恒定风速外弹道落点误差,为外弹道落点误差研究提供新的方法。 展开更多
关键词 外弹道 恒定风速 落点误差 GA-bp预测模型
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特长隧道辅助坑道非常规变形段收敛监测分析研究
15
作者 赵亮 贾秋阳 姜宗杉 《资源导刊》 2024年第4期42-44,共3页
特长隧道地质条件复杂,围岩情况多变,在软岩地段易出现异常变形。基于全站仪自由设站测量原理,采用实测数据采集和理论分析相结合方法,研究特长隧道平导异常收敛变形,基于实测数据分析拱腰和拱脚处累计收敛变形规律,并运用GA-BP预测模... 特长隧道地质条件复杂,围岩情况多变,在软岩地段易出现异常变形。基于全站仪自由设站测量原理,采用实测数据采集和理论分析相结合方法,研究特长隧道平导异常收敛变形,基于实测数据分析拱腰和拱脚处累计收敛变形规律,并运用GA-BP预测模型对累计收敛变形量进行分析预测,求取模型预测精度。结果表明:特长隧道软弱围岩平导非常规变形区段累计收敛变形呈抛物线规律变化而非S形。基于累计收敛变形数据,得出该区段收敛变形主要经历三个阶段,即正空间效应、阻尼变形和流变阶段。从预测图形和精度评定结果可知,GA-BP预测模型可很好地对隧道累计收敛变形结果进行预测。 展开更多
关键词 特长隧道 非常规变形 自由设站法 S形生长曲线 GA-bp预测模型
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基于神经网络的刀具磨损状态研究
16
作者 赵庆新 《长春工程学院学报(自然科学版)》 2023年第1期86-91,共6页
为有效预测刀具磨损状态,避免因刀具磨损导致机床无法正常运行的问题,将数控机床作为研究对象,提出了一种基于振动信号和音频信号的刀具磨损状态预测方法。首先,介绍了BP神经网络的基本概况,为了达到更好的刀具磨损状态的预测效果,对BP... 为有效预测刀具磨损状态,避免因刀具磨损导致机床无法正常运行的问题,将数控机床作为研究对象,提出了一种基于振动信号和音频信号的刀具磨损状态预测方法。首先,介绍了BP神经网络的基本概况,为了达到更好的刀具磨损状态的预测效果,对BP神经网络进行改进;其次,以改进的BP神经网络为基础,采用时频域统计分析方法对振动信号和音频信号进行分析,以提取刀具的磨损特征值;再次,对特征数据进行融合,并根据融合后的特征数据构建刀具磨损状态模型;最后,通过对比实验,对比优化前后的模型预测结果,结果证明优化后的模型预测精度更好,且收敛速度更快。 展开更多
关键词 时频域统计 振动信号 音频信号 改进bp预测模型 遗传算法
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基于物联网技术的丹江流域水质监测预警系统设计 被引量:2
17
作者 何建强 韩美林 《自动化与仪表》 2022年第6期84-89,95,共7页
为加强秦岭地区生态环境保护,确保“一江清水送京津”,该文基于物联网技术设计了一种集监测、通信、显示、预警等多种功能于一体的丹江流域水源地水质监测预警系统。通过ZigBee无线传感网络和4G网络对水源地水质数据进行采集、传输至监... 为加强秦岭地区生态环境保护,确保“一江清水送京津”,该文基于物联网技术设计了一种集监测、通信、显示、预警等多种功能于一体的丹江流域水源地水质监测预警系统。通过ZigBee无线传感网络和4G网络对水源地水质数据进行采集、传输至监测中心。监测中心采用人工蜂群算法对BP神经网络预测模型的权值和阈值进行优化,建立了ABC-BP水质参数预测模型,减小了预测误差,实现了pH值、DO、导电率、水温等水质的实时显示和预警功能。实验结果表明,该系统能更好地对水源地水质进行智能控制,达到保护生态环境的目的。 展开更多
关键词 ZIGBEE 水质 ABC-bp预测模型 监测预警
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基于时序数据双重变换的备件需求预测方法
18
作者 魏曦初 邱立鹏 《石油石化物资采购》 2023年第2期239-243,248,共6页
在系统分析备件需求间断性特征及传统预测方法应用条件的基础上,重点关注时序性历史数据的准确性和使用前提,提出了序列基准化-BP预测模型,分别利用两组转换处理使样本数据实现精细化的同时,符合时序预测方法对环境因素相似性的要求。... 在系统分析备件需求间断性特征及传统预测方法应用条件的基础上,重点关注时序性历史数据的准确性和使用前提,提出了序列基准化-BP预测模型,分别利用两组转换处理使样本数据实现精细化的同时,符合时序预测方法对环境因素相似性的要求。第一组数据转换,利用数据重构的方法将间断性的需求序列转换为连续的时间间隔序列,降低了需求间断性对预测精度的影响,同时使预测目标转换并简化了预测过程;第二组数据转换,利用SVM构建序列基准化转换网络,将历史数据统一转换为基准环境下的需求信息,再输入BP时序预测网络中获得最终预测值。通过实例数据在相关预测模型中的应用比较,此方法在提高预测精度方法具有更好的有效性和可行性。 展开更多
关键词 备件 需求预测 序列基准化-bp预测模型 数据重构 序列基准化
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基于PCA-GA-BP神经网络的秦岭北麓周至-蓝田段山前地质灾害危险性预测
19
作者 刘育林 周爱红 孟维高 《河北地质大学学报》 2022年第1期67-76,共10页
地质灾害危险性预测工作对地质灾害防治、人民生命财产安全、地区开发建设等方面具有重要意义。由于常规预测模型存在一定不足,难以对地质灾害危险性做出准确预测。所以此类预测模型仍需进一步研究。建立了秦岭北麓周至-蓝田段山前地质... 地质灾害危险性预测工作对地质灾害防治、人民生命财产安全、地区开发建设等方面具有重要意义。由于常规预测模型存在一定不足,难以对地质灾害危险性做出准确预测。所以此类预测模型仍需进一步研究。建立了秦岭北麓周至-蓝田段山前地质灾害危险性PCA-GA-BP预测模型。将其训练10次得出最优预测结果和平均预测结果,分别与PCA-PSO-BP、RS-GA-BP预测模型进行对比。结果得出:文章提出的PCA-GA-BP的预测模型正确率较高,稳定性更好,为实际地质灾害危险性预测工程提供新思路。 展开更多
关键词 地质灾害 危险性预测 PCA-GA-bp预测模型
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基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统设计
20
作者 何建强 韩美林 陈垚 《计算机测量与控制》 2021年第12期39-45,共7页
为促进秦岭地区生态环境保护,确保"一江清水送京津",设计了基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统;该系统通过ZigBee和4G无线网络对pH值、DO、导电率、水温等水质数据进行采集和传输,并基于BP神经网络建立了水质参数预测模... 为促进秦岭地区生态环境保护,确保"一江清水送京津",设计了基于ABC-BP模型的丹江水源地水质监测系统;该系统通过ZigBee和4G无线网络对pH值、DO、导电率、水温等水质数据进行采集和传输,并基于BP神经网络建立了水质参数预测模型,为减小预测误差,采用人工蜂群算法(ABC算法,artificial bee colony algorithm)对BP神经网络预测模型的权值和阈值进行优化,建立了ABC-BP水质参数预测模型;试验结果表明,该算法与BP神经网络算法相比误差减少了45.8%,系统实现了pH值、DO、导电率、水温等水质参数的实时显示和预测功能,能更好地对水源地水质进行智能监测。 展开更多
关键词 ZIGBEE 水质 ABC-bp预测模型 监测预警
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