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基于BP神经网络的路径行程时间实时预测模型 被引量:32
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作者 杨兆升 朱中 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 1999年第8期59-64,共6页
行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容.在分析各种行程时间预测方法的基础上,本文建立了基于BP神经网络的行程时间实时预测模型,编制了行程时间预测软件系统.
关键词 行程时间 人工神经网络 交通流诱导系统
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河道岸线变形神经网络预测模型研究 被引量:25
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作者 张小峰 许全喜 +1 位作者 谈广鸣 石国钰 《泥沙研究》 CSCD 北大核心 2001年第5期19-26,共8页
以长江下荆江河段较为典型的石首弯道为研究对象 ,研究建立了一种基于BP神经网络的河道岸线变形预测模型。计算表明 ,该模型能较为准确地模拟预测石首弯道进出口段典型断面岸线变化。模拟精度较高 。
关键词 河床演变 横向变形 人工神经网络 预测模型 河道岸线变化
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采用神经网络模型对天津滨海新区地面沉降预测的研究 被引量:18
3
作者 金爱善 《现代地质》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期475-478,共4页
在分析天津市滨海新区地面沉降原因的基础上 ,建立了人工神经网络预测模型。模型的训练和检验结果说明 ,该模型的结构合理、精度高 ,可以用于对该区地面沉降趋势的分析预测。预测结果表明 ,在保持现状开采量的情况下 ,塘沽、汉沽和大港 ... 在分析天津市滨海新区地面沉降原因的基础上 ,建立了人工神经网络预测模型。模型的训练和检验结果说明 ,该模型的结构合理、精度高 ,可以用于对该区地面沉降趋势的分析预测。预测结果表明 ,在保持现状开采量的情况下 ,塘沽、汉沽和大港 3个区的地面沉降量均有减缓趋势。其中 ,地下水开采量塘沽区应控制在 0 .1 9亿 m3/a;汉沽区则应压缩至 0 .2 8亿 m3/a;大港区即使减少到 0 .2 2亿 m3/a也难以满足 2 0 1 0年规划值 。 展开更多
关键词 地面沉降 人工神经网络 预测模型 滨海新区 天津
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基于BP神经网络的孔隙充水矿井涌水量预测 被引量:24
4
作者 凌成鹏 孙亚军 +2 位作者 杨兰和 姜素 邵飞燕 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期55-58,共4页
文章分析了孔隙充水矿井的充水水源和通道,利用非线性的BP人工神经网络建立了徐州韩桥煤矿涌水量短期预测模型,选取每天的降水量作为影响因子,用已有的涌水量资料训练得到权值和阈值来表示充水通道,并对-200m水平、-270m水平、-330m水... 文章分析了孔隙充水矿井的充水水源和通道,利用非线性的BP人工神经网络建立了徐州韩桥煤矿涌水量短期预测模型,选取每天的降水量作为影响因子,用已有的涌水量资料训练得到权值和阈值来表示充水通道,并对-200m水平、-270m水平、-330m水平和全矿井涌水量进行了预测。结果显示,涌水量的预测值与实测值吻合得较好,说明该模型具有一定实用性。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 孔隙充水矿井 涌水量 预测模型 韩桥煤矿
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基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测 被引量:24
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作者 于涛 黄涛 +2 位作者 潘膺希 杨林海 王龙 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期94-97,共4页
运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、... 运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、社会消费品零售总额、城市居民人均消费性支出和城市居民人均年可支配收入。建立了城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型,将模型的预测结果与实际值相比较,证明模型具有较好的可行性和适用性。从2009年至2015年,兰州市城市生活垃圾清运量的增长率达到42.78%,并在2015年达到171.51万t。灰色关联度分析能够较好地为建立BP神经网络预测模型筛选输入变量。 展开更多
关键词 环境工程学 生活垃圾 灰色关联度 BP神经网络 预测模型
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人工神经网络模型在2型糖尿病患病风险预测中的应用 被引量:23
6
作者 郭奕瑞 李玉倩 +5 位作者 王高帅 刘晓田 张路宁 张红艳 王炳源 王重建 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2014年第2期180-183,共4页
目的:探讨人工神经网络( ANN)模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法:通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查,按3砄1的比例随机分为训练集(6480人)与检验集(2160人),分别用于筛选变量、建立预... 目的:探讨人工神经网络( ANN)模型在个体2型糖尿病患病风险预测中的应用。方法:通过横断面调查对河南某农村社区8640名居民进行流行病学调查,按3砄1的比例随机分为训练集(6480人)与检验集(2160人),分别用于筛选变量、建立预测模型及对模型的检测和评价。分别应用ANN和logistic回归建立2型糖尿病预测模型,应用受试者工作特征曲线( ROC)评价预测模型的检验效能。结果:ANN预测模型的灵敏度(95%CI)=86.93(81.41~91.29)%、特异度(95%CI )=79.14(77.18~81.02)%、阳性预测值(95%CI )=31.86(28.60~35.03)%、阴性预测值(95%CI)=98.18(97.37~98.81)%优于logistic回归预测模型[灵敏度(95%CI)=62.81(55.73~69.47)%、特异度(95%CI)=71.70(69.52~73.79)%、阳性预测值(95%CI)=19.94(17.00~22.99)%、阴性预测值(95%CI)=94.50(93.32~95.57)%];ANN预测模型AUC(95%CI)=0.891(0.877~0.905)明显大于logistic回归预测模型[AUC(95%CI)=0.742(0.722~0.763)]。结论:在预测个体患2型糖尿病方面,ANN模型较logistic回归模型具有更好的预测效能。 展开更多
关键词 2型糖尿病 人工神经网络 LOGISTIC回归 预测模型
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粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用 被引量:19
7
作者 岳琳 张宏伟 王亮 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期742-746,共5页
在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法... 在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度. 展开更多
关键词 城市需水量 粒子群优化算法 人工神经网络 预测模型
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基于遗传算法优化神经网络的参考作物蒸散量预测模型 被引量:22
8
作者 冯禹 王守光 +1 位作者 崔宁博 赵璐 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第12期2624-2630,共7页
为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(ET0)的精确模拟,利用川中丘陵区3个气象站点1999-2013年的逐日气象资料作为输入量,以FAO-56 Penman-Monteith模型计算的ET0作为标准值,建立基于遗传算法优化神经网络的ET0模拟模型(GA-BPNN),并... 为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(ET0)的精确模拟,利用川中丘陵区3个气象站点1999-2013年的逐日气象资料作为输入量,以FAO-56 Penman-Monteith模型计算的ET0作为标准值,建立基于遗传算法优化神经网络的ET0模拟模型(GA-BPNN),并将其模拟结果同Hargreaves、Mc Cloud、Priestley-Taylor和Makkink等4种常用ET0计算模型的计算结果进行对比。结果表明:GA-BPNN模型能够很好地反映ET0同气象因素之间的非线性关系,模拟精度较高;当基于温度资料模拟ET0时,GA-BPNN模型模拟精度高于Hargreaves和Mc Cloud模型;当基于温度和辐射资料时,GA-BPNN模型模拟精度明显高于Priestley-Taylor和Makkink模型。因此GA-BPNN模型可以作为气象资料缺乏情况下川中丘陵区ET0模拟的推荐模型。 展开更多
关键词 参考作物蒸散量 神经网络 遗传算法 预测模型 川中丘陵区
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开采煤层自燃危险性预测的人工神经网络方法 被引量:10
9
作者 蒋军成 王省身 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第1期19-22,共4页
建立了开采煤层自燃危险性预测的人工神经网络模型.采用BP算法编制了计算程序,并选取一组样本进行了预测模型的训练,“未知”样本对训练后的网络模型的验证结果表明了预测的准确性.在此基础上,对南屯煤矿3上煤层进行了自燃危险... 建立了开采煤层自燃危险性预测的人工神经网络模型.采用BP算法编制了计算程序,并选取一组样本进行了预测模型的训练,“未知”样本对训练后的网络模型的验证结果表明了预测的准确性.在此基础上,对南屯煤矿3上煤层进行了自燃危险性预测计算. 展开更多
关键词 人工神经网络 预测模型 煤层 自然发火 危险性
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城市可持续发展调控预测模型的BP网络实现 被引量:12
10
作者 过仲阳 石纯 +1 位作者 潘黎帆 陆衍 《吉首大学学报》 2001年第4期29-32,共4页
根据 1990— 1999年 10年时间序列上海市可持续发展评价指标体系的数据库 ,选取表征研究区域可持续发展的主要因子 ,即国民生产总值、人均用水量、人口自然增长率、海域环境质量、万元产值工业废水排放量及人均公共绿地面积 ,利用神经... 根据 1990— 1999年 10年时间序列上海市可持续发展评价指标体系的数据库 ,选取表征研究区域可持续发展的主要因子 ,即国民生产总值、人均用水量、人口自然增长率、海域环境质量、万元产值工业废水排放量及人均公共绿地面积 ,利用神经网络技术建立了上海市可持续发展的调控预测模型 ,取得了良好的效果 . 展开更多
关键词 神经网络 预测模型 城市可持续发展 上海 国民生产总值 人均用水量 人口自然增长率
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相空间重构与神经网络融合预测模型及其在害虫测报中的应用 被引量:12
11
作者 马飞 许晓风 +1 位作者 张夕林 程遐年 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期1297-1301,共5页
针对混沌时间序列 ,建立了相空间重构和 BP神经网络融合预测模型。经实例验证 ,该方法能有效地提高预测精度 ,避免了一般混沌预测要求较长时间序列的缺陷 。
关键词 相空间重构 神经网络融合 预测模型 害虫测报 应用
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基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱预测模型 被引量:14
12
作者 张鑫宇 张磊 隋汝波 《军事护理》 CSCD 北大核心 2023年第2期10-14,19,共6页
目的 基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱的风险预测模型,并评价模型预测效能,为早期识别并预防老年脑卒中患者衰弱的发生提供依据。方法 2021年3月至2022年5月,采用便利抽样方法选取锦州市某医院就诊的老年脑卒中患... 目的 基于Logistic回归和人工神经网络构建老年脑卒中患者衰弱的风险预测模型,并评价模型预测效能,为早期识别并预防老年脑卒中患者衰弱的发生提供依据。方法 2021年3月至2022年5月,采用便利抽样方法选取锦州市某医院就诊的老年脑卒中患者532名为研究对象。通过问卷调查收集资料,筛选患者发生衰弱的独立影响因素,用R软件绘制多因素Logistic回归模型的列线图,借助神经网络中的多层感知器构建神经网络预测模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)评价模型预测效能。结果 老年脑卒中患者在年龄、独居、吸烟、体育锻炼、高血压、糖尿病、首发脑卒中、睡眠障碍、跌倒史、工具性日常生活能力上的差异均有统计学意义(均P<0.05)。年龄≥80岁、睡眠障碍、工具性日常生活能力受损、跌倒史、独居为老年脑卒中患者发生衰弱的独立风险因素,体育锻炼为保护因素;建模组列线图和神经网络预测模型ROC曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.908、0.904。结论 构建的老年脑卒中患者衰弱风险预测模型预测效能较好,有利于医护人员早期发现发生衰弱的高风险人群。 展开更多
关键词 脑卒中 衰弱 LOGISTIC回归 人工神经网络 预测模型
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基于BP神经网络的降雨充水矿井涌水量预测 被引量:14
13
作者 梁冰 李刚 王宗林 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2009年第1期122-125,共4页
长沟峪煤矿矿井涌水量受降雨影响显著,曾经因降雨造成淹井事故。文章分析了长沟峪煤矿矿井充水因素及其影响程度,建立了矿井涌水量预测的BP网络模型,通过对2006年和2007年+141水平和+20水平矿井最大涌水量预测验证了该模型的可行性,并... 长沟峪煤矿矿井涌水量受降雨影响显著,曾经因降雨造成淹井事故。文章分析了长沟峪煤矿矿井充水因素及其影响程度,建立了矿井涌水量预测的BP网络模型,通过对2006年和2007年+141水平和+20水平矿井最大涌水量预测验证了该模型的可行性,并据此对不同降雨条件下的矿井涌水量进行了预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 降雨入渗 矿井涌水量 预测模型 长沟峪煤矿
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基于人工神经网络的建筑物软基沉降预测 被引量:7
14
作者 尹珺 樊琨 《宁波大学学报(理工版)》 CAS 2003年第2期164-168,共5页
提出基于人工神经网络的基础最终沉降的预测新方法,通过工程实例应用,在较短的实测资料情况下,可获得较小误差的最终沉降量,所建立的模型预测精度高。
关键词 人工神经网络 软基 最终沉降 预测模型
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基于参数优化的人工神经网络的AZ31镁合金力学性能预测模型 被引量:11
15
作者 刘彬 汤爱涛 +2 位作者 潘复生 黄光杰 毛建军 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期44-49,共6页
通过力学性能试验测定了不同退火条件下AZ31镁合金的抗拉强度、屈服强度和延伸率,并利用人工神经网络技术建立了对应力学性能的预测模型,其中对模型的优化采用了一种新方法,即参数全排列组合训练。结果表明,基于全排列训练得到的最优参... 通过力学性能试验测定了不同退火条件下AZ31镁合金的抗拉强度、屈服强度和延伸率,并利用人工神经网络技术建立了对应力学性能的预测模型,其中对模型的优化采用了一种新方法,即参数全排列组合训练。结果表明,基于全排列训练得到的最优参数建立的网络模型具有优良的性能,比经传统试探法构建的模型具有更高的平均相关系数和更低的平均误差,因此能更准确地预测AZ31镁合金在不同退火条件后的力学性能。 展开更多
关键词 镁合金 力学性能 人工神经网络 预测模型 全排列组合训练
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桩基极限承载力与沉降量的神经网络预测 被引量:8
16
作者 王祥秋 杨林德 高文华 《地下空间》 CSCD 2003年第1期33-35,44,共4页
利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的单桩极限承载力与沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料建模 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过静载荷试验成果的学习与预测检验 ,证明其预... 利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的单桩极限承载力与沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料建模 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过静载荷试验成果的学习与预测检验 ,证明其预测精度良好、适用性强 。 展开更多
关键词 桩基 极限承载力 沉降量 神经网络预测 预测模型
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纯物质汽化热的人工神经网络算法 被引量:8
17
作者 陈海松 王福安 +2 位作者 宋建池 李谦 李爱芳 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期475-478,共4页
1前言纯物质汽化热是重要的基础化工数据,其测定、关联、预测和理论研究相当活跃。在诸多预测模型中最有代表性的当属基团贡献模型,但多采用基团的简单加和或加权组合,基团贡献值由实验数据回归,通用性差,难以区别同分异构体,预... 1前言纯物质汽化热是重要的基础化工数据,其测定、关联、预测和理论研究相当活跃。在诸多预测模型中最有代表性的当属基团贡献模型,但多采用基团的简单加和或加权组合,基团贡献值由实验数据回归,通用性差,难以区别同分异构体,预测结果不尽人意。人工神经网络具有基... 展开更多
关键词 汽化热 人工神经网络 预测模型 纯物质
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基于灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究 被引量:10
18
作者 章勇高 王妍 +1 位作者 孙佳 高彦丽 《电测与仪表》 北大核心 2014年第22期30-34,共5页
文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究,将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合,不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素,而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑,结合两种预测优点,从而提高了预测的准确... 文中提出一种新型灰色神经网络优化组合的风力发电量预测研究,将人工神经网络预测模型和灰色预测模型有效结合,不仅考虑了风力、风向和温度等影响因素,而且将往年风力发电量的历史数据综合考虑,结合两种预测优点,从而提高了预测的准确度并降低预测误差。算例结果证明,这种新型的灰色神经网络优化组合预测值误差低于单一的灰色预测或神经网络预测。 展开更多
关键词 人工神经网络 灰色预测技术 优化组合预测技术 误差 风力发电量
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基于BP神经网络的企业人力资源配置模型研究 被引量:8
19
作者 郭滨洋 吴洪波 《科技与管理》 CSSCI 2009年第2期129-131,共3页
通过对企业人力资源特点的分析与比较,指出了决定企业人力资源配置和影响人员流动的若干因素。在此基础上,运用人工神经网络理论建立了对应的人员流动预测模型,同时利用Matlab软件对模型进行了仿真分析。
关键词 人力资源配置 人工神经网络 预测模型
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基于人工神经网络的不同混凝土实时强度预测研究 被引量:9
20
作者 方涛 王俊锋 +1 位作者 张鑫月 金光日 《混凝土》 CAS 北大核心 2016年第12期38-43,共6页
准确地预测混凝土的实时强度对确保结构的安全使用有重要的作用,而影响混凝土强度的因素很多,且各种因素对混凝土强度的影响程度不同,所以在实际工程中对混凝土强度的预测比较复杂。通过人工神经网络及大量样本数据,阐述了人工神经网络... 准确地预测混凝土的实时强度对确保结构的安全使用有重要的作用,而影响混凝土强度的因素很多,且各种因素对混凝土强度的影响程度不同,所以在实际工程中对混凝土强度的预测比较复杂。通过人工神经网络及大量样本数据,阐述了人工神经网络强度预测模型的技术方案,有效结合多种影响因子,建立了评估预测系统。实测结果表明,预测准确率达到了96%以上,为混凝土更好地在工程上应用提供一定理论依据,且为今后人工神经网络理论进一步在结构工程中应用奠定了基础。 展开更多
关键词 人工神经网络 混凝土 抗压强度 预测模型
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