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基于BP神经网络的高炉焦比预测方法 被引量:16
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作者 范志刚 邱贵宝 +1 位作者 贾娟鱼 白晨光 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期85-87,91,共4页
焦比是高炉生产过程中的一个重要技术经济指标 ,也是实际生产中需要进行控制的目标之一。因为高炉反应的复杂性 ,采用传统的经验方法对焦比进行预测存在较大的误差。文章采用一个 9-9- 1改进的BP网络对高炉焦比进行预报 ,实验结果证明 ... 焦比是高炉生产过程中的一个重要技术经济指标 ,也是实际生产中需要进行控制的目标之一。因为高炉反应的复杂性 ,采用传统的经验方法对焦比进行预测存在较大的误差。文章采用一个 9-9- 1改进的BP网络对高炉焦比进行预报 ,实验结果证明 ,经过训练的神经网络对高炉焦比有良好的预测效果 ,其预测误差小于 2 %。并根据生产实际探讨了将神经网络和专家系统相结合 。 展开更多
关键词 人工神经网络 焦比 预测
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液液旋流油水分离器的神经网络模型 被引量:2
2
作者 杨柳 李晓钟 +2 位作者 李健 褚良银 陈文梅 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2000年第2期40-43,共4页
采用人工神经网络 (ANN)方法 ,建立了液液旋流油水分离器的BP(Back -Propagation)网络模型 。
关键词 液液旋流油水分离器 神经网络模型 分离过程
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改进的BP网络应用于部分硝基芳烃的QSAR研究 被引量:2
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作者 段琼虹 曹玉广 鲁生业 《同济医科大学学报》 CSCD 1999年第2期117-119,122,共4页
应用改进的BP网络法进行部分硝基芳烃的QSAR研究,用所建立的模型进行毒性预报,并与传统的BP网络和多元线性回归模型比较,表明改进的BP网络模拟和预报能力均优于传统的BP网络和多元线性回归模型。在学习集中,改进的BP... 应用改进的BP网络法进行部分硝基芳烃的QSAR研究,用所建立的模型进行毒性预报,并与传统的BP网络和多元线性回归模型比较,表明改进的BP网络模拟和预报能力均优于传统的BP网络和多元线性回归模型。在学习集中,改进的BP网络,传统的BP网络,多元线性回归三者的均方差分别为:0.0240,0.0107,0.0447,决定系数为:0.9368,0.9718,0.8824;预报集中,三者的均方差分别为:0.0440,0.0554,0.0772,决定系数为:0.8216,0.7753,0.6870。文中还讨论了网络改进的理由。 展开更多
关键词 反向传播网络 硝基芳烃 QSAR 毒性预报
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一种模糊神经网络的人脸识别方法 被引量:1
4
作者 许冀伟 王占锋 +1 位作者 冯艳红 李广霞 《唐山师范学院学报》 2008年第2期71-73,共3页
将模糊推理系统和神经网络相结合,给出了一种模糊神经网络的人脸识别方法。介绍了该模糊神经网络的结构,构造模糊神经网络模糊规则的方法,模糊神经网络的多准则学习算法。在ORL人脸图像库上的实验结果表明了该方法的有效性。
关键词 人脸识别 反向传播网络 模糊推理系统 模糊神经网络
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灰色BP网络预测方法在公交客流预测中的应用 被引量:9
5
作者 范海雁 范炳全 张林峰 《上海理工大学学报(社会科学版)》 2003年第1期25-28,55,共5页
本文将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,建立了公交客流量预测模型。该模型有自组织 和自学习的功能,可以根据每次学习误差的不同,不断调整学习速率,加速收敛过程,充分排除数据样本 的随机性影响。与传统的公交客流量预测方法相比,... 本文将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,建立了公交客流量预测模型。该模型有自组织 和自学习的功能,可以根据每次学习误差的不同,不断调整学习速率,加速收敛过程,充分排除数据样本 的随机性影响。与传统的公交客流量预测方法相比,本模型预测结果具有更高的精度。 展开更多
关键词 客流预测 预测方法 BP网络 应用 灰色系统预测 网络模型 预测模型 预测结果 客流量 自学习 自组织 随机性 法相 收敛 样本
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基于灰色BP网络的火灾事故预测 被引量:4
6
作者 景国勋 王卫敏 郝天轩 《工业安全与环保》 2008年第2期61-63,共3页
将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型。该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛... 将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型。该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛速度。与单一的GM(1,1)模型相比,该模型预测结果具有更高的精度。 展开更多
关键词 灰色BP网络 火灾事故 GM(1 1)
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Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用 被引量:50
7
作者 钱家忠 吕纯 +1 位作者 赵卫东 潘婧 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2010年第1期145-150,共6页
介绍了Elman神经网络与BP神经网络,以谢一煤矿为例,分别利用Elman网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:Elman网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运算速度,更好的反应地下水系统特性,为矿井... 介绍了Elman神经网络与BP神经网络,以谢一煤矿为例,分别利用Elman网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:Elman网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运算速度,更好的反应地下水系统特性,为矿井水害防治提供了一种辅助决策手段. 展开更多
关键词 突水水源 ELMAN神经网络 BP神经网络 判别模型
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提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法 被引量:45
8
作者 朱陶业 李应求 +2 位作者 张颖 张学庄 何朝阳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期14-19,共6页
采用时间序列中的自回归求和移动平均算法(ARIMA)对日负荷进行粗预测,获得消除了周期性的受气象因素影响较强的差值序列。结合气象信息,为小规模神经网络构造能反映气象变化的新息序列,为网络提供良好的训练与适应环境,训出对气象非平... 采用时间序列中的自回归求和移动平均算法(ARIMA)对日负荷进行粗预测,获得消除了周期性的受气象因素影响较强的差值序列。结合气象信息,为小规模神经网络构造能反映气象变化的新息序列,为网络提供良好的训练与适应环境,训出对气象非平稳变化敏感的输出因子Y,再用敏感因子对ARIMA算法的预测结果进行修正,从而构建出对气象适应性较强的ARIMA+Y的预测算法。利用Delphi5.0实现的负荷预测软件对广西负荷区进行预测,多年的运行证明:该算法对广西负荷区气象非平稳变化具有很好的敏感性和适应性,能显著提高气象非平稳变化日的预测准确率,较好地解决了在气象变化影响下用ARIMA算法预测准确率偏低的问题。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 时间序列 神经网络 气象敏感因子
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基于遗传算法和BP神经网络的电价预测 被引量:20
9
作者 杨朴 游大海 谢培元 《水电能源科学》 2003年第2期84-86,共3页
给出了一个发电侧竞价模型中应用遗传算法与BP算法结合进行市场出清价预测的实例。与使用传统BP神经网络预测的方法进行比较,结果表明,该方法具有更高的预测精度,并总能收敛于全局最优解。
关键词 BP网络 遗传算法 电力市场 竞价模型 市场出清价
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主成分分析在变压器故障诊断中的应用研究 被引量:21
10
作者 张承彪 罗运柏 文习山 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期9-11,共3页
运用主成分分析法,经过矩阵变换、降低维数以提取故障信息的主要特征实现了变压器的故障诊断;同时分析了诊断中该方法的应用方式与过程。实例表明,在有用信息量损失较小的前提下,该方法可以提炼故障信息而不影响分析结果。
关键词 故障诊断 溶解气体分析 主成分分析 BP网络
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应用BP神经网络预测煤质参数及含气量 被引量:22
11
作者 潘和平 刘国强 《地球科学(中国地质大学学报)》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第2期210-214,共5页
煤层气储层物理结构以及煤层气的存储、运移等方面不同于常规天然气,评价煤质参数的测井等效体积模型难以较好地描述煤层这种复杂的物理结构.提出利用BP神经网络预测煤质参数及煤层气含量的模型和算法,预测的煤质参数以及煤层含气... 煤层气储层物理结构以及煤层气的存储、运移等方面不同于常规天然气,评价煤质参数的测井等效体积模型难以较好地描述煤层这种复杂的物理结构.提出利用BP神经网络预测煤质参数及煤层气含量的模型和算法,预测的煤质参数以及煤层含气量与煤样分析结果比较表明,预测与煤样分析参数之间的平均绝对误差和相对误差都较小。 展开更多
关键词 神经网络 煤质参数 煤层 含气量 煤层气
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基于灰色理论和神经网络建立预测模型的研究与应用 被引量:22
12
作者 马光思 白燕 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第1期153-155,共3页
根据综合利用灰色理论与神经网络建立预测模型的思路,给出了利用神经网络对模型残差进行修正的灰色GM(1,1)模型综合预测方法。选用我国自1994年至2005年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,并利用LM... 根据综合利用灰色理论与神经网络建立预测模型的思路,给出了利用神经网络对模型残差进行修正的灰色GM(1,1)模型综合预测方法。选用我国自1994年至2005年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,并利用LM算法优化的快速BP神经网络对其残差进行修正,使得建模和预测具有更高的准确性和适应性。实验结果及仿真验证表明,加入修正过程的综合模型,其预测效果远优于单一的灰色模型。 展开更多
关键词 灰色理论 GM(1 1)模型 BP神经网络 LM算法
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基于BP网络的空中交通管制运行品质评价 被引量:20
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作者 张建平 胡明华 +1 位作者 吴振亚 张瑞平 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期553-558,共6页
为改善空中交通管制运行品质综合评价方法,建立了包括空中交通流密度、运行安全性能、运行效率性能及管制员工作负荷的通用评价指标体系;基于BP(back propagation)网络模型给出了运行品质分类评价的人工智能方法.针对成都终端管制区域... 为改善空中交通管制运行品质综合评价方法,建立了包括空中交通流密度、运行安全性能、运行效率性能及管制员工作负荷的通用评价指标体系;基于BP(back propagation)网络模型给出了运行品质分类评价的人工智能方法.针对成都终端管制区域平行双跑道隔离运行模式,采集60个典型样本进行网络训练测试,确立了拓扑结构为12-7-5型的BP网络模型,并应用于对40个检验样本的分类评价.经与主成分分析法比对,2种综合评价方法所得出的评价结果基本一致. 展开更多
关键词 BP网络 空中交通管制 运行品质 综合评价 主成分分析法
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BP神经网络在煤矿本质安全评价模型中的应用 被引量:20
14
作者 高晓旭 董丁稳 杨日丽 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2011年第6期780-785,共6页
煤矿井下是一个复杂多变的人-机-环境-管理系统。运用人-机-环境-管理系统理论,以煤矿人、机、环境、管理4个单要素和系统整体为研究对象,对煤矿本质安全的评价和持续改进开展了系统分析和研究。在人的行为理论分析基础上,建立人因素本... 煤矿井下是一个复杂多变的人-机-环境-管理系统。运用人-机-环境-管理系统理论,以煤矿人、机、环境、管理4个单要素和系统整体为研究对象,对煤矿本质安全的评价和持续改进开展了系统分析和研究。在人的行为理论分析基础上,建立人因素本质安全评价模型;对设备进行了人机工程学分析,利用可靠性原理建立了设备本质安全评价的指标体系;在将煤矿井下环境归类为作业环境和地质环境的基础上,建立了环境本质安全评价的指标体系;根据职业健康安全管理原理,以国家本质安全管理体系为指导,建立了煤矿本质安全管理体系指标体系;根据人-机-环境-管理4个子要素建立了煤矿本质安全评价综合指标体系。最后以陕西某煤矿为研究对象,利用BP神经网络评价模型展开分析研究,发现了煤矿本质安全建设的不足,进而提出改进措施,从而有效推进煤矿安全生产,最终实现煤矿的本质安全目标。 展开更多
关键词 人-机-环境-管理 本质安全 BP神经网络
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脉冲涡流无损检测中缺陷定量化技术研究 被引量:20
15
作者 梁远远 杨生胜 +2 位作者 文轩 银鸿 黄乐程 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期70-78,共9页
脉冲涡流检测广泛应用于工业设备的无损检测中,针对当前脉冲涡流无损检测中仍存在缺陷定量化难的问题,采用新一代磁阻传感器-隧道磁阻传感器设计阵列化脉冲涡流检测探头,对圆形缺陷开展了检测实验,并采用BP神经网络算法定量化评估圆形缺... 脉冲涡流检测广泛应用于工业设备的无损检测中,针对当前脉冲涡流无损检测中仍存在缺陷定量化难的问题,采用新一代磁阻传感器-隧道磁阻传感器设计阵列化脉冲涡流检测探头,对圆形缺陷开展了检测实验,并采用BP神经网络算法定量化评估圆形缺陷,最后验证了该定量化方法对非圆形缺陷的适用性。研究表明阵列化脉冲涡流检测探头差分信号峰值服从高斯分布,且高斯分布标准差与缺陷宽度之间以及差分信号峰值时间、上升时间与缺陷深度之间都存在一定的映射关系,因此可建立BP神经网络估计缺陷宽度和深度,且估计精度较高,这为更复杂缺陷的定量化检测研究提供了一定的参考。 展开更多
关键词 脉冲涡流无损检测 隧道磁阻 BP神经网络 缺陷定量化
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基于机器视觉技术的烤烟鲜烟叶成熟度检测 被引量:20
16
作者 史龙飞 宋朝鹏 +5 位作者 贺帆 段史江 王涛 王梅 宫锦 宫长荣 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期446-450,共5页
为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值(色调、饱和度、亮度)和5个纹理特征值(角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距)进... 为准确判定烟叶采收成熟度,以不同成熟度中部烟叶为材料,利用机器视觉技术提取不同成熟度烟叶图像的颜色和纹理特征值,采用主成分分析法对3个颜色特征值(色调、饱和度、亮度)和5个纹理特征值(角二阶矩、相关度、熵、对比度、逆差距)进行优化,利用BP神经网络建立烟叶成熟度检测模型。结果表明,采用前4个主成分可综合反映3个颜色特征值和5个纹理特征值的分级信息,实现了参数的优化;在图像信息主成分因子数为4,中间节点数为16时,该识别模型最佳,模型平均识别率为93.67%,表明基于机器视觉技术对烤烟鲜烟叶成熟度的检测是可行的。 展开更多
关键词 烤烟 成熟度 机器视觉 BP神经网络
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基于EEMD-BP方法的城市轨道交通进站客流短期预测 被引量:20
17
作者 傅晨琳 黄敏 沙志仁 《铁道运输与经济》 北大核心 2020年第3期105-111,共7页
城市轨道交通站点客流量是评价其服务水平和实现城市轨道交通资源有效配置的基础数据和依据。针对城市轨道交通站点进站客流量序列波动复杂的问题,构建基于EEMD-BP方法的城市轨道交通进站客流短期预测模型,通过对城市轨道交通站点的日... 城市轨道交通站点客流量是评价其服务水平和实现城市轨道交通资源有效配置的基础数据和依据。针对城市轨道交通站点进站客流量序列波动复杂的问题,构建基于EEMD-BP方法的城市轨道交通进站客流短期预测模型,通过对城市轨道交通站点的日间分时进站客流序列进行模态分解,并对分解的分量进行筛选和识别,探究进站客流的日间波动影响因素,实现对短期客流的合理预测。以广州珠江新城站短期客流预测为例,验证该组合模型在提高客流预测方面具有有效性,为城市轨道交通线网规划和运营管理提供客流预测依据。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 集合经验模态分解法 BP神经网络 组合模型
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山区小流域洪水预报实时校正研究 被引量:20
18
作者 韩通 李致家 +1 位作者 刘开磊 黄鹏年 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第3期208-214,共7页
为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪... 为了解决现有实时校正方法对山区小流域洪水进行校正能力不足的问题,引入K最近邻算法用于洪水预报实时校正。以安徽省沙埠流域为试验流域,构建基于K最近邻算法的实时校正模型,同时采用BP神经网络实时校正法和传统的误差自回归方法,以洪峰相对误差和确定性系数为评价指标,分析各校正模型的校正结果。结果表明:基于K最近邻的实时校正法对确定性系数改善最优,BP神经网络实时校正法对洪峰误差校正更精确;将历史洪水资料纳入学习样本后,基于K最近邻的实时校正法的校正能力将进一步提升。基于K最近邻的实时校正法能够有效避免误差自回归方法对洪峰误差控制较差的缺陷,适应性强,反应灵敏,精确度高,可作为山区小流域洪水预报实时校正的有效工具。 展开更多
关键词 实时校正 山区小流域 K最近邻算法 BP神经网络 误差自回归方法 沙埠流域
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细菌觅食算法在图像压缩中的应用 被引量:14
19
作者 储颖 邵子博 +1 位作者 糜华 吴青华 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2008年第2期153-157,共5页
基于传统反向传播(back propagation,BP)网络,提出一种结合细菌觅食算法(bacterial fora-ging algorithm,BFA)的改进型BP网络(BFA-BP),并将其用于图像压缩.为克服传统BP网络容易陷入局部极小值的缺点,算法引入BFA特有的复制和驱散操作,... 基于传统反向传播(back propagation,BP)网络,提出一种结合细菌觅食算法(bacterial fora-ging algorithm,BFA)的改进型BP网络(BFA-BP),并将其用于图像压缩.为克服传统BP网络容易陷入局部极小值的缺点,算法引入BFA特有的复制和驱散操作,以提高网络收敛速度,加强全局寻优能力.对标准测试图像进行仿真实验表明,该算法能有效提高重建图像质量. 展开更多
关键词 人工神经网络 反向传播 细菌觅食算法 生物启发式计算 图像压缩
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基于压电阻抗技术和BP网络的结构健康监测 被引量:16
20
作者 沈星 吕娟 +1 位作者 章建文 王宁 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期418-422,共5页
以装有多个螺栓和多片压电元件(PZT)的铝梁为实验对象,研究激励频率对PZT导纳值的影响以及PZT传感器感知较近螺栓松动与较远螺栓松动的灵敏性。构建BP网络,以各个螺栓分别松动时所测得的所有压电元件的导纳值作为网络的模式样本,输入到... 以装有多个螺栓和多片压电元件(PZT)的铝梁为实验对象,研究激励频率对PZT导纳值的影响以及PZT传感器感知较近螺栓松动与较远螺栓松动的灵敏性。构建BP网络,以各个螺栓分别松动时所测得的所有压电元件的导纳值作为网络的模式样本,输入到神经网络进行训练。实验结果表明:PZT传感器的导纳谱能灵敏地反映结构状态的微小变化;且离松动螺栓近的PZT导纳谱的变化远大于离松动螺栓远的PZT的导纳谱的变化;对于同一PZT传感器,激励频率不同,其阻抗变化量不同;选取PZT阻抗值变化明显的频率点来构成神经网络输入向量,训练后的BP神经网络能够快速并精确地判断出松动的螺栓位置。 展开更多
关键词 压电阻抗技术 BP网络 螺栓松动 结构健康监测 模式样本
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