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应用于水文预报的优化BP神经网络研究 被引量:17
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作者 谷晓平 王长耀 +1 位作者 王汶 王臣立 《生态环境》 CSCD 2004年第4期524-527,共4页
利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移... 利用广东省滨江流域的水文观测资料,建立了以前期降水量为预报因子、以水位为输出的BP人工神经网络水文预报模型。首先采用了合理的方法进行样本组织,进而利用最优子集回归技术进行输入因子的确定,然后进行了不同隐层节点数、不同转移函数、不同训练算法的组合试验,确定了应用于水文预报中的优化BP神经网络:网络结构为8-9-1;转移函数的组合方式为tansig-线性函数;训练算法为采用evenberg-Marquardt(Lm)算法。为便于精度分析,还采用了最优子集回归模型作了研究。结果表明,优化BP网络模型无论在拟合精度还是在预测精度上都高于最优子集模型。总的来说BP网络是一种精度较高的水文预测模型。 展开更多
关键词 优化神经网络 水文预报 模型
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基于粒子群神经网络模型反演玉米、小麦叶面积指数 被引量:4
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作者 王枭轩 孟庆岩 +2 位作者 张海香 魏香琴 杨泽楠 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2019年第7期1170-1176,共7页
基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R2均高于0.9,... 基于高分1号遥感影像,分别采用粒子群神经网络模型、神经网络模型和植被指数回归模型3种方法,反演廊坊市玉米、小麦叶面积指数(LAI)。结果表明,粒子群神经网络模型反演玉米、小麦LAI的精度要高于其他方法,其模型的决定系数R2均高于0.9,均方根误差均低于0.196,可满足反演精度的要求。本研究提出的基于高分1号影像的粒子群神经网络模型反演玉米和小麦LAI的方法具有一定的普适性。 展开更多
关键词 叶面积指数 粒子群神经网络模型 神经网络模型 植被指数回归模型
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基于模糊优选BP神经网络模型的作物-水盐响应关系模拟研究
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作者 柴春岭 苏艳超 +1 位作者 刘玉春 杨路华 《河北农业科学》 2011年第4期96-98,108,共4页
棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进... 棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进行了模拟。结果表明:该模型的模拟结果精度良好。模拟得到的连接权重矩阵可良好地表达籽棉产量与各生长阶段微咸水处理水平之间的响应关系,在微咸水灌溉技术中具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 模糊优选神经网络模型 作物-水盐响应关系 棉花 微咸水灌溉 籽棉产量 灌溉水量 灌溉水矿化度
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数字电路的最优神经网络模型及建立方法
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作者 潘中良 陈光 《信号处理》 CSCD 2000年第1期24-31,共8页
本文研究电路的最优神经网络模型,获得了:对任意结构的多输入多输出逻辑电路,都存在一种最优神经网络能表征电路的逻辑功能,通过求解一个线性万程组可以得到这种神经网络的结构。文中也给出了多输入基本门电路的最优神经网络结构及... 本文研究电路的最优神经网络模型,获得了:对任意结构的多输入多输出逻辑电路,都存在一种最优神经网络能表征电路的逻辑功能,通过求解一个线性万程组可以得到这种神经网络的结构。文中也给出了多输入基本门电路的最优神经网络结构及其能量函数的一般表达式。 展开更多
关键词 数字电路 神经网络 能量函数 测试
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基于PSO-BP神经网络的地下空间结构深基坑地表沉降预测研究
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作者 莫永春 《江西建材》 2024年第1期104-107,共4页
文中以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究案例,开展了深基坑地表沉降预测研究。首先,收集140 d沉降数据,分析规律,评判安全状态;然后,利用140期监测数据分别构建传统BP和PSO-BP神经网络模型,结合未来10 d的基坑沉降量验证了... 文中以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究案例,开展了深基坑地表沉降预测研究。首先,收集140 d沉降数据,分析规律,评判安全状态;然后,利用140期监测数据分别构建传统BP和PSO-BP神经网络模型,结合未来10 d的基坑沉降量验证了模型的效果。结果表明,BP和PSO-BP神经网络预测模型均可满足施工要求,而PSO-BP神经网络模型的预测精度更高,可用于类似工程的地表沉降预测。 展开更多
关键词 深基坑 地表沉降 PSO-BP神经网络模型
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BP-PSO在电加热炉中的温度智能预测 被引量:2
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作者 王龙刚 侯媛彬 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2013年第1期54-56,60,共4页
针对电加热炉难以建立精确模型的问题,提出采用BP神经网络与粒子群优化(PSO)相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识,并建立系统模型。在建立系统模型的基础上,对温度变化趋势进行了预测。试验结果显示,与BP神经网络算法相比,粒子群... 针对电加热炉难以建立精确模型的问题,提出采用BP神经网络与粒子群优化(PSO)相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识,并建立系统模型。在建立系统模型的基础上,对温度变化趋势进行了预测。试验结果显示,与BP神经网络算法相比,粒子群优化BP神经网络算法所得到的预测值有效时间范围延长了60%;在相同有效的预测时间内,预测值精度提高了43%。 展开更多
关键词 电加热炉 粒子群优化 BP神经网络 系统模型 预测精度
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预瞄优化神经网络驾驶员模型 被引量:22
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作者 郭孔辉 潘峰 马凤军 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期26-28,64,共4页
根据预瞄跟随理论并结合真实驾驶员的学习目标、生理限制与不断优化的行为特性,建立了预瞄优化神经网络驾驶员模型。利用2自由度车辆模型进行了汽车在方向控制下的仿真计算。仿真结果表明,预瞄优化神经网络驾驶员模型与实际合格驾驶员... 根据预瞄跟随理论并结合真实驾驶员的学习目标、生理限制与不断优化的行为特性,建立了预瞄优化神经网络驾驶员模型。利用2自由度车辆模型进行了汽车在方向控制下的仿真计算。仿真结果表明,预瞄优化神经网络驾驶员模型与实际合格驾驶员行为非常相似,按照该理论建立的驾驶员模型可以应用于驾驶员-汽车闭环系统的研究和自动驾驶等智能车辆的控制。 展开更多
关键词 预瞄优化 神经网络 驾驶员模型 闭环仿真
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