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基于机器学习的自适应光伏超短期出力预测模型 被引量：69
1
作者 高阳 张碧玲 +1 位作者 毛京丽 刘勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期307-311,共5页
由于当前国内对太阳辐射强度和云量信息的预报能力较低,气象数据的引入对光伏直接预测法的预测精度提高有限。为解决此问题,基于历史出力数据自身特征的挖掘来提高预测精度,提出一种具有自适应能力的光伏超短期出力预测模型。该模型首... 由于当前国内对太阳辐射强度和云量信息的预报能力较低,气象数据的引入对光伏直接预测法的预测精度提高有限。为解决此问题,基于历史出力数据自身特征的挖掘来提高预测精度,提出一种具有自适应能力的光伏超短期出力预测模型。该模型首先利用已有历史出力数据的小波分析和特征分析结果训练支持向量机(support vector machine,SVM)分类器,通过已建立的SVM分类器利用前30 min的光伏出力数据预测之后15 min的出力曲线类型,最后结合曲线类型从自回归与滑动平均模型(auto-regressive and moving average model,ARMA)和神经网络模型(artificial neural network mode,ANN)中选取出合适的方法对光伏出力进行预测。对ARMA、ANN和自适应模型进行了对比实验,结果表明:所提的自适应预测模型在均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)和希尔不等系数(Theil inequality coefficient,TIC)上性能最好。 展开更多
关键词 自适应预测 自回归和滑动平均模型 神经网络 小波分析 超短期光伏出力预测
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改进的人工神经网络水文预报模型及应用 被引量：39
2
作者 庞博 郭生练 +2 位作者 熊立华 李超群 张俊 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期33-36,41,共5页
在人工神经网络水文模型的研究中,往往加入前期径流以提高模型的预报精度.针对由此带来的问题,通过耦合总径流线性响应模型,建立一种基于人工神经网络的实时预报模型.通过引入总径流线性响应模型的模拟径流作为模型输入,模型的模拟模式... 在人工神经网络水文模型的研究中,往往加入前期径流以提高模型的预报精度.针对由此带来的问题,通过耦合总径流线性响应模型,建立一种基于人工神经网络的实时预报模型.通过引入总径流线性响应模型的模拟径流作为模型输入,模型的模拟模式能够提供较长的预见期,同时加入误差校正模型的实时预报模式也能够取得较高的模型精度.采用3个不同流域的流量资料对模型进行率定与校核.结果表明,模型能够取得较高的预报精度,显示了良好的适用性. 展开更多
关键词 水文模型 洪水预报 总径流线性响应模型 人工神经网络模型
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工程项目投资风险评价模型研究 被引量：12
3
作者 张俊玲 陈立文 +1 位作者 尹志军 赵丽坤 《基建优化》 2004年第1期11-14,共4页
在项目决策前期对项目了解很少的情况下,一般对项目给出一个基本的风险综合评价数值,作为决策的依据。在建立工程项目投资风险评价指标体系的基础上,提出了将人工神经网络应用于工程项目投资风险评价中的综合评价方法,建立了人工神经网... 在项目决策前期对项目了解很少的情况下,一般对项目给出一个基本的风险综合评价数值,作为决策的依据。在建立工程项目投资风险评价指标体系的基础上,提出了将人工神经网络应用于工程项目投资风险评价中的综合评价方法,建立了人工神经网络模型,较好的解决了以往的评价方法中存在的人为确定权重的不足。最后进行了实证分析,在此基础上进行了敏感性分析,得到了比较好的评价结果。 展开更多
关键词 工程项目投资 风险评价模型 神经网络模型 模糊数学法 层次分析法
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建筑方案能耗快速预测方法研究综述 被引量：25
4
作者 李紫微 林波荣 陈洪钟 《暖通空调》 2018年第5期1-8,共8页
综述了建筑方案能耗快速预测的4种方法:工程简化算法、以多元回归方法为代表的统计学方法、以人工神经网络模型为代表的人工智能方法和并行计算方法,并从预测精度、预测速度、方法适用情况、方法局限性等方面进行了对比,为针对具体问题... 综述了建筑方案能耗快速预测的4种方法:工程简化算法、以多元回归方法为代表的统计学方法、以人工神经网络模型为代表的人工智能方法和并行计算方法,并从预测精度、预测速度、方法适用情况、方法局限性等方面进行了对比,为针对具体问题的预测方法选择给出了建议。 展开更多
关键词 建筑能耗预测 工程简化算法 多元回归方法 人工神经网络模型 并行计算方法
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岩爆分类的人工神经网络预测方法 被引量：17
5
作者 丁向东 吴继敏 +1 位作者 李健 刘成君 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期424-427,共4页
采用人工神经网络原理,选取影响岩爆的一些主要因素,如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数,建立了岩爆分类与预测的神经网络模型.利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本,并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩... 采用人工神经网络原理,选取影响岩爆的一些主要因素,如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数,建立了岩爆分类与预测的神经网络模型.利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本,并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测.研究表明,与其他岩爆预测方法比较,人工神经网络模型更具有客观性和有效性. 展开更多
关键词 人工神经网络 岩爆 分类 水电站地下厂房 BP算法
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某三甲医院神经外科手术部位感染Logistic回归与神经网络预测研究 被引量：19
6
作者 廖睿纯 曹先伟 +1 位作者 邓琼 曾凌 《中华医院感染学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1203-1206,1215,共5页
目的应用人工神经网络及Logistic多元回归分析方法建立神经外科手术患者手术部位感染(SSI)数学预测模型。方法回顾性收集2017年1月-2017年12月于某三甲医院就诊的神经外科手术患者为研究对象,分析相关影响因素和术后感染情况,应用Logis... 目的应用人工神经网络及Logistic多元回归分析方法建立神经外科手术患者手术部位感染(SSI)数学预测模型。方法回顾性收集2017年1月-2017年12月于某三甲医院就诊的神经外科手术患者为研究对象,分析相关影响因素和术后感染情况,应用Logistic多元回归和人工神经网络建立神经外科手术患者SSI数学预测模型。结果共4 664例手术患者,其中有304例患者发生手术部位感染,感染发生率为6.52%;多元Logistic回归分析结果显示,患者年龄≥60岁、糖尿病、手术时间≥3h、术后再次手术、术前炎症反应、硬脑膜切开、接台手术、手术切口数是神经外科术后患者发生SSI的独立影响因素,总准确率为71.00%,ROC曲线下面积为0.833;神经网络预测SSI感染的重要性排序前5位的自变量及标准化重要性分别为患者年龄≥60岁(100%)、术前炎症反应(75.41%)、术后再次手术(66.46%)、硬脑膜切开(57.12%)、手术时间≥3h(51.86%);训练样本的准确率为91.51%,测试样本的准确率为93.24%,ROC曲线下面积为0.877。结论本研究中Logistic回归模型和神经网络模型两种预测模型均对神经外科SSI感染的预测能力较好,而神经网络模型的拟合效果相对而言更好。 展开更多
关键词 神经外科 手术部位感染 人工神经网络模型 Logistic多元回归
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轻型急性脑梗死后患者认知域功能的变化及认知功能障碍的危险因素分析 被引量：18
7
作者 吴佳宏 王韬 +6 位作者 胡远想 左丽 张友涛 黄攀登 崔玉环 刘慧慧 董利平 《中风与神经疾病杂志》 CAS 2022年第10期872-876,共5页
目的探讨轻型急性脑梗死后患者认知域功能的变化及认知功能障碍(CI)的危险因素。方法选取我院195例轻型急性脑梗死患者设为梗死组,50例健康体检者设为对照组,比较两组不同梗死部位的不同认知域评分;依据蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分... 目的探讨轻型急性脑梗死后患者认知域功能的变化及认知功能障碍(CI)的危险因素。方法选取我院195例轻型急性脑梗死患者设为梗死组,50例健康体检者设为对照组,比较两组不同梗死部位的不同认知域评分;依据蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分将梗死组患者分为CI组(150例)和非CI组(45例),比较两组患者的一般资料,多因素分析影响轻型急性脑梗死后患者CI的危险因素;采用受试工作者特征曲线(ROC)和校准曲线评价人工神经网络模型的区分度和准确度。结果梗死组患者较对照组认知区域功能下降(P<0.05);多因素Logistic分析结果显示,女性、糖尿病、高血压、HBS-SP≤55分为轻型急性脑梗死后患者发生CI的独立危险因素,而文化程度高为保护因素(P<0.05)。ROC曲线和校准曲线显示该模型具有较好的区分度和准确度。结论临床应重点关注绝经期女性、患者HBS-SP评分等危险因素,以预防和减缓CI发生。 展开更多
关键词 轻型急性脑梗死 认知功能障碍 认知域 危险因素 人工神经网络模型
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大秦铁路煤炭运输需求分析与预测 被引量：18
8
作者 倪继娜 张巍 张栋 《铁道货运》 2020年第1期49-54,共6页
随着国家优化存量资源配置、能源结构调整、“公转铁”等政策的相继出台,以及浩吉铁路开通、唐呼铁路能力逐步释放,重载铁路运输需求分布发生变化,大秦铁路作为“西煤东运”的主要重载铁路运输通道,其需求情况也随之发生变化。在阐述大... 随着国家优化存量资源配置、能源结构调整、“公转铁”等政策的相继出台,以及浩吉铁路开通、唐呼铁路能力逐步释放,重载铁路运输需求分布发生变化,大秦铁路作为“西煤东运”的主要重载铁路运输通道,其需求情况也随之发生变化。在阐述大秦铁路上、下游行业发展和运输需求现状的基础上,从宏观经济、市场供需、竞争环境及铁路内部等方面分析影响大秦铁路煤炭运输需求的关键因素,结合大秦铁路煤炭运输需求关键影响因素,构建人工神经网络模型,预测大秦铁路煤炭运输需求。研究大秦铁路煤炭运输需求变化,对决策项目投入、保障货运增量具有重要意义。 展开更多
关键词 大秦铁路 重载运输 运输需求 预测 人工神经网络模型
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安塞油田重复压裂选井选层研究 被引量：17
9
作者 翁定为 蒋廷学 +3 位作者 胥云 申坤 张昊 吕旭 《石油钻采工艺》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期58-62,66,共6页
为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终... 为了提高安塞油田重复压裂的效果,进行了选井选层的深入研究。通过对安塞油田以往重复压裂效果的分析,挑选出对重复压裂效果影响明显的参数作为安塞油田重复压裂选井选层样本库参数,在此基础之上建立了各样本库参数的评价方法,进而最终建立了安塞油田重复压裂选井选层样本库。最后用模糊模式识别模型、多因素非线性生产统计模型和人工神经网络模型分别分析了安塞油田重复压裂选井选层样本库,并对3种分析结果取交集确定最优井层。通过测试样本检验,所用方法的选井选层结果与实际增产效果结果符合较好。该方法能为安塞油田下一步的重复压裂选井选层工作提供指导性意见。 展开更多
关键词 安塞油田 重复压裂 选井选层 模糊识别模型 非线性生产统计模型 人工神经网络模型
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水质预测模型研究进展 被引量：16
10
作者 王健 向峰 +2 位作者 邱飞 王华 刘慧 《环境科学导刊》 2018年第4期63-67,共5页
根据水质预测模型理论基础的不同,重点介绍了水质模拟模型、神经网络模型、回归分析模型以及灰色理论模型,分别对模型的优缺点及适用性进行了分析。针对水质预测模型研究现状,提出了模型发展所需要解决的问题和未来的发展趋势。
关键词 水质预测模型 人工神经网络模型 回归分析模型 灰色理论模型 综述
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基于小波分析的两种神经网络耦合模型在月径流预测中的应用 被引量：17
11
作者 孙娜 周建中 +2 位作者 朱双 李薇 彭甜 《水电能源科学》 北大核心 2018年第4期14-17,32,共5页
为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对... 为提高河川径流的中长期预报精度并延长其预见期,采用小波分析充分提取有用信息,基于BP神经网络和GRNN神经网络,构建了两种小波神经网络耦合模型,测试了Daubechies族中9种母波函数对模型模拟效果的影响,并采用合格率(Q_(QR))、平均相对误差(M_(MPRE))、均方根误差(R_(RMSE))和确定性系数(N_(NSE))等指标评价了模型精度。将该模型应用于金沙江流域向家坝水文站未来1~5个月的径流预报,结果显示,相比于传统BP和GRNN模型,耦合模型具有明显优势,且基于小波分析的BP模型预报结果更接近实测值,预报精度更高,其未来4个月的平均相对误差在±20%以内。表明小波分析方法能充分挖掘隐藏在原始数据中的有用信息,可有效提高耦合模型的预报精度延长预见期,在径流预测方面有明显的优越性。 展开更多
关键词 神经网络模型 水文预报 小波分析 月径流预报
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挑流泄洪雾化影响范围的人工神经网络模型预测 被引量：14
12
作者 戴丽荣 张云芳 +1 位作者 张华 刘媛媛 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2003年第5期7-9,共3页
在泄洪雾化机理研究的基础上,以BP神经网络为基础,研究建立了挑流泄洪雾化神经网络模型,并用网络模型预测出拉西瓦水电站不同水位和宣泄洪量下的雾化影响范围.泄洪雾化是宣泄洪量、水位差、泄洪孔口形式等多因素相互作用的结果,具有明... 在泄洪雾化机理研究的基础上,以BP神经网络为基础,研究建立了挑流泄洪雾化神经网络模型,并用网络模型预测出拉西瓦水电站不同水位和宣泄洪量下的雾化影响范围.泄洪雾化是宣泄洪量、水位差、泄洪孔口形式等多因素相互作用的结果,具有明显的非线性输入、输出关系. 展开更多
关键词 神经网络模型 泄洪雾化 预测 拉西瓦水电站 泄洪量
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北京市城市生活垃圾组分预测 被引量：10
13
作者 周翠红 路迈西 吴文伟 《安全与环境学报》 CAS CSCD 2004年第5期37-40,共4页
研究了北京市 1991— 1999年城市生活垃圾组分及变化特点。发现食品的含量最大 ,其次是塑料和纸类。以 2 0世纪 90年代生活垃圾产量和组分数据为基础 ,建立了生活垃圾组分人工神经网络预测模型。以预测的生活垃圾产量为输入值 ,分别对 ... 研究了北京市 1991— 1999年城市生活垃圾组分及变化特点。发现食品的含量最大 ,其次是塑料和纸类。以 2 0世纪 90年代生活垃圾产量和组分数据为基础 ,建立了生活垃圾组分人工神经网络预测模型。以预测的生活垃圾产量为输入值 ,分别对 6个不同区域 2 0 0 1年、2 0 0 5年、2 0 0 8年与 2 0 10年的生活垃圾组分进行了预测 ,并用类比法进行了修正。考虑到由于城市发展规划不同区域生活垃圾比例变化情况 ,最终计算出全市生活垃圾组分变化。结果表明 ,在未来几年内北京市城市生活垃圾组分中 ,食品含量较高 ,但其比例逐年下降 ,纸类与塑料垃圾有增加 。 展开更多
关键词 环境工程 生活垃圾 组分 预测 人工神经网络
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卷烟制丝环节关键工序水分预测模型的建立与检验 被引量：14
14
作者 李自娟 刘博 +1 位作者 高杨 陈娇娇 《食品与机械》 北大核心 2020年第10期190-195,205,共7页
以卷烟制丝环节的松散回潮工序、加料回潮工序、热风润叶工序以及制丝全线为研究对象,利用人工神经网络及多元回归建模方法,考察不同建模方法对各工序水分预测精度的影响,并对其进行运行测试。结果表明:松散回潮工序水分预测选择多元回... 以卷烟制丝环节的松散回潮工序、加料回潮工序、热风润叶工序以及制丝全线为研究对象,利用人工神经网络及多元回归建模方法,考察不同建模方法对各工序水分预测精度的影响,并对其进行运行测试。结果表明:松散回潮工序水分预测选择多元回归方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.24%;加料回潮工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.20%;热风润叶工序水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.10%;制丝全线水分预测选择人工神经网络方法建模,其预测误差绝对值的均值为0.05%;模型运算系统基于C#语言开发,使用SQLSERVER数据库存储数据;开发的模型运算系统具有很强的数据分析能力和生产预测能力,可用于卷烟制丝环节各关键工序的水分预测。 展开更多
关键词 卷烟 制丝环节 多元回归模型 人工神经网络模型
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水利枢纽下游河段设计最低通航水位推算方法探讨 被引量：11
15
作者 陈一梅 徐造林 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期259-263,共5页
在分析影响水利枢纽下游河段设计最低通航水位因素的基础上 ,将设计最低通航水位计算问题概括为一种非线性输入输出的泛函关系 ,以人工神经网络原理建立推算水利枢纽下游河段设计最低通航水位的BP神经网络模型 .用此模型 ,对闽江水口坝... 在分析影响水利枢纽下游河段设计最低通航水位因素的基础上 ,将设计最低通航水位计算问题概括为一种非线性输入输出的泛函关系 ,以人工神经网络原理建立推算水利枢纽下游河段设计最低通航水位的BP神经网络模型 .用此模型 ,对闽江水口坝下观音岐设计最低通航水位进行网络计算 .在此基础上 ,将BP网络模型与模拟分析法进行了对比分析 ,2种方法所得结果相近 ,但BP网络模型具有较高精度 . 展开更多
关键词 神经网络模型 设计最低通航水位 水利枢纽 BP网络模型 航道规划 滩险整治设计
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钢的连续冷却转变图的神经网络计算模型及预测软件设计 被引量：13
16
作者 由伟 白秉哲 方鸿生 《金属热处理》 CAS CSCD 北大核心 2004年第7期17-20,共4页
建立了基于人工神经网络技术预测钢的过冷奥氏体连续冷却转变 (CCT)图的计算模型 ,并在此基础上设计了一种预测CCT图的软件—Eagleye2 0 0 3。在计算模型中综合考虑了CCT图的物理意义和几何特征 ,同时为了方便计算也忽略了一些次要因素... 建立了基于人工神经网络技术预测钢的过冷奥氏体连续冷却转变 (CCT)图的计算模型 ,并在此基础上设计了一种预测CCT图的软件—Eagleye2 0 0 3。在计算模型中综合考虑了CCT图的物理意义和几何特征 ,同时为了方便计算也忽略了一些次要因素。通过该软件可以根据钢的化学成分和热处理工艺预测其连续冷却转变图 ,这对钢的合金设计及组织、性能预测都有很大帮助。 展开更多
关键词 连续冷却转变图 人工神经网络 预测 Eagleye2003软件
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人工神经网络模型和公路复垦土地适宜性评价 被引量：7
17
作者 杨国栋 贾成前 孙立宏 《交通环保》 2001年第4期5-8,共4页
提出了人工神经网络用于公路临时用地复垦土地适宜性评价 ,利用该模型对京大高速公路山西段复垦土地进行了适宜性评价 ,探讨了人工神经网络在土地复垦适宜性评价时的特点和注意问题。
关键词 模型 复垦土地 神经网络 适宜性评价 高速公路 临时用地复垦
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极限学习机在湖库总磷、总氮浓度预测中的应用 被引量：12
18
作者 崔东文 《水资源保护》 CAS 2013年第2期61-66,共6页
基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出,构建基于ELM的湖库TP... 基于传统BP人工神经网络模型训练速度慢、参数选择困难、易陷入局部极值等问题,提出极限学习机(ELM)的水质预测模型。以云南某水库为例,选取NH3-N、NO2--N、NO3--N、CODMn和水体透明度作为网络输入,TP、TN作为输出,构建基于ELM的湖库TP、TN预测模型,并将ELM预测结果与传统BP、GA-BP、RBF人工神经网络模型模拟结果进行比较。结果表明,ELM模型预测精度高于传统BP和RBF模型模拟结果,甚至略高于GA-BP模型的预测精度,并且ELM模型具有参数选择简便、训练速度快、不会陷入局部最优值等特点,有着较大的计算优势。 展开更多
关键词 极限学习机 人工神经网络模型 GA—BP BP RBF 水质预测 湖库
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基于人工神经网络模型预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量 被引量：12
19
作者 单金卉 陈季旺 +3 位作者 刘言 王海滨 夏文水 熊幼翎 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第16期249-255,共7页
为实现对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值,油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的反向传播人工神经网... 为实现对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量的预测,采用响应面试验设计收集数据,建立以黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、大豆油品质、油炸温度、油炸时间为输入值,油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量为输出值的反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN),预测外裹糊鱼块深度油炸过程丙烯酰胺含量的变化,并用训练集拟合,测试集评估模型的预测能力。结果显示,黄原胶和大豆纤维复配比例、外裹糊鱼块干燥时间、油炸温度、油炸时间对油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量均有显著影响,大豆油品质对油炸外裹糊鱼块中丙烯酰胺含量影响不显著。训练后的BP-ANN模型的相关系数R值为0.997,拟合良好,有很强的逼近能力;模型对新数据预测的误差较小,最大相对误差为5.34%,最小相对误差为0.12%,表明BP-ANN模型能准确预测油炸外裹糊鱼块的丙烯酰胺含量。 展开更多
关键词 外裹糊鱼块 人工神经网络模型 深度油炸 丙烯酰胺含量 预测
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人工神经网络模型用于分析气候因素对白纹伊蚊密度影响的初步探讨 被引量：12
20
作者 于德宪 林立丰 +4 位作者 罗雷 周文 高璐璐 陈清 俞守义 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1604-1605,1609,共3页
目的建立人工神经网络预测模型,分析气候因素对白纹伊蚊密度的影响。方法利用Matlab7.0软件中的神经网络模块,用广州市1995～2001年各月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均绝对湿度、平均蒸发量、平均降雨量、日照时间、平均风... 目的建立人工神经网络预测模型,分析气候因素对白纹伊蚊密度的影响。方法利用Matlab7.0软件中的神经网络模块,用广州市1995～2001年各月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均绝对湿度、平均蒸发量、平均降雨量、日照时间、平均风速等气候数据与白纹伊蚊等级数据建立误差反向传播网络预测模型,并对模型进行验证。结果神经网络经25次学习和训练,误差从0.305539下降至2.93751×10-14,通过建立的基于气候因素的神经网络模型对白纹伊蚊密度进行预测,其预测符合率为80%。结论基于气候因素的人工神经网络方法用于预测登革热媒介白纹伊蚊密度是可行的。 展开更多
关键词 登革热 白纹伊蚊 气候因素 人工神经网络模型
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