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改良ANN-BP算法在炭黑工艺建模中的应用与研究 被引量：7
1
作者 黎金明 李梦龙 袁理想 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第3期612-617,共6页
针对目前炭黑行业生产主要以经验为主的不利境况,将人工神经网络误差反向传播算法(ANN BP算法)用于炭黑工艺建模,比较三种ANN BP算法结果后,利用基于动量法和学习速率自适应调整改良的ANN BP算法建立了炭黑工艺参数与指标之间的非线性... 针对目前炭黑行业生产主要以经验为主的不利境况,将人工神经网络误差反向传播算法(ANN BP算法)用于炭黑工艺建模,比较三种ANN BP算法结果后,利用基于动量法和学习速率自适应调整改良的ANN BP算法建立了炭黑工艺参数与指标之间的非线性映射模型,并与多元线性回归、主成分回归建立的线性模型进行了比较.结果表明,改良ANN BP算法预测相对误差在5.6%以内,且有较好的容错能力,比较好的解决了炭黑生产过程中的预测模型构建问题. 展开更多
关键词 炭黑工艺 ann-bp算法 建模 吸碘值 DBP吸油值
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基于ANN-BP模型的电子商务信用风险形成思路 被引量：2
2
作者 李广晖 《财务与金融》 北大核心 2008年第5期12-15,共4页
企业生存风险的识别的本质是确定企业生存风险识别的模式和影响企业生存风险状态的各指标权重,但是众多影响因素间不存在确定的函数关系表达式,并且各指标权重的确定也相当复杂。人工神经网络(ANN)基于并行处理机制从结构上对人类的思... 企业生存风险的识别的本质是确定企业生存风险识别的模式和影响企业生存风险状态的各指标权重,但是众多影响因素间不存在确定的函数关系表达式,并且各指标权重的确定也相当复杂。人工神经网络(ANN)基于并行处理机制从结构上对人类的思维过程进行模拟,从而能实现人类思维的某些功能。人工神经网络可以实现任意形式的映射,这就为企业生存风险识别提供了一种新的思路。基于人工神经网络(ANN)的电子商务信用风险模式识别,能够充分利用样本电子商务信用风险的有关信息,通过高度的非线性映射,揭示感知信用风险与其相关影响因素即主要诱因的内在作用机理,从而从根本上克服了感知信用风险测度或识别中建模及其求解的困难。 展开更多
关键词 人工神经网络 反向传播模型 电子商务信用风险模式 影响因素
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基于人工神经网络的鲜腐竹天然保鲜剂复配优化与品质调控
3
作者 程可玉 龙泳霖 +8 位作者 谢子祺 杨欣琛 肖斯立 朱传明 朱开玄 钱敏 董浩 白卫东 魏先领 《食品与发酵工业》 北大核心 2026年第6期222-230,I0016,I0017,共11页
为探究天然保鲜剂(壳聚糖盐酸盐、ε-聚赖氨酸盐酸盐和乳酸链球菌素)对鲜腐竹的保鲜效果并确定最优保鲜剂组合浓度,采用单因素和复配试验,通过检测贮藏期鲜腐竹的感官品质、pH值、挥发性盐基氮值、硫代巴比妥酸值和菌落总数的变化,构建... 为探究天然保鲜剂(壳聚糖盐酸盐、ε-聚赖氨酸盐酸盐和乳酸链球菌素)对鲜腐竹的保鲜效果并确定最优保鲜剂组合浓度,采用单因素和复配试验,通过检测贮藏期鲜腐竹的感官品质、pH值、挥发性盐基氮值、硫代巴比妥酸值和菌落总数的变化,构建基于贮藏期腐竹品质的反向传播-人工神经网络(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)模型,探究不同保鲜剂对鲜腐竹的保鲜效果,实现对保鲜指标动态衰减规律的高精度预测。结果表明,3种保鲜剂对鲜腐竹均有一定的保鲜效果,且最佳保鲜剂组合为壳聚糖盐酸盐1.5%(质量分数,下同),ε-聚赖氨酸盐酸盐0.04%、乳酸链球菌素1%的三元复合保鲜剂组合可显著延长鲜腐竹的贮藏期,在25℃下较空白组延长4 d。BP-ANN模型测试集均方根误差(root mean square error,RMSE)=0.108,训练集RMSE=0.06649,预测精度良好且拟合效果优秀,为鲜腐竹的保鲜技术开发及货架期延长提供了科学依据。 展开更多
关键词 鲜腐竹 天然保鲜剂 贮藏期 反向传播-人工神经网络
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波、流作用下单桩局部平衡冲刷深度的神经网络预测模型
4
作者 赵辛奥 李岩 +1 位作者 董平 赵笑影 《海洋工程》 北大核心 2026年第1期94-107,共14页
桩柱是浅海和近岸工程结构的重要支撑构件。桩基周围海床在海浪或水流作用下的冲刷深度是一个重要的结构稳定设计参数,对其准确预测具有重要的工程意义和经济价值。目前,局部冲刷深度预测普遍采用经验公式、数学模型及人工智能方法。经... 桩柱是浅海和近岸工程结构的重要支撑构件。桩基周围海床在海浪或水流作用下的冲刷深度是一个重要的结构稳定设计参数,对其准确预测具有重要的工程意义和经济价值。目前,局部冲刷深度预测普遍采用经验公式、数学模型及人工智能方法。经验公式法包含的影响因素不完全,适用范围有限;而数学模型往往需要依赖确定复杂的动力地貌演变过程,计算量大,不便于工程设计使用。近年来,各种人工智能算法,特别是人工神经网络(artificial neural network,简称ANN)方法,已经被应用到桩基周围局部冲刷深度计算,显示出了优越的预测能力。应用多层感知机反向传播算法神经网络方法(MLP/BP)建立了预测波、流分别作用下桩基局部平衡冲刷深度模型。模型比较了采用有量纲和无量纲训练参数数据输入得到的预测精度,并通过系统的敏感性分析,确定了波流参数和泥沙特征对计算结果的影响程度。研究结果不仅证实了无论是对应波浪还是水流作用条件,神经网络模型均优于大多数现有工程使用的经验公式,还证实了采用有量纲参数输入训练的模型可以得到比无量纲输入模型更为准确的预测结果。 展开更多
关键词 局部冲刷 人工神经网络(ANN) MLP/BP 冲刷深度预测
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肉桂、干姜挥发油提取、包合工艺优化
5
作者 吴延娆 苏畅 +2 位作者 耿阳丽 段晓颖 牛晓静 《中成药》 北大核心 2026年第3期754-762,共9页
目的优化肉桂、干姜挥发油提取、包合工艺。方法基于质量源于设计(QbD)理念,以加水量、浸泡时间、提取时间、投料比(挥发油、β-环糊精)、包合温度、包合时间作为关键工艺参数(CPPs),挥发油提取率、肉桂醛含量、柠檬醛含量、挥发油包合... 目的优化肉桂、干姜挥发油提取、包合工艺。方法基于质量源于设计(QbD)理念,以加水量、浸泡时间、提取时间、投料比(挥发油、β-环糊精)、包合温度、包合时间作为关键工艺参数(CPPs),挥发油提取率、肉桂醛含量、柠檬醛含量、挥发油包合率、包合物得率、包合物含油率作为关键质量属性(CQAs),正交试验结合层次分析法-熵权法(AHP-EWM)优化提取、包合工艺,建立反向传播人工神经网络(BP-ANN),通过TLC、显微鉴别、红外光谱、差示扫描量热对包合物进行表征。结果最佳提取工艺为BP-ANN所得,即加水量9.8倍,浸泡时间48 min,提取时间5 h,综合评分为97.52分。最佳包合工艺为正交试验所得,即投料比1∶6,包合温度40℃,包合时间3 h,综合评分为97.62分。包合物已成功形成。结论上述方法稳定可行,可为后期肉桂、干姜挥发油相关制剂的开发与生产奠定基础。 展开更多
关键词 肉桂 干姜 挥发油 提取工艺 包合工艺 正交试验 层次分析法-熵权法(AHP-EWM) 反向传播人工神经网络(BP-ANN)
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基于熵权法结合星点设计-效应面法和反向传播人工神经网络优选黄柏苍术水丸制备工艺 被引量：2
6
作者 刘奇 姜慧洁 +5 位作者 章越 胡云莉 慎凯峰 张娟 姜艳 周丹英 《中国现代应用药学》 北大核心 2025年第1期72-78,共7页
目的优选黄柏苍术水丸制备工艺。方法以丸剂含水量、丸剂溶散时限、外观评分、盐酸小檗碱、苍术素、欧前胡素以及粉防己碱和防己诺林碱之和为评价指标,以挤滚比、加水量、干燥时间为影响因素,经单因素试验研究,再选用效应面法,采用熵权... 目的优选黄柏苍术水丸制备工艺。方法以丸剂含水量、丸剂溶散时限、外观评分、盐酸小檗碱、苍术素、欧前胡素以及粉防己碱和防己诺林碱之和为评价指标,以挤滚比、加水量、干燥时间为影响因素,经单因素试验研究,再选用效应面法,采用熵权法进行综合评价,筛选黄柏苍术水丸最佳制备工艺参数,同时利用反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)预测最佳工艺参数,并对两者进行验证对比。结果最佳工艺条件为挤滚比为1∶1.2、加水量为26%、干燥时间为8.2 h时,各评价指标的综合评分最高;BP-ANN神经网络优化工艺参数优于响应面工艺,结果更精准稳定。结论优选的黄柏苍术水丸制备工艺科学合理,稳定可行,为后续大生产控制及质量标准建立打下良好基础。 展开更多
关键词 黄柏苍术水丸 制备工艺 熵权法 星点设计-效应面法 反向传播人工神经网络
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AHP-CRITIC结合BP-ANN的归志方提取工艺优化研究
7
作者 李月婷 魏祖英 +7 位作者 王腾腾 程超 谭颖 许一帆 霍滢滢 高家乐 刘洁 肖红斌 《分析测试学报》 北大核心 2025年第11期2256-2264,共9页
基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出... 基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出膏率的权重系数分别为0.1907、0.2175、0.2341、0.0894、0.1195、0.0875、0.0613,最佳提取工艺为加10倍量溶剂、每次2 h、提取3次。在此基础上,基于BPANN仿真模型预测与验证了该最佳工艺。进一步将AHP-CRITIC与BP-ANN进行联合分析,结果表明10倍量溶剂、每次1 h、提取2次与上述最佳工艺参数无统计学差异,即在此工艺下可以保证提取效果并节约能源,为后续归志方大生产提取工艺选择提供了参考。该文建立的AHP-CRITIC结合BP-ANN的综合试验方法为中药复方提取工艺的现代化研究提供了可靠的方法支撑。 展开更多
关键词 归志方 层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC) 反向传播人工神经网络(BP-ANN) 提取工艺 正交试验设计
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铸态GH4706合金的本构模型与热加工图
8
作者 王梦寒 李鑫 +3 位作者 刘瞬 唐国军 张海成 李松林 《材料热处理学报》 北大核心 2025年第12期227-238,共12页
为提高GH4706合金热加工数值模拟精度,在变形温度为900~1150℃和应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,采用等温压缩实验研究了铸态GH4706合金的热变形行为,构建了其应变补偿Arrhenius模型、修正Zerilli-Armstrong(Z-A)模型和反向传播人工... 为提高GH4706合金热加工数值模拟精度,在变形温度为900~1150℃和应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,采用等温压缩实验研究了铸态GH4706合金的热变形行为,构建了其应变补偿Arrhenius模型、修正Zerilli-Armstrong(Z-A)模型和反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型。结果表明:BP-ANN模型的预测精度最优,其相关系数(r2=0.99982)显著高于应变补偿Arrhenius模型(r2=0.97252)和修正Z-A模型(r^(2)=0.96233);基于动态材料模型理论,开发Python程序自动生成热加工图,确定铸态GH4706合金最佳热加工区间为:变形温度为1050~1120℃、应变速率为0.1~1 s^(-1)。 展开更多
关键词 GH4706合金 应变补偿Arrhenius模型 修正Zerilli-Armstrong模型 BP人工神经网络模型 热加工图
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
9
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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AHP-CRITIC混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络在芪志方提取工艺优化中的综合应用 被引量：5
10
作者 兰群 程怡 +4 位作者 李子安 吴冰雨 王锦玉 刘德文 仝燕 《中国实验方剂学杂志》 北大核心 2025年第8期176-186,共11页
目的:基于层次分析法(AHP)-指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC)混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络(BP-ANN),优化芪志方的水提取工艺,为芪志方制备工艺优化及质量标准的建立提供实验依据。方法:采用L_(9)(3^(4))正交... 目的:基于层次分析法(AHP)-指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC)混合加权法、灰色关联度分析与反向传播人工神经网络(BP-ANN),优化芪志方的水提取工艺,为芪志方制备工艺优化及质量标准的建立提供实验依据。方法:采用L_(9)(3^(4))正交试验,结合AHP-CRITIC混合加权法确定各指标成分黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志酮Ⅲ、3,6′-二芥子酰基蔗糖质量分数和干膏得率的权重系数,计算正交试验中各因素水平组合的综合评分,作为评价指标以选择较优工艺参数,通过直观分析、方差分析、灰色关联度分析考察提取次数、提取时间、溶剂用量对芪志方水提工艺的影响;同时,建立BP-ANN分析模型,反向预测该复方的最优提取工艺因素水平,并对优化的工艺参数进行验证。结果:AHP-CRITIC混合加权法确定5个指标成分黄芪甲苷、细叶远志皂苷、毛蕊异黄酮葡萄糖苷、远志(口山)酮Ⅲ、3,6′-二芥子酰基蔗糖质量分数、干膏得率的权重系数分别为25.7%、20.82%、16.41%、12.45%、15.96%、8.67%。优化的提取工艺参数为分别加8、6、6倍量水提取3次,每次1 h。BP-ANN检测样本的网络预测结果与正交试验结果一致,网络预测值和实际测量值的均方误差(MSE)<1%。通过相关数学模型分析和预测所得的芪志方水提取工艺稳定可行,黄芪、远志有效成分的提取率明显升高,验证试验平均综合评分90.85分,相对标准偏差(RSD)1.55%。结论:该研究建立了复方芪志颗粒的水提工艺,优选的提取工艺可有效提高黄芪、远志有效成分的提取效率,可为其他临床经验方的制备工艺优化及质量标准建立提供有益借鉴。 展开更多
关键词 芪志方 层次分析法(AHP) 指标相关性的指标权重确定方法(CRITIC) 正交试验 灰色关联度分析 反向传播人工神经网络(BP-ANN) 提取工艺
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益肾通络方提取工艺的优化
11
作者 吴延娆 姚静 +4 位作者 苏畅 耿阳丽 谢治深 徐江雁 牛晓静 《华西药学杂志》 北大核心 2025年第4期427-432,共6页
目的优选益肾通络方的提取工艺。方法以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相梯度洗脱,采用HPLC-UV法同时测定毛蕊异黄酮葡萄糖苷、莫诺苷、马钱苷、丹酚酸B、大黄酸的含量;以乙腈-水(32:68)为流动相,采用HPLC-ELSD法测定黄芪甲苷的含量。以加水... 目的优选益肾通络方的提取工艺。方法以乙腈-0.1%磷酸溶液为流动相梯度洗脱,采用HPLC-UV法同时测定毛蕊异黄酮葡萄糖苷、莫诺苷、马钱苷、丹酚酸B、大黄酸的含量;以乙腈-水(32:68)为流动相,采用HPLC-ELSD法测定黄芪甲苷的含量。以加水量、提取时间、提取次数为考察因素建立正交试验,以指标成分的含量和出膏率为评价指标,通过层次分析-CRITIC复合加权法进行综合评分并优选最佳提取工艺;构建反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型,预测最优提取工艺。结果含量测定方法结果准确、可靠,方法学考察均符合要求。正交试验得到最佳提取工艺为:加6倍水,提取3次,每次1 h;BP-ANN预测最佳提取工艺为:加9倍水,提取3次,每次1.5 h,综合评分为91.87,略高于正交试验。但结合实际生产成型、耗能等因素,最终确定最佳提取工艺为:加6倍水,提取2次,每次1 h。结论优选的提取工艺稳定可行,为该方制剂的开发利用提供了基础。 展开更多
关键词 益肾通络方 高效液相色谱-紫外检测法 高效液相色谱-蒸发光散射检测法 层次分析法 CRITIC权重法 正交试验 反向传播人工神经网络 提取工艺
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大豆叶绿素含量高光谱反演模型研究 被引量：92
12
作者 宋开山 张柏 +2 位作者 王宗明 刘焕军 段洪涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期16-21,共6页
叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质,能够间接反映植被的健康状况与光合能力,同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下... 叶绿素是植物体进行光合作用、进行第一性生产的重要物质,能够间接反映植被的健康状况与光合能力,同时也能反映植被受环境胁迫后的生理状态。高光谱遥感为快速、大面积监测植被的叶绿素变化提供了可能。该研究实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶绿素含量数据,对二者进行了相关分析;采用特定叶绿素敏感波段建立了植被指数叶绿素估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行了叶绿素含量的估算。经对比发现叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致,在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度(R2>0.736),但是人工神经网络模型可以大大提高大豆叶绿素含量的估算水平,当隐藏层节点数为4时,R2大于0.94,随着隐藏层节点数的增加,R2可高达0.99,表明神经网络模型可以大大提升高光谱反演大豆叶绿素含量的能力。 展开更多
关键词 高光谱 叶绿素含量 植被指数 ann-bp
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GH4706高温合金本构模型的人工神经网络优化
13
作者 杨伟 郑德宇 +2 位作者 张森峰 夏玉峰 杜潇 《热加工工艺》 北大核心 2025年第22期103-108,113,共7页
对GH4706高温合金进行了等温压缩试验,得到的真应力-真应变曲线显示了复杂的变形机制。因此,建立准确的本构模型来表征GH4706高温合金的流变行为非常重要。针对GH4706高温合金建立Arrhenius型的本构模型,然后使用神经网络训练方法对模... 对GH4706高温合金进行了等温压缩试验,得到的真应力-真应变曲线显示了复杂的变形机制。因此,建立准确的本构模型来表征GH4706高温合金的流变行为非常重要。针对GH4706高温合金建立Arrhenius型的本构模型,然后使用神经网络训练方法对模型进行优化,建立了BP-ANN智能本构模型。结果表明:通过本构模型的ANN优化后,模型的预测误差减小,评估预测能力大大提升,能够准确预测GH4706高温合金的流动应力变化。 展开更多
关键词 GH4706高温合金 流动应力 BP-ANN(反向传播-人工神经网络) Arrhenius模型
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基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法 被引量：1
14
作者 金灵 《科技创新与应用》 2025年第20期82-85,共4页
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等... 随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法,通过实例验证GA-BP-ANN和PSO-BP-ANN这2种预测模型的相关系数R2均高于BP-ANN预测模型的,预测误差也低于BP-ANN预测模型,结果表明,基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法具有良好的应用前景,可为电力系统的高效运行和合理规划提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测 BP-ANN 融合算法 GA-BP-ANN
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ANFIS在植被叶绿素含量高光谱反演中的应用 被引量：11
15
作者 姚付启 张振华 +3 位作者 杨润亚 孙金伟 王海江 任尚岗 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1834-1838,共5页
利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿... 利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素计实测了落叶阔叶树法国梧桐、毛白杨叶片的高光谱反射率与叶片绿度,建立了10个常见植被指数叶绿素含量估算模型,并采用相关系数较大波段作为BP人工神经网络模型(ANN-BP)的输入变量进行了叶绿素含量的估算,将自适应神经模糊推理系统(ANFIS)应用到植被叶绿素含量高光谱反演中。结果表明:10个常见植被指数中归一化植被指数可以较为精确反演叶绿素含量,法国梧桐、毛白杨归一化植被指数回归模型确定性系数R2分别为0.795 7和0.754 6,法国梧桐、毛白杨ANN-BP预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.935 2和0.917 1,ANFIS可以大大提高反演精度,法国梧桐、毛白杨预测值与实测值之间的线性回归的确定性系数R2分别为0.9998和0.995 6,是一种良好的植被叶绿素含量高光谱反演模式。 展开更多
关键词 高光谱 叶绿素含量 植被指数 ann-bp ANFIS
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融雪期积雪深度高光谱反演方法研究 被引量：8
16
作者 徐倩 刘志辉 房世峰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期1927-1931,共5页
积雪在干旱区的水分平衡中发挥着极为重要的作用,积雪深度的监测主要依靠地面站点观测和遥感反演等技术,高光谱遥感为快速、大面积监测积雪的物理特性提供了可能。通过对融雪期不同厚度积雪表面的反射光谱以及积雪深度数据的观测,进而... 积雪在干旱区的水分平衡中发挥着极为重要的作用,积雪深度的监测主要依靠地面站点观测和遥感反演等技术,高光谱遥感为快速、大面积监测积雪的物理特性提供了可能。通过对融雪期不同厚度积雪表面的反射光谱以及积雪深度数据的观测,进而对二者进行相关性分析;采用相关性较高同时也是特征吸收谷的波段数据建立单波段雪深回归模型;采用呈显著相关的波段进行逐步回归,选用贡献率最高的波段作为神经网络模型的输入变量进行积雪深度的反演研究。结果表明:在天山北坡中段的军塘湖流域地区,1 022,1 241和1 492nm附近是积雪的特征吸收谷;相比单波段反演雪深模型的估算精度(R2=0.53),BP神经网络模型具有更高的雪深反演水平,当隐含层节点数为4时,R2为0.86,RMSE为0.67,表明神经网络模型可以显著提高高光谱数据反演积雪深度的能力。 展开更多
关键词 高光谱 融雪期 雪深 ann-bp
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基于数值模拟和神经网络的喷丸成形参数预测
17
作者 张海 张驰 《航空计算技术》 2025年第4期1-6,13,共7页
喷丸成形在航空工业中被广泛用于成形大型薄壁部件,喷丸参数的选取是喷丸成形过程的关键。本文旨在结合数值模拟和人工神经网络来预测喷丸成形参数。首先,系统研究了代表性体积模型的尺寸、类型及网格大小对诱导应力场的影响。结果表明... 喷丸成形在航空工业中被广泛用于成形大型薄壁部件,喷丸参数的选取是喷丸成形过程的关键。本文旨在结合数值模拟和人工神经网络来预测喷丸成形参数。首先,系统研究了代表性体积模型的尺寸、类型及网格大小对诱导应力场的影响。结果表明:模型长度与弹丸直径之比大于3,网格尺寸与弹丸直径的比值小于20的全覆盖冲击对称模型为合适的代表性体积单元。通过对比使用局部代表区域诱导应力的壳体模型和直接喷丸模拟中完整实体模型的变形,验证了代表性体积模型的准确性。基于数值模拟得到的96组工艺参数组合下的变形数据,训练BP神经网络,在给定目标变形的情况下,反向预测工艺参数。结果显示,弹丸数量的减少会降低预测精度。 展开更多
关键词 喷丸成形 有限元模拟 参数预测 BP-ANN
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基于人均GDP差异的生活用水量模拟及增长潜力分析 被引量：4
18
作者 马黎华 粟晓玲 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2016年第5期133-138,共6页
【目的】分析城市居民人均生活用水量的增长潜力,为保障城市用水安全提供决策依据。【方法】以2009-2011年858个中国城市用水及相关数据为研究对象,应用线性回归模型、幂函数模型、对数函数模型和ANNBP模型,基于人均GDP的差异分别建立... 【目的】分析城市居民人均生活用水量的增长潜力,为保障城市用水安全提供决策依据。【方法】以2009-2011年858个中国城市用水及相关数据为研究对象,应用线性回归模型、幂函数模型、对数函数模型和ANNBP模型,基于人均GDP的差异分别建立人均生活用水量模型,进行人均生活用水量的增长潜力分析。【结果】在不同的人均GDP水平下,模型对于高收入的数据样本最为敏感;线性回归模型、幂函数模型和ANN-BP模型的模拟效果较为接近,对数函数模型的误差最大。人均生活用水量增长潜力最大的是年人均GDP低于3万元的城市,增长潜力最小的为年人均GDP〉3~≤10万元的城市。【结论】基于人均GDP差异可以进行生活用水量的模拟与预测,人均GDP小于3万元的城市将成为人均生活用水量增加的主要来源。 展开更多
关键词 城市用水 用水量预测 用水量增长潜力分析 GDP ann-bp模型
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316L钢热变形力学性能预测及组织演变模拟分析 被引量：1
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作者 瞿柯杰 孙昊 +3 位作者 屠业宽 沙金洋 杨庆兆 张振 《物理测试》 2025年第3期1-9,共9页
为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEF... 为优化热加工工艺参数提供数值化解决方案,突破传统试错法在高温塑性成形质量控制中的效率瓶颈,本文利用热模拟实验机对316L奥氏体钢进行不同应变速率下的热模拟压缩试验,通过纳米压痕测试研究不同变形条件下晶粒的局部力学响应,采用DEFORM有限元仿真软件对热变形再结晶过程进行分析;采用一种非线性映射能力的遗传算法(GA)反向传播(BP)人工神经网络(ANN),对奥氏体钢的力学性能进行预测。结果表明:在316L奥氏体钢热压缩变形过程中,动态再结晶作为组织演变的主导机制,其进程受应变速率影响显著。试验表明,高应变速率通过加速位错增殖与能量累积,有效促进再结晶形核及晶粒重构。数值模拟研究进一步揭示,随着形变量提升,材料动态再结晶体积分数呈正向增长并伴随显著晶粒细化效应。针对该材料高温流变行为预测,研究提出基于遗传算法优化的混合智能算法模型,通过改进BP神经网络初始参数敏感性,显著提升了应力预测的精度稳定性,为复杂热加工过程的数值模拟提供了可靠的计算方法。 展开更多
关键词 奥氏体钢 热模拟压缩 遗传算法反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN) 动态再结晶 DEFORM-3D
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基于人工神经网络的大豆叶面积高光谱反演研究 被引量：56
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作者 宋开山 张柏 +2 位作者 王宗明 张渊智 刘焕军 《中国农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1138-1145,共8页
目的探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。方法实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(LeafAreaIndex)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI,NDVI,SAVI,OSAVI和MTVI2植被指数,... 目的探索不同高光谱模型监测大豆叶面积指数LAI的精度。方法实测不同水肥耦合作用下,大豆冠层的高光谱反射率与叶面积指数(LeafAreaIndex)数据,对二者进行相关分析;采用敏感波段(801nm,670nm)构建RVI,NDVI,SAVI,OSAVI和MTVI2植被指数,建立大豆LAI估算模型;最后采用相关系数较大的波段作为神经网络模型的输入变量进行大豆LAI的估算。结果大豆LAI与光谱反射率在可见光波段呈负相关、近红外波段呈正相关、红边处相关系数由负变正;微分光谱在三边处与大豆LAI关系密切,在红边处取得最大回归确定性系数(R2=0.86)。植被指数可以较为精确反演大豆LAI,确定性系数R2>0.84。人工神经网络模型可以大大提高大豆LAI的估算水平,当隐藏层节点数为2时,R2为0.92,随着隐藏层节点数的增加,R2可高达0.96;在没有黄熟期数据干扰的情况下,神经网络可以进一步提高大豆LAI的反演精度,R2可高达0.99。结论与基于植被指数建立的模型相比,神经网络模型可以有效避免因LAI过高而出现的过饱和现象,大大提高了LAI的反演精度。 展开更多
关键词 高光谱 大豆LAI 植被指数 BP神经网络
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