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基于“BPNN+NSGA-II”模型的简支梁优化算法研究
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作者 柏华军 潘昊阳 +1 位作者 肖祥 秦寰宇 《铁道标准设计》 北大核心 2026年第1期63-70,共8页
针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方... 针对传统有限元法进行结构优化存在效率低的问题,通过对比不同代理模型和仿生优化算法特点,构建结构优化数学模型,研究BPNN神经网络和NSGA-II算法的架构原理及训练流程,并对比验证NSGA-II算法高效性和基于拉丁超立方设计(LHS)的采样方法优势,提出基于“BPNN+NSGA-II”模型的结构高效优化算法。其优化原理是基于有限元法构建的样本集对BPNN模型进行训练形成代理模型,使用NSGA-II算法对BPNN代理模型进行优化求解,形成“BPNN+NSGA-II”模型的高效优化算法。以某简支梁结构为例进行优化试验,结果表明:BPNN代理模型预测值与有限元模型计算值相比误差在2%以内,代理模型可靠性高;同时代理模型显著减少NSGA-II算法对有限元模型调用次数,提高优化效率。经优化的简支梁方案,承载能力安全系数接近规范限值,设计方案为近似最优方案。 展开更多
关键词 代理模型 优化算法 bpnn模型 NSGA-II算法 简支梁 拉丁超立方设计 蒙特卡罗采样
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基于IPOA-BPNN的螺杆泵转速优化
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作者 王晨丞 王世杰 《机械工程师》 2026年第4期76-80,85,共6页
在潜油螺杆泵的应用中,其橡胶衬套的使用寿命会受油井工况的影响。针对不同油井井况选择合适的转速,是解决这一问题的关键。为此构建了基于IPOA-BPNN的转速预测模型。首先针对鹈鹕优化算法(POA)收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种... 在潜油螺杆泵的应用中,其橡胶衬套的使用寿命会受油井工况的影响。针对不同油井井况选择合适的转速,是解决这一问题的关键。为此构建了基于IPOA-BPNN的转速预测模型。首先针对鹈鹕优化算法(POA)收敛精度低、收敛速度慢的问题,提出一种改进的POA;然后将改进的POA应用于BP神经网络(BPNN)模型中;最后针对不同油井井况及泵端压差、机械效率对螺杆泵转速的影响,利用构建的预测模型进行预测。研究结果表明,该预测模型在螺杆泵转速预测方面具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 螺杆泵转速 鹈鹕优化算法 bpnn 预测模型(IPOA-bpnn)
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Model identification with BPNN on restrictive ecological factors of SRB for sulfate-reduction 被引量:1
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作者 王爱杰 任南琪 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2002年第2期125-128,共4页
The model of back-propagation neural network (BPNN) was presented to demonstrate the effect of restrictive ecological factors, COD/SO 4 2- ratio, pH value, alkalinity (ALK) and SO 4 2- loading rate (Ns), on sulfat... The model of back-propagation neural network (BPNN) was presented to demonstrate the effect of restrictive ecological factors, COD/SO 4 2- ratio, pH value, alkalinity (ALK) and SO 4 2- loading rate (Ns), on sulfate reduction of Sulfate Reducing Bacteria (SRB) in an acidogenic sulfate reducing reactor supplied with molasses as sole organic carbon source and sodium sulfate as electron acceptor. The compare of experimental results and computer simulation was also discussed. It was shown that the method of BPNN had a powerful ability to analyze the ecological characteristic of acidogenic sulfate reducing ecosystem quantitatively. 展开更多
关键词 sulfate-reducing bacteria(SRB) RESTRICTIVE ECOLOGICAL FACTORS BACK-PROPAGATION neural network (bpnn) model identification
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基于LM-BPNN的高寒地区地下水微生物-毒理指标预测模型 被引量:1
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作者 贾卓鹏 毕俊擘 +3 位作者 原勇 权昕 王帅伟 孙伟超 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期368-377,共10页
为建立高寒地区地下水微生物-毒理指标(细菌菌落总数(total bacteria count,简称TBC)、总大肠杆菌菌落总数(total coliforms count,简称TCC))预测模型,以我国西南高原地区某一水源地地下水微生物-毒理指标(TBC、TCC)为研究对象,通过正... 为建立高寒地区地下水微生物-毒理指标(细菌菌落总数(total bacteria count,简称TBC)、总大肠杆菌菌落总数(total coliforms count,简称TCC))预测模型,以我国西南高原地区某一水源地地下水微生物-毒理指标(TBC、TCC)为研究对象,通过正交试验设计,改变温度、pH值、孔隙率等外部环境条件,开展室内批试验,获取了不同孔隙率、取样深度,流出溶液的温度、pH值、化学需氧量(chemical oxygen demand,简称COD)、氧化还原电位(oxidation-reduction potential,简称ORP)等地下水水质指标及地下水中TBC和TCC值,然后分别以TBC、TCC为目标,以取样深度、溶液温度、pH值、土壤孔隙率、ORP、COD为影响因素,基于Levenberg-Marquardt(LM)优化的神经网络(BPNN)算法,建立了高寒地区地下水微生物-毒理指标的预测模型。结果表明,TBC、TCC模型的预测结果与试验结果的变化趋势一致,且最大相对误差均小于15%(TBC、TCC模型的最大相对误差分别为11.52%,14.55%),符合工程要求。该方法可用于高寒地区地下水微生物-毒理指标的预测,可为高原地区地下水资源可持续利用和污染的有效防治提供科学依据,并为地下水中TBC、TCC的测定提供新的思路。 展开更多
关键词 微生物-毒理指标 TCC TBC 环境条件 地下水水质指标 LM-bpnn 预测模型 高寒地区
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基于IPSO-BPNN的超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度预测
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作者 武芳竹 刘炳宏 +2 位作者 李雨亭 李浩然 胡为 《机械工程师》 2025年第1期32-34,40,共4页
利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑... 利用改进粒子群(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化了反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的权值和阈值。以旋转速度、下扎速度、停留时间为输入,抗拉强度为输出,构建了3×6×1三层拓扑结构的2024-T4铝合金超差孔径向增材搅拌摩擦修复接头抗拉强度的IPSO-BPNN预测模型。结果表明,优化后的IPSO-BPNN模型具有较高的预测精度和收敛速度,相对预测误差为1.01%。 展开更多
关键词 径向增材搅拌摩擦修复 2024-T4铝合金 IPSO-bpnn预测模型 抗拉强度
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改进SSA优化BPNN的煤体瓦斯渗透率预测模型 被引量:1
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作者 汪伟 崔欣超 +3 位作者 祁云 李绪萍 王璜瑞 齐庆杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第2期137-143,共7页
为更加精确地预测煤体瓦斯渗透率,进而保障煤矿安全生产,构建基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的煤体瓦斯渗透率预测模型。首先,通过引入Sine混沌映射和高斯变异改进麻雀搜索算法(SSA),以增强其全局搜索能力和局... 为更加精确地预测煤体瓦斯渗透率,进而保障煤矿安全生产,构建基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化反向传播神经网络(BPNN)的煤体瓦斯渗透率预测模型。首先,通过引入Sine混沌映射和高斯变异改进麻雀搜索算法(SSA),以增强其全局搜索能力和局部寻优精度,从而优化BPNN的权值和阈值配置;然后,通过皮尔逊相关系数矩阵和核主成分分析(KPCA)处理瓦斯渗透率影响因素的数据,以提高模型的计算效率和准确性,并以累积方差达88.59%的3个主成分提取为模型输入,渗透率作为输出进行试验;最后,将该模型应用于山西某煤矿进行实例验证。结果表明:ISSA-BPNN在平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和决定系数R^(2)等4个指标上优于粒子群算法(PSO)优化BPNN、PSO优化支持向量机(PSO-SVM)、PSO优化最小二乘支持向量机(LSSVM)及SSA优化BPNN(SSA-BPNN)模型,且相较于其他模型在测试样本中的平均绝对误差(MAE)分别降低0.0327、0.022、0.0179、0.0182;MAPE分别降低5.15%、3.14%、2.76%、2.36%;RMSE分别降低0.0316、0.0279、0.0188、0.0222;R^(2)分别提高0.0775、0.0658、0.0401、0.0493;实例验证表明模型可靠性和稳定性较高。 展开更多
关键词 改进麻雀搜索算法(ISSA) 反向传播神经网络(bpnn) 煤体瓦斯 渗透率 预测模型
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BPNN神经网络在矿区沉降监测预报中的应用及其精度分析
7
作者 李小惠 陈欣沂 《测绘与空间地理信息》 2025年第10期161-163,共3页
矿区开采引发的地表沉降问题严重威胁安全生产与生态环境,传统数学模型(如概率积分法、时间函数法)受限于线性假设和参数简化,对复杂地质条件下的沉降预测精度不足。为解决该问题,本文创新性引入反向传播神经网络(BPNN)模型,构建矿区沉... 矿区开采引发的地表沉降问题严重威胁安全生产与生态环境,传统数学模型(如概率积分法、时间函数法)受限于线性假设和参数简化,对复杂地质条件下的沉降预测精度不足。为解决该问题,本文创新性引入反向传播神经网络(BPNN)模型,构建矿区沉降智能监测预警体系。基于现场采集的100期沉降监测时序数据,对网络进行训练与优化,确定隐含层节点数、学习率等超参数,最终建立高精度预测模型。模型验证结果表明:BPNN可有效捕捉沉降非线性演化规律,预测值与实测值对比显示,最大残差为7.12 mm,最小残差为-7.24 mm;平均均方根误差(RMSE)为2.68 mm,显著优于传统方法;平均相对精度达92.0%,证明模型具有强泛化能力。该模型实现了沉降变形的动态预报,当预测值超越安全阈值时可触发分级预警,为矿区提供主动式风险防控手段。研究成果不仅提升了沉降监测的时效性与准确性,还可为采空区治理、地质灾害防控提供数据支撑,对推动矿山数字化安全管理具有重要价值。 展开更多
关键词 bpnn神经网络模型 沉降监测 残差 平均相对精度
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基于大数据分析与BPNN的工业经济发展预测研究
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作者 李琪 《现代工业经济和信息化》 2025年第4期72-74,共3页
工业经济的平稳增长能促进工业结构的优化升级,保障各产业链环节的稳定生产、供应。通过对工业经济发展预测的研究和分析,及时发现工业经济发展可能出现的问题和风险,并有针对性地采取措施,可以促进工业经济平稳增长。因此,提出了一种... 工业经济的平稳增长能促进工业结构的优化升级,保障各产业链环节的稳定生产、供应。通过对工业经济发展预测的研究和分析,及时发现工业经济发展可能出现的问题和风险,并有针对性地采取措施,可以促进工业经济平稳增长。因此,提出了一种基于大数据分析与BPNN的工业经济发展预测方法。该研究首先对工业经济发展的数据进行分析,再基于BPNN构建工业经济发展预测模型。结果显示,研究采用的BPNN模型进行拟合时的平均相对误差、均方误差、解释方差、训练拟合度与其他方法进行对比,研究采用的BPNN模型的拟合效果最好,BPNN模型的相对误差都小于0.03。研究提出的方法训练预测结果较好,可以对全国工业总产值进行有效预测。 展开更多
关键词 大数据分析 bpnn 工业经济 预测模型
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基于PSO-BPNN算法的水利水电工程造价估算方法
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作者 施红芳 《中国水能及电气化》 2025年第10期22-26,共5页
针对水利水电工程造价估算复杂且精度难保的问题,文章采用PSO-BPNN算法深入分析工程特征,提取涵盖工程量、材料、设备、地理气候及施工管理等方面的造价关键因素作为指标。对数据进行预处理,包括数据清洗和归一化操作,以提升数据质量和... 针对水利水电工程造价估算复杂且精度难保的问题,文章采用PSO-BPNN算法深入分析工程特征,提取涵盖工程量、材料、设备、地理气候及施工管理等方面的造价关键因素作为指标。对数据进行预处理,包括数据清洗和归一化操作,以提升数据质量和模型训练效果。构建PSO与BPNN相结合的估算模型,用PSO优化BPNN的初始权值和阈值,进而提高收敛速度和估算精度。实验结果表明,该方法比现有方法估算更精确、泛化能力更强,为水利水电工程造价管理提供了支持。 展开更多
关键词 水电工程 造价 估算模型 PSO-bpnn算法
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不同模型在内蒙古自治区人间布鲁菌病预测中的应用
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作者 宋健 韩松 +3 位作者 王虎虎 高永明 王莹 李萱 《医学动物防制》 2026年第2期105-109,共5页
目的分析对比反向传播神经网络(又称BP神经网络)模型和季节性差分自回归滑动平均模型在内蒙古自治区(简称内蒙古)人间布鲁菌病(简称布病)的预测效果,为早期发现人间布病暴发流行,及时采取预防控制措施提供依据。方法收集2007—2023年中... 目的分析对比反向传播神经网络(又称BP神经网络)模型和季节性差分自回归滑动平均模型在内蒙古自治区(简称内蒙古)人间布鲁菌病(简称布病)的预测效果,为早期发现人间布病暴发流行,及时采取预防控制措施提供依据。方法收集2007—2023年中国疾病预防控制信息管理系统中内蒙古人间布病发病信息。通过2007—2022年数据构建反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)模型和季节性差分自回归移动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型,利用两种模型预测2023年1—12月内蒙古人间布病发病率。并用均方误差(mean-square error,MSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)评估两种模型的预测效果。结果内蒙古自治区2007—2023年人间布病年发病率最低为23.78/10万(2016年),最高为88.62/10万(2021年),各年份人间布病发病呈现单峰型分布,每年4—9月为人间布病的发病高峰,呈明显的季节性和周期性。2023年1—12月人间布病发病率预测显示,SARIMA模型的MSE、MAE和MAPE分别为1.35、1.00和20.85%,BPNN模型的MSE、MAE、MAPE分别为0.59、0.61、12.59%。结论BPNN模型对2023年内蒙古自治区人间布病的预测发病率与实际发病率的变化一致,评价指标最低。表明该模型对内蒙古自治区人间布病发病率的拟合、预测效果较好。 展开更多
关键词 内蒙古自治区 布鲁菌病 SARIMA模型 bpnn模型 预测
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基于误差倒数法的GM-BPNN-RRM变权组合模型的碳排放量预测
11
作者 王娟 李学鹏 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2025年第5期93-98,共6页
精准有效地预测碳排放量有助于推动低碳经济的发展。基于2000—2023年时间序列数据,选取国内生产总值(gross domestic product, GDP)、能源消耗、城镇化水平和人口数量等核心驱动因素作为预测指标,分别构建灰色模型(grey model, GM)GM(1... 精准有效地预测碳排放量有助于推动低碳经济的发展。基于2000—2023年时间序列数据,选取国内生产总值(gross domestic product, GDP)、能源消耗、城镇化水平和人口数量等核心驱动因素作为预测指标,分别构建灰色模型(grey model, GM)GM(1,5)、反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型和岭回归模型(ridge regression model, RRM)进行实证分析。实证分析结果表明,3种单一模型的平均相对误差(mean relative error, MRE)分别为5.06%、0.44%和1.02%。为进一步提升预测精度,采用误差倒数法确定最优权重系数,构建了GM-BPNN-RRM变权组合预测模型。结果显示,组合模型的平均相对误差降至0.40%,其预测性能优于各单一模型。 展开更多
关键词 GM(1 5) 反向传播神经网络 岭回归模型 误差倒数法 变权组合模型
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融合CUSUM方法与BP神经网络的实际供热管网分级泄漏检测
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作者 周守军 刘晓康 +3 位作者 王耀龙 刘书豪 董建敏 赵一林 《暖通空调》 2026年第3期139-144,共6页
为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP... 为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP神经网络(二级)对泄漏位置进行精确定位。以某矿区实际供热管网为研究对象,结合其供暖期内运行数据与仿真数据,以PCA(主成分分析)方法及数据归一化进行数据处理,构建并训练了实际供热管网泄漏位置检测的BPNN模型,最终开发了该矿区的CUSUM-BPNN供热管网泄漏故障分级检测系统。使用现场供回水管道排污阀对泄漏进行模拟,采用该系统对3个换热站及其供热管网分别进行了测试,结果表明,该系统能够准确判断泄漏故障并快速定位泄漏点所在管段,泄漏报警延迟时间在2 min之内,很少出现故障未报或者误报的情况,验证了本文所开发系统的可靠性和高效性。 展开更多
关键词 供热管网 泄漏检测 CUSUM BP神经网络 仿真模型 主成分分析
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ARIMA-BPNN组合预测模型在流感发病率预测中的应用 被引量:19
13
作者 杨召 叶中辉 +3 位作者 赵磊 薛庆元 梁淑英 王重建 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2014年第1期16-18,共3页
目的阐述ARIMA-BPNN组合模型预测流感发病率的方法和步骤,探讨其在流感发病率预测中的应用。方法利用河南省2004年1月-2010年12月的流感疫情数据作为训练集,建立ARIMA模型和ARIMA-BPNN组合模型,选取2011年1月-12月的疫情数据作为检验集... 目的阐述ARIMA-BPNN组合模型预测流感发病率的方法和步骤,探讨其在流感发病率预测中的应用。方法利用河南省2004年1月-2010年12月的流感疫情数据作为训练集,建立ARIMA模型和ARIMA-BPNN组合模型,选取2011年1月-12月的疫情数据作为检验集,评价模型的预测效能。结果 ARIMA(3,0,0)模型和ARIMA-BPNN组合模型预测值的平均绝对误差及平均误差绝对率分别为1.438、27.65%和0.029、0.43%,ARIMA-BPNN组合模型的预测效能优于ARIMA模型。结论 ARIMA-BPNN组合模型能有效模拟、预测流感的发病疫情,具有较好的推广应用价值。 展开更多
关键词 ARIMA模型 ARIMA—bpnn组合模型 预测 流感 发病率
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基于算法优化BP神经网络预测不同沉积相带烃源岩TOC——以鄂尔多斯盆地西南部三叠系长7段为例
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作者 刘孝锐 肖正录 +3 位作者 王攀 周游 李勇 路俊刚 《断块油气田》 北大核心 2026年第2期255-266,共12页
烃源岩总有机碳质量分数(TOC)与生烃潜力有关,准确的TOC预测模型可以提高勘探开发效率。本文以鄂尔多斯盆地西南部三叠系长7段烃源岩为研究对象,通过优选与TOC相关性较高的测井参数,构建了多元回归分析(MRA)、BP神经网络(BPNN)、遗传算... 烃源岩总有机碳质量分数(TOC)与生烃潜力有关,准确的TOC预测模型可以提高勘探开发效率。本文以鄂尔多斯盆地西南部三叠系长7段烃源岩为研究对象,通过优选与TOC相关性较高的测井参数,构建了多元回归分析(MRA)、BP神经网络(BPNN)、遗传算法优化BP神经网络(GA-BPNN)及麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA-BPNN)4种模型,对2种沉积相带开展TOC定量预测研究,并通过2口代表性单井的预测结果验证了各模型的泛化性。结果表明:1)半深湖-深湖泥页岩属于好—优质烃源岩,具有厚度大、TOC高的特点,有机质类型为Ⅰ型和Ⅱ1型;三角洲前缘泥岩为中等—好烃源岩,厚度较小,横向非均质性强,有机质类型以Ⅱ1型和Ⅱ2型为主。2)通过模型验证,SSA-BPNN模型在2口单井的TOC预测中均表现出最优拟合,预测精度明显高于其他3种模型。本研究成果为鄂尔多斯盆地边缘地区长7段烃源岩TOC预测提供了高精度方法,并为生烃潜力评价及油气勘探目标优选提供了科学依据。 展开更多
关键词 SSA-bpnn模型 TOC预测 不同沉积相带 环县西缘 鄂尔多斯盆地
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基于ARIMA-BPNN模型对医院感染患病率的预测研究 被引量:10
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作者 王高帅 陈晓娟 梁进娟 《中华医院感染学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期448-451,共4页
目的采用ARIMA模型和ARIMA-BPNN联合模型对某大型三甲医院医院感染患病率预测进行建模,预测医院感染患病率变化趋势,评价不同预测模型的预测效果。方法利用河南省某大型三甲医院2013年1月-2014年12月的医院感染患病率数据作为训练集,建... 目的采用ARIMA模型和ARIMA-BPNN联合模型对某大型三甲医院医院感染患病率预测进行建模,预测医院感染患病率变化趋势,评价不同预测模型的预测效果。方法利用河南省某大型三甲医院2013年1月-2014年12月的医院感染患病率数据作为训练集,建立ARIMA模型和ARIMA-BPNN联合预测模型,选取2015年1-6月的患病率数据作为检验集,评价模型的预测效能。结果 ARIMA模型和ARIMA-BPNN联合模型的预测值的平均偏差及平均相对偏差分别为0.086,6.132%和0.015,1.080%;组合模型的预测效能优于ARIMA模型。结论 ARIMA-BPNN联合模型能有效模拟预测医院感染患病率,对预防和控制医院感染的发生具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 ARIMA模型 ARIMA-bpnn联合模型 医院感染 预测 患病率
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BPNN神经网络模型和SARIMA模型在荆州市乙类传染病发病数中的预测效果比较 被引量:6
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作者 刘天 姚梦雷 +5 位作者 黄继贵 黄淑琼 陈红缨 杨雯雯 蔡晶 吴然 《中国社会医学杂志》 2021年第1期109-113,共5页
目的评价BPNN神经网络模型和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在乙类传染病发病数中的预测效果。方法利用荆州市2005年1月—2017年12月的乙类传染病逐月发病数作为拟合数据,建... 目的评价BPNN神经网络模型和季节性差分自回归滑动平均模型(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)在乙类传染病发病数中的预测效果。方法利用荆州市2005年1月—2017年12月的乙类传染病逐月发病数作为拟合数据,建立BPNN神经网络模型和SARIMA模型,预测2018年1—5月逐月发病数并与实际值比较,采用平均绝对百分比误差(MAPE)、R^(2)、均方误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评价模型的拟合及预测效果。结果SARIMA模型建立的最优模型为SARIMA[0,1,(12)](1,1,1)12,且残差为白噪声序列。BPNN神经网络模型和SARIMA模型拟合的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为3.92%,0.92,82.29,61.93;7.16%,0.49,149.93,118.10。BPNN神经网络模型和SARIMA模型预测的MAPE、R2、RMSE和MAE依次分别为11.84%,0.23,180.33,94.76;21.96%,-0.91,633.94,251.19。结论BPNN神经网络模型对荆州市乙类传染病发病数拟合和预测效果均优于SARIMA模型。 展开更多
关键词 bpnn神经网络模型 SARIMA模型 乙类传染病 预测
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基于反向传播神经网络的城市环境路径损耗预测研究
17
作者 王志鹏 万留进 +3 位作者 李玉生 吴昊 马鑫 行鸿彦 《无线电通信技术》 北大核心 2026年第1期181-188,共8页
针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整... 针对城市复杂电磁环境下传统经验模型预测精度不足与射线追踪(Ray-Tracing,RT)方法计算效率低下的双重挑战,提出了一种融合卫星影像与三维几何特征的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)路径损耗预测模型。通过整合高分辨率卫星影像的RGB光谱信息与散射体的统计特征,表征电磁传播路径的环境特征,结合经过实测数据校准的RT仿真数据构建数据集。实验结果表明,引入三维环境特征后,预测精度显著提高。相较于不使用三维特征的数据集,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)下降1.54 dB;与对比的多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)和随机森林(Random Forest,RF)模型相比,RMSE分别下降2.21 dB和0.34 dB。同时,BPNN模型的计算时间仅为RT模型的一半左右,且在新场景中与实测数据相比的RMSE为5.27 dB,表现出良好的泛化能力。 展开更多
关键词 路径损耗 反向传播神经网络 信道模型 环境表征
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改进BFO优化BPNN的自来水混凝加药预测 被引量:4
18
作者 张长胜 韩涛 +4 位作者 钱斌 胡蓉 田海湧 毛辉 王卓 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期4616-4623,共8页
本文给出一种量子粒子群(QPSO)算法、改进菌群觅食(IBFO)算法优化反向传播神经网络(BPNN)的混凝投药预测模型,利用量子粒子群的个体极值与群体极值更新细菌觅食算法趋化过程中细菌位置;通过细菌协同改进趋化算子提高优化精度,结合差分... 本文给出一种量子粒子群(QPSO)算法、改进菌群觅食(IBFO)算法优化反向传播神经网络(BPNN)的混凝投药预测模型,利用量子粒子群的个体极值与群体极值更新细菌觅食算法趋化过程中细菌位置;通过细菌协同改进趋化算子提高优化精度,结合差分算法改进繁殖算子解决部分维度退化问题,加入轮盘赌方法作为选择机制改进迁移算子来克服优化过程中优秀解消失的缺陷;进而优化BP神经网络的权值、阈值以此预测混凝剂投药量.对云南某自来水厂的数据进行离线训练和模型测试,结果表明,所提算法预测结果的均方误差(MSE)达0.0116mg/L,平均绝对误差百分比(MAPE)达1.36%,在预测精度和稳定性上优于BFO-BPNN、PSO-BPNN等模型. 展开更多
关键词 混凝加药 预测模型 bpnn BFO QPSO
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基于AFSA-BPNN的MRVM模型非线性融合建模 被引量:3
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作者 夏陆岳 刘勇 潘海天 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2017年第3期294-299,共6页
针对化工过程强非线性和多工况的特性,提出了一种基于BP神经网络(BPNN)有效非线性融合多关联向量机(MRVM)的建模方法.首先选择不同的核函数,采用样本数据建立单一RVM子模型;然后利用BPNN的强非线性拟合能力,对各子模型的预测信息进行非... 针对化工过程强非线性和多工况的特性,提出了一种基于BP神经网络(BPNN)有效非线性融合多关联向量机(MRVM)的建模方法.首先选择不同的核函数,采用样本数据建立单一RVM子模型;然后利用BPNN的强非线性拟合能力,对各子模型的预测信息进行非线性融合,并采用人工鱼群算法(AFSA)对BPNN的初始权重和阈值进行优化;最终建立MRVM非线性融合模型.将该建模方法应用于甲醇制烯烃生产过程(MTO)乙烯收率预测研究中,研究结果表明:与单一RVM模型和最优加权组合模型相比,基于MRVM的非线性融合模型具有更佳的预测精度. 展开更多
关键词 MRVM bpnn AFSA 组合模型 非线性
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基于BPNN/HMM神经网络的声学模型研究 被引量:2
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作者 李凡 吴军 黄刚 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期9-11,共3页
研制了一种基于BP神经网络和隐马尔可夫模型 (HMM )的混合声学模型 ,BP神经网络的主要功能是把失真语音特征矢量转换成纯净语音特征矢量 ,而HMM则对转换后的纯净语音特征矢量进行分类 ,从模型级补偿的方面来提高语音识别系统的鲁棒性 .... 研制了一种基于BP神经网络和隐马尔可夫模型 (HMM )的混合声学模型 ,BP神经网络的主要功能是把失真语音特征矢量转换成纯净语音特征矢量 ,而HMM则对转换后的纯净语音特征矢量进行分类 ,从模型级补偿的方面来提高语音识别系统的鲁棒性 .讨论了一种基于线性预测的MFCC语音特征提取方法 ,该方法把提取出的失真语音特征矢量作为神经网络的输入 。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐马尔可夫模型 bpnn/HMM混合声学模型 鲁棒性语音识别 语音特征参数
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