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改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法
1
作者 窦颖艳 付靖娟 叶莉华 《激光杂志》 北大核心 2025年第10期232-237,共6页
应用神经网络优化激光微纳加工脉冲参数过程中需要手动调整参数,消耗大量时间,且容易产生局部最优解,参数适应度不够。为此,提出基于改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法。分析激光微纳加工过程中脉冲数量与烧蚀阈值间... 应用神经网络优化激光微纳加工脉冲参数过程中需要手动调整参数,消耗大量时间,且容易产生局部最优解,参数适应度不够。为此,提出基于改进PSO-BPNN的激光微纳加工脉冲参数动态优化调整方法。分析激光微纳加工过程中脉冲数量与烧蚀阈值间的相关性和烧蚀阈值与加工宽度间的相关性,确定通过加工宽度能够反推脉冲参数。利用BPNN构建动态优化模型,以激光微纳加工理想宽度、实际宽度、宽度误差作为模型输入,通过BPNN的计算得到最佳脉冲参数。利用PSO算法对BPNN的隐藏层神经元数量和偏置参数进行寻优,避免BPNN进行计算时的参数陷入局部最优解,并且通过对PSO算法的改进,优化PSO算法的学习因子学习方法,使其动态变化,进一步提升BPNN参数搜寻的适应性。实验结果表明:优化后的PSO算法能够找到适应度值更高的BPNN参数;优化后的PSO算法搜寻的BPNN参数在执行脉冲参数优化时具有更好的效果;利用PSO-BPNN动态优化的脉冲参数能够更快速地完成激光微纳加工。 展开更多
关键词 PSO bpnn 激光微纳加工 脉冲参数 烧蚀阈值 加工宽度
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基于SD-BPNN法的矿工安全生产责任压力演化建模与仿真
2
作者 陈铁华 刘瑞康 李红霞 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期70-77,共8页
为提高煤矿企业安全生产管理的科学性和有效性,以矿工安全生产责任压力为主题进行建模与仿真研究。根据矿工安全生产责任压力量表构建系统动力学(SD)因果反馈图,并收集问卷数据;基于Matlab 2023b软件的神经网络拟合工具,构建反映自变量... 为提高煤矿企业安全生产管理的科学性和有效性,以矿工安全生产责任压力为主题进行建模与仿真研究。根据矿工安全生产责任压力量表构建系统动力学(SD)因果反馈图,并收集问卷数据;基于Matlab 2023b软件的神经网络拟合工具,构建反映自变量与因变量关系的反向传播神经网络(BPNN);通过Simulink平台构建系统流图,进而进行动态仿真与情景模拟。研究结果表明:矿工安全生产责任压力及其各维度压力随时间呈现不断扩大趋势;压力源独立作用时,惩罚担忧发挥主导作用,压力源同步作用时,认知压力维度呈现非线性抑制;在压力管理过程中,应注重多维度压力源的综合考量与平衡调整,从而提升煤矿企业安全生产管理体系的效能。 展开更多
关键词 系统动力学(SD) 反向传播神经网络(bpnn) 矿工 安全生产责任压力 情景模拟
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基于FA及BPNN的新能源汽车电池壳结构优化方法
3
作者 雷蕾 王文晨 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第6期127-130,155,共5页
为了提高电动汽车的安全性,研究提出了一种基于改进的萤火虫算法和反向传播神经网络的电池壳结构优化方法。该方法通过改进萤火虫算法对神经网络参数进行优化,并结合反向传播神经网络的非线性映射能力,实现了电池壳的3D拓扑优化。实验... 为了提高电动汽车的安全性,研究提出了一种基于改进的萤火虫算法和反向传播神经网络的电池壳结构优化方法。该方法通过改进萤火虫算法对神经网络参数进行优化,并结合反向传播神经网络的非线性映射能力,实现了电池壳的3D拓扑优化。实验结果表明,改进萤火虫算法-反向传播神经网络的残差平方和与平均绝对百分比误差分别为0.03和0.45%,显著低于其他算法。优化仿真结果显示,预测与仿真结果的相对误差均在可接受的误差范围内(<±3%)。上述结果表明,研究提出的基于改进的萤火虫算法和反向传播神经网络的新能源汽车电池壳结构优化方法能实现电池壳结构的可靠优化,提高电动汽车的安全性。 展开更多
关键词 新能源汽车 电池壳结构 萤火虫算法 bpnn
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基于无人机多光谱和改进BPNN的烟草病毒病检测
4
作者 章阳亮 姜雪妍 +4 位作者 李敏 江厚龙 江连强 郭雷风 王新伟 《中国烟草科学》 北大核心 2025年第3期98-108,117,共12页
本研究旨在利用无人机多光谱遥感技术与改进的BPNN(BP神经网络),实现对烟草病毒病的识别。通过使用DJI P4M无人机采集健康植株及不同感染程度烟草植株的多光谱图像,计算19种植被指数,构建特征集并进行相关性分析。采用K近邻、随机森林... 本研究旨在利用无人机多光谱遥感技术与改进的BPNN(BP神经网络),实现对烟草病毒病的识别。通过使用DJI P4M无人机采集健康植株及不同感染程度烟草植株的多光谱图像,计算19种植被指数,构建特征集并进行相关性分析。采用K近邻、随机森林、支持向量机、传统BPNN及改进BPNN对二元和三元分类样本进行对比测试。改进的BPNN通过网络结构优化、数据不平衡处理、激活函数替换和优化器改进,实现了二元分类任务准确率89%、F1分数0.88,三元分类任务准确率79%、F1分数0.76,均优于传统算法。结果表明,无人机多光谱数据结合改进BPNN在烟草病毒病检测中具有应用潜力,可为农业病害的预警和防控提供技术支持。 展开更多
关键词 烟草 病毒病 无人机 多光谱 改进bpnn
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基于POD正交分解和BPNN神经网络的钢包底吹精炼快速预测模型
5
作者 聂忠赋 代威 +3 位作者 贾琪 贺铸 李光强 王强 《钢铁研究学报》 北大核心 2025年第3期335-345,共11页
为满足实时获取钢包底吹精炼三维流场数据的需求,建立了一种基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)和本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)的钢包底吹三维流场快速预测模型。通过建立钢包底吹数值模型和水... 为满足实时获取钢包底吹精炼三维流场数据的需求,建立了一种基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)和本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)的钢包底吹三维流场快速预测模型。通过建立钢包底吹数值模型和水模型对其进行了模拟计算和实验,并建立了钢包单底吹的三维流场数据集,采用POD方法对数据集进行了模态与模态系数提取,通过反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)构建了工况参数与模态系数间的映射关系,实现了对未来时刻钢包底吹内速度场和三相体积分数的快速预测。结果表明:所建立模型可以通过少量模态重构出钢包内流场的主要特征。POD-BPNN预测模型的计算结果准确率较高,计算结果平均相对误差均在4%以内。模型计算速度快,获取钢包内流场的平均计算时间由CFD全阶模拟所需的约246h减小至快速预测模型所需的约54.6h。 展开更多
关键词 本征正交分解 钢包底吹 渣眼 反向传播神经网络 计算流体力学
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基于AHP-BPNN方法的高校学生人工智能素养指标体系构建 被引量：9
6
作者 丁继红 郭丽媛 +1 位作者 张文轩 刘华中 《远程教育杂志》 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展及其在社会、经济和生活各领域的广泛应用,AI素养已成为提高生产力的必备能力。然而,针对高校学生群体的AI素养,目前尚缺乏统一且明确的指标体系。基于现有的AI素养框架,并通过... 随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的快速发展及其在社会、经济和生活各领域的广泛应用,AI素养已成为提高生产力的必备能力。然而,针对高校学生群体的AI素养,目前尚缺乏统一且明确的指标体系。基于现有的AI素养框架,并通过国内外专家的咨询反馈和指标修正,研究构建了一个包含知识与理解、技能与应用、评价与创造、伦理与道德等4个一级指标和17个二级指标的AI素养评价体系。随后,研究利用层次分析法确立了各级指标的权重,并通过构建反向传播神经网络对这些权重进行了验证。通过将专家知识引导与数据驱动相结合,研究最终构建了一个科学且具有较强操作性的AI素养指标体系,为我国高校学生AI素养评价提供了理论支持和工具借鉴。 展开更多
关键词 人工智能素养 层次分析法 反向传播神经网络 人工智能教育 学习评价
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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
7
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SSA-BPNN的海底腐蚀管道极限承载力预测
8
作者 刘博 周卫军 马荣彬 《精细石油化工进展》 2025年第1期48-54,共7页
全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组... 全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组合模型预测极限承载力,并与BPNN模型、遗传算法优化的BPNN(GA-BPNN)模型和粒子群算法优化的BPNN(PSO-BPNN)模型进行对比。结果显示:SSA-BPNN模型的平均相对误差为1.2693%,远远好于其他模型;SSA-BPNN模型的预测结果与有限元法得到的结果进行线性拟合后与直线Y=X最为贴近,其决定系数为0.99948,说明SSA-BPNN模型是一种准确性高且稳定性良好的海底腐蚀管道极限承载力预测工具。 展开更多
关键词 海底腐蚀管道 极限承载力 有限元法 麻雀搜索算法(SSA) BP神经网络(bpnn)
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改进的PSO-BPNN算法在总承包工程项目中的造价预测研究 被引量：1
9
作者 郭建霞 《价值工程》 2025年第13期105-107,共3页
为进一步提高神经网络对工程造价的预测精度,提出了一种改进的PSO-BPNN算法。首先在PSO算法中加入梯度下降法并迭代优化得到BPNN的权值和阈值;其次在BPNN中引入带光滑的L1/2正则化算子,增强网络模型的稀疏性,以防止BPNN的过度拟合;最后... 为进一步提高神经网络对工程造价的预测精度,提出了一种改进的PSO-BPNN算法。首先在PSO算法中加入梯度下降法并迭代优化得到BPNN的权值和阈值;其次在BPNN中引入带光滑的L1/2正则化算子,增强网络模型的稀疏性,以防止BPNN的过度拟合;最后将改进的PSO-BPNN算法应用于工业总承包项目的造价预测实例中进行验证,结果显示改进的算法能够提高工程项目的造价预测精度。 展开更多
关键词 L1/2正则化 微粒群算法(PSO) bpnn 总承包工程 造价预测
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基于AGA-BPNN和灰色关联分析的配电网线损自动化预测技术
10
作者 张军 张宗铭 +1 位作者 王震 王剑 《微型电脑应用》 2025年第9期71-75,共5页
针对目前10 kV配电网中无法实现高精确度、及时快速线损预测的问题,提出基于自适应遗传算法—BP神经网络(AGA-BPNN)和灰色关联分析的配电网线损预测方法。针对与配电网线损关联的多个电气指标,采用灰色关联度进行量化分析,并结合配电网... 针对目前10 kV配电网中无法实现高精确度、及时快速线损预测的问题,提出基于自适应遗传算法—BP神经网络(AGA-BPNN)和灰色关联分析的配电网线损预测方法。针对与配电网线损关联的多个电气指标,采用灰色关联度进行量化分析,并结合配电网系统实际工况对指标进行预测校验,形成电气特征指标体系。利用试凑法和十折交叉验证法对不同BPNN结构进行模型性能预测,确定最佳网络结构。考虑传统BPNN存在收敛较慢以及容易导致局部最优,采用AGA对BPNN进行优化。选取某地区的329条配网线路进行实际线损自动化预测计算,比较3种神经网络算法的实际预测误差。实验结果表明,AGA-BPNN的最小平均预测误差为4.71%,径向基函数神经网络(RBFNN)、BPNN的最小预测误差分别为10.95%和12.05%,验证了AGA-BPNN的优越性。 展开更多
关键词 灰色关联分析 线损自动化预测 自适应遗传算法 BP神经网络 10 kV配电网
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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
11
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
12
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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基于MPA-BPNN和ARIMA的港口货物吞吐量预测
13
作者 戴红伟 王博文 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第3期95-103,共9页
为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integr... 为提高港口货物吞吐量预测的准确性,分别构建由海洋捕食者算法(marine predators algorithm,MPA)优化的反向传播神经网络(back-propagation neural network,BPNN)预测模型(记为MPA-BPNN模型)和自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)预测模型。在灰色关联分析和Spearman相关分析的基础上,利用MPA-BPNN模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。对时间序列进行平稳性检验和自相关检验后,利用ARIMA模型对宁波港港口货物吞吐量进行预测。分别以2021—2022年、2015—2022年为预测区间,比较BPNN、MPA-BPNN和ARIMA模型的预测效果。结果表明:地区生产总值等因素对宁波港港口货物吞吐量具有重要显著影响;MPA-BPNN模型具有一定的寻优能力,其预测准确性比BPNN的高;在数据序列整体波动不剧烈的情况下,短期预测更适用ARIMA模型,中长期预测更适用神经网络模型。 展开更多
关键词 港口货物吞吐量预测 反向传播神经网络(bpnn) 海洋捕食者算法(MPA) 自回归综合移动平均(ARIMA)
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基于QTTI和BPNN的产品造型感性意象预测模型构建
14
作者 赵项 闫茂铠 +1 位作者 李正慧 吕寒露 《包装工程》 北大核心 2025年第20期170-183,214,共15页
目的为明确消费者对产品造型传达情感意象期望,及解决传统产品造型意象研究中感性词汇收集范围狭窄、效率低和情感预测模型精度不佳等问题,提出一种产品造型感性意象预测模型,并以电吹风为例展开探讨。方法应用数量化I类(QTTI)和鲸鱼算... 目的为明确消费者对产品造型传达情感意象期望,及解决传统产品造型意象研究中感性词汇收集范围狭窄、效率低和情感预测模型精度不佳等问题,提出一种产品造型感性意象预测模型,并以电吹风为例展开探讨。方法应用数量化I类(QTTI)和鲸鱼算法及海鸥算法优化的反向传播神经网络(WOA-BPNN;SOA-BPNN)等探索产品造型传达的情感意象,首先基于Python编程语言从电商平台爬取产品样本和消费者评论文本,并采用词频-逆文档频率算法(TF-IDF)和Word2vec从评论文本中提取代表性感性语汇;其次,采用形态分析对样本造型进行解构得出项目和类目设计元素,并基于语义差异量表对消费者感性意象展开评估;最后,基于QTTI、BPNN、WOA-BPNN、SOA-BPNN构建产品造型设计元素与用户感性意象间关联模型,并采用误差法对其进行精度比较,结果表明WOA-BPNN感性预测模型精度最佳。结论该产品造型意象预测方法可为设计师在造型开发阶段指明方向,并为相关领域学者提供借鉴思路。 展开更多
关键词 产品造型 感性意象 QTTI WOA-bpnn SOA-bpnn
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BPNN在核电蒸汽发生器液位控制中的应用研究
15
作者 杨博男 陆潘 谢成龙 《核动力工程》 北大核心 2025年第4期253-258,共6页
蒸汽发生器(SG)液位控制性能的优劣对核电厂的安全、高效和稳定运行至关重要。基于反向传播神经网络(BPNN)比例-积分-微分(PID)控制器的基本结构,结合SG的物理特征,建立了适用于SG液位调节过程的专用的BPNN PID控制器。该BPNN PID控制... 蒸汽发生器(SG)液位控制性能的优劣对核电厂的安全、高效和稳定运行至关重要。基于反向传播神经网络(BPNN)比例-积分-微分(PID)控制器的基本结构,结合SG的物理特征,建立了适用于SG液位调节过程的专用的BPNN PID控制器。该BPNN PID控制器具有自匹配、自适应、自整定的特点,能够在核电厂运行过程中,实时根据被控对象运行状态的变化自动计算合适的PID参数,保证控制器始终具备优良的控制性能。该BPNN PID控制器模型经过核电厂全范围模拟机试验,在核电厂满功率运行状态下具有与原控制器相近的控制性能,但在低功率运行状态下相较于原控制器其控制性能得到显著改善。 展开更多
关键词 反向传播神经网络(bpnn) 比例-积分-微分(PID)控制器 蒸汽发生器(SG)液位控制
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基于大数据分析与BPNN的工业经济发展预测研究
16
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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平面设计样品打印中结合BPNN的印刷机调节技术
17
作者 李燕飞 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期280-283,共4页
针对传统印刷机打印技术存在控制精度低,导致平面设计样品打印质量不佳的问题,提出一种基于改进BPNN的印刷机调节控制方法,以此实现对印刷机放墨设备的精准控制。首先,以BPNN神经网络作为基础网络,通过对其学习速率和权值调整公式进行优... 针对传统印刷机打印技术存在控制精度低,导致平面设计样品打印质量不佳的问题,提出一种基于改进BPNN的印刷机调节控制方法,以此实现对印刷机放墨设备的精准控制。首先,以BPNN神经网络作为基础网络,通过对其学习速率和权值调整公式进行优化;然后采用改进的BPNN神经网络对PID控制的比例常数K_(p),积分时间常数T_(i),微分时间常数T_(d)进行在线调节,以提高印刷机放墨设备的控制精度;最后对该控制方法进行仿真验证。仿真结果表明:本方法的控制精度为99.73%、控制稳定时间为6.25 ms,控制的打印质量均优于现有的RBF-PID控制方法、PSO-PID控制方法和NLP-CNN控制方法,由此分析说明,本方法可实现印刷机打印技术控制精度,提高平面设计样品打印质量。 展开更多
关键词 样品打印 印刷机调节 放墨设备 bpnn神经网络 PID控制
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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
18
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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基于改进DBO-BPNN的短期光伏功率预测研究
19
作者 陈嘉辉 唐林杰 《电工技术》 2025年第1期46-48,51,共4页
为了提高光伏功率预测的准确性,提出了一种改进的蜣螂算法优化BPNN预测模型。首先引入变螺旋搜索、莱维飞行、自适应t分布和动态选择策略来对蜣螂算法进行改进;其次采用改进的蜣螂算法来优化BPNN的权值和阈值;最后通过实验验证,与传统B... 为了提高光伏功率预测的准确性,提出了一种改进的蜣螂算法优化BPNN预测模型。首先引入变螺旋搜索、莱维飞行、自适应t分布和动态选择策略来对蜣螂算法进行改进;其次采用改进的蜣螂算法来优化BPNN的权值和阈值;最后通过实验验证,与传统BPNN模型、DBO-BPNN模型的预测结果相比,TDBO-BPNN模型具有更高的预测精度,在光伏功率预测中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 光伏功率预测 蜣螂算法 bpnn
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基于BPNN暴雨条件下的非均质水库边坡可靠度分析
20
作者 李萍 《水利科技与经济》 2025年第9期38-43,共6页
针对水库边坡可靠度分析具有复杂性以及传统模拟方法因存在耗时长、准确率低等弊端,研究提出基于BPNN算法的分析方法,以某水库区河流滑坡为例进行实例分析,根据案例工程基本情况确定参数取值,拟定工况,分析暴雨条件下的水库边坡可靠度... 针对水库边坡可靠度分析具有复杂性以及传统模拟方法因存在耗时长、准确率低等弊端,研究提出基于BPNN算法的分析方法,以某水库区河流滑坡为例进行实例分析,根据案例工程基本情况确定参数取值,拟定工况,分析暴雨条件下的水库边坡可靠度。通过采用LHS抽样方法确定独立标准样本点,分析非均质水库边坡有限元渗流及稳定性,构建BPNN代理模型,定量评价河流滑坡失效概率。结果表明,BPNN具有良好拟合能力,适用于多参数空间变异的水库边坡可靠度分析,水库边坡在暴雨工况下稳定性下降,根据BPNN模型分析结果可知有19.5%的概率局部失稳,降雨量增加将降低边坡稳定性,提高边坡失效概率。研究结果可为水库边坡安全评价及管理决策提供依据,排除安全隐患。 展开更多
关键词 水库边坡 可靠度 bpnn算法 安全系数 滑坡概率
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