基于K-means与BP神经网络的库存需求预测研究——以车载智能终端企业为例

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作者 谈婷婷 王静 《物流工程与管理》 2025年第3期17-22,共6页

在市场需求高度不确定且波动剧烈的背景下,企业面临着降低成本与优化库存的挑战,因此,对库存需求计划的准确性提出了更高要求。随着外部环境的不稳定性加剧以及供应链风险的增加,库存需求预测的难度也不断上升。针对这一问题,文中选取... 在市场需求高度不确定且波动剧烈的背景下,企业面临着降低成本与优化库存的挑战,因此,对库存需求计划的准确性提出了更高要求。随着外部环境的不稳定性加剧以及供应链风险的增加,库存需求预测的难度也不断上升。针对这一问题,文中选取了车载智能终端企业Y公司2022至2024年部分物料的月出库数据作为分析对象,并基于物料需求特性,运用K-means聚类方法对物料进行分类。随后,应用BP神经网络模型预测不同类别物料未来三个月的月出库量。研究结果显示,相较于企业当前采用的预测方法,该模型的预测结果更贴近实际出库数据,具有更高的准确性。这表明,结合K-means聚类与BP神经网络的预测方法在库存需求预测方面表现优异,能够为企业提供更精确的需求规划,具有较强的应用价值和可行性。 展开更多

关键词 BP神经网络 K-MEANS聚类 库存需求预测 物料需求 预测模型

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基于MEA-BP神经网络预测冻土应力-应变关系 被引量：2

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作者 王金元 彭远锋 芮瑞 《武汉理工大学学报》 CAS 2024年第3期86-92,115,共8页

为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测,研究采用遗传算法(GA)、思维进化算法(MEA)和麻雀优化算法(SSA)对反向传播(BP)神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入,以其轴向应变... 为了实现冻土的应力-应变关系的准确预测,研究采用遗传算法(GA)、思维进化算法(MEA)和麻雀优化算法(SSA)对反向传播(BP)神经网络的初始权重和阈值进行优化。以温控三轴试验中冻土的温度、围压和轴向应变3个主要参数为输入,以其轴向应变所对应的偏应力为输出,建立了基于3种优化算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明,MEA对于BP神经网络模型的优化性能最佳;MEA-BP均方根误差最小,预测值和实际值的拟合度(R^(2))接近于1,能够有效地对冻土的应力-应变关系进行预测。 展开更多

关键词 冻土 应力-应变关系 遗传算法 思维进化算法 麻雀优化算法 BP神经网络

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基于PSO-BP神经网络模型的654SMO热变形行为预测 被引量：2

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作者 张博文 闫德安 +3 位作者 和鹏越 管煜 陈锐 刘元铭 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期368-377,共10页

针对654SMO超级奥氏体不锈钢的热变形行为进行研究,采用Arrhenius模型与粒子群算法优化的BP神经网络模型(PSO-BP神经网络)对654SMO超级奥氏体不锈钢热变形行为进行预测,将其结果进行对比获得最优模型。通过实验获得变形温度在1 000~1 20... 针对654SMO超级奥氏体不锈钢的热变形行为进行研究,采用Arrhenius模型与粒子群算法优化的BP神经网络模型(PSO-BP神经网络)对654SMO超级奥氏体不锈钢热变形行为进行预测,将其结果进行对比获得最优模型。通过实验获得变形温度在1 000~1 200℃、应变速率为0.1~10 s^(-1)条件下的真应力,并采用考虑应变修正的Arrhenius模型和PSO-BP神经网络模型对实验数据进行训练,通过计算均方相关系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(AARE),对预测结果量化并且进行比较。最后基于实验实测数据和PSO-BP模型的预测数据得到应变为0.3和0.6的热加工图。结果表明:相比于传统的Arrhenius模型,PSO-BP神经网络模型具有更高的准确性和适用性,为654SMO的热加工工艺提供理论指导。 展开更多

关键词 654SMO超级奥氏体不锈钢 热变形预测 Arrhenius本构方程 PSO-BP神经网络

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基于机器学习的呼和浩特PM_(2.5)和PM_(10)浓度预测与分析

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作者 金利山 刘芳 《环境科技》 2024年第6期45-50,共6页

针对空气污染物浓度变化的复杂性、非线性等特点,建立机器学习模型对污染物浓度变化预测。通过分析呼和浩特市不同时间尺度下空气污染物时间变化特征,确定把空气污染浓度、气象因素、季节因素和人为因素作为预测模型输入变量。利用灰色... 针对空气污染物浓度变化的复杂性、非线性等特点,建立机器学习模型对污染物浓度变化预测。通过分析呼和浩特市不同时间尺度下空气污染物时间变化特征,确定把空气污染浓度、气象因素、季节因素和人为因素作为预测模型输入变量。利用灰色关联度分析确定与PM_(2.5)和PM_(10)关联度高的空气污染物,利用主成分分析法提取气象因素中主要气象因子,建立BP神经网络模型和支持向量机模型用于预测PM_(2.5)和PM_(10)的浓度。BP神经网络模型的预测值与实测值接近,训练集和测试集的R^(2)均达到0.8以上;平均绝对误差均小于19;均方根误差均小于25。SVM模型对PM_(2.5)和PM_(10)预测的R^(2)分别为0.895和0.668。 展开更多

关键词 空气污染物 灰色关联度分析 主成分分析 BP神经网络 支持向量机

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基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别 被引量：28

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作者 郭鹏程 罗兴锜 +2 位作者 王勇劲 白亮 李辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期93-97,共5页

在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网... 在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子群寻优算法 改进BP神经网络

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短时交通流预测模型 被引量：33

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作者 樊娜 赵祥模 +1 位作者 戴明 安毅生 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期114-119,共6页

针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层B... 针对短时交通流变化周期性与随机性的特点,提出了新的混合预测模型,包含非参数回归模型与BP神经网络模型2种单项模型。非参数回归模型利用相关历史交通流数据,通过数据库匹配操作,确定预测结果,以充分体现交通流的周期稳定性。采用3层BP神经网络模型反映交通流的动态与非线性特点。采用模糊控制算法确定各单项模型的权重,并按不同权重有效组合成新的混合模型。采用西安市某路段30d的交通流量数据验证混合模型的预测效果。试验结果表明:该混合模型的平均相对误差为1.26%,最大相对误差为3.53%,其预测精度明显高于单项模型单独预测时的精度,能较准确地反映交通流真实情况。 展开更多

关键词 短时交通流预测 混合模型 非参数回归 BP神经网络 模糊控制

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基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究 被引量：36

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作者 王雪青 喻刚 孟海涛 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期93-98,共6页

在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法... 在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。 展开更多

关键词 BP神经网络 遗传算法 投标报价 标高金

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基于BP神经网络技术的储层流动单元研究 被引量：17

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作者 司马立强 肖华 +1 位作者 袁龙 陆凤才 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期421-425,430,共6页

黄珏油田方4阜一段储层属低孔隙度、低渗透率储层,储层特性较为复杂,在进行储层参数的求取时存在较大误差。结合取心物性资料、测井资料,选用流动带指数IFZ划分方法将取心井储层流动单元划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,并建立流动单元的识别和划分... 黄珏油田方4阜一段储层属低孔隙度、低渗透率储层,储层特性较为复杂,在进行储层参数的求取时存在较大误差。结合取心物性资料、测井资料,选用流动带指数IFZ划分方法将取心井储层流动单元划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,并建立流动单元的识别和划分标准。在此基础上,利用BP神经网络技术对取心井储层流动单元进行学习训练,与测井曲线建立其相关的学习和预测模型,对非取心段储层流动单元进行预测,明显提高了测井解释精度,为储层精细评价提供一种较有效的研究方法。 展开更多

关键词 测井解释 流动单元 低孔隙度 低渗透率 流动带指数 BP神经网络 黄珏油田

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塔河森林生态系统蒸散发的定量估算 被引量：11

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作者 曲迪 范文义 +1 位作者 杨金明 王绪鹏 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期1652-1660,共9页

蒸散发是农业、气象、水文科学研究的重要参数,是全球水文循环过程的重要组成部分.本文应用改进的DHSVM分布式水文模型,利用光学遥感TM数据反演得到叶面积指数等地表数据,由数字高程模型求得坡度、坡向等地形指数因子,定量估算塔河地区2... 蒸散发是农业、气象、水文科学研究的重要参数,是全球水文循环过程的重要组成部分.本文应用改进的DHSVM分布式水文模型,利用光学遥感TM数据反演得到叶面积指数等地表数据,由数字高程模型求得坡度、坡向等地形指数因子,定量估算塔河地区2007年逐日蒸散发.应用BP神经网络建立逐日蒸散发量与逐日径流出口流量的关系,并建立研究区水量平衡方程,共同检验研究结果的准确性.结果表明:该模型可以较好地应用于本研究区.塔河流域年总蒸散量234.01 mm,蒸散发与季节有明显的相关性,夏季蒸散发值最高,日均蒸散发值1.56 mm,秋季、春季日均蒸散发值分别为0.30、0.29 mm,冬季蒸散发值最低.地表覆盖类型对蒸散发值影响明显,阔叶林的蒸散发能力强于针阔混交林,其次为针叶林. 展开更多

关键词 蒸散发 分布式水文模型 PENMAN-MONTEITH公式 BP 神经网络

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基于BP神经网络的佛山空气质量预报模型的研究 被引量：12

10

作者 刘永红 谢敏 +1 位作者 蔡铭 李璐 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期125-130,共6页

提出非数值的佛山惠景城站点空气质量预报模型,将BP神经网络引入到预报模型中,以降雨量、风速、风向、温度、湿度和云量等气象参数和前1 d污染物浓度为模型输入参数,建立了结构为7-7-1的非季节预报模型和夏季预报模型。结果表明,夏季模... 提出非数值的佛山惠景城站点空气质量预报模型,将BP神经网络引入到预报模型中,以降雨量、风速、风向、温度、湿度和云量等气象参数和前1 d污染物浓度为模型输入参数,建立了结构为7-7-1的非季节预报模型和夏季预报模型。结果表明,夏季模型无论在模型检验还是在实际预报精度方面都略优于非季节模型。夏季模型的级别预报评分基本在90分以上,综合评分比非季节模型高10%。对夏季模型进行了参数敏感性分析,结果表明具有较好的稳定性。 展开更多

关键词 环境工程学 空气质量预报 BP神经网络 非季节模型 夏季模型

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正交试验和BP人工神经网络模型优化胰蛋白酶提取鱼腥草多糖的工艺 被引量：10

11

作者 邵方元 付腾飞 +4 位作者 薛兴阳 周苏娟 陈宏远 孟江 王颖芳 《中国实验方剂学杂志》 CAS 北大核心 2013年第11期14-17,共4页

目的:正交试验和BP神经网络模型优选胰蛋白酶法提取鱼腥草多糖的工艺条件。方法:以多糖得率及其含量为指标,结合正交试验和人工神经网络方法,考察加酶量、温度、时间对提取工艺条件的影响。结果:BP神经网络模型优化工艺为加胰蛋白酶量2.... 目的:正交试验和BP神经网络模型优选胰蛋白酶法提取鱼腥草多糖的工艺条件。方法:以多糖得率及其含量为指标,结合正交试验和人工神经网络方法,考察加酶量、温度、时间对提取工艺条件的影响。结果:BP神经网络模型优化工艺为加胰蛋白酶量2.5%,于45℃温浸2.4 h;正交试验优选的工艺条件为加胰蛋白酶量2%,于45℃温浸时间2.5 h;前者的综合评分略高于后者。结论:BP神经网络模型法优选的提取工艺耗时短、耗能低,在实际应用中具有较好成效。 展开更多

关键词 鱼腥草多糖 胰蛋白酶法提取 正交试验 BP神经网络

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汽车换挡杆操纵力反馈舒适度测评方法 被引量：5

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作者 刘明周 张淼 +2 位作者 扈静 刘正琼 陈子昂 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第15期2100-2106,共7页

基于汽车换挡杆的操纵力反馈特性,提出主客观结合的换挡杆操控舒适性测评方法,以弥补主观评价的不足。分析汽车换挡杆操纵力反馈随操纵位移的变化特征以及驾驶者的个体差异,分别针对选挡、进挡和退挡过程提取相对力反馈极值和相对操纵... 基于汽车换挡杆的操纵力反馈特性,提出主客观结合的换挡杆操控舒适性测评方法,以弥补主观评价的不足。分析汽车换挡杆操纵力反馈随操纵位移的变化特征以及驾驶者的个体差异,分别针对选挡、进挡和退挡过程提取相对力反馈极值和相对操纵刚度作为客观测评指标;利用粒子群优化算法(PSO)对前向反馈(BP)神经网络进行改进,从而建立面向换挡杆操纵力反馈舒适性的PSO-BP神经网络测评模型,用以表征客观指标集与主观评分之间的映射关系;最后,以普通轿车上应用较多的手动变速器为例,利用在操控试验中获取的48组样本数据对模型进行训练和检验。结果表明,应用该方法取得了较为准确、稳定的测评效果,能够为汽车变速器操控舒适性优化设计提供指导。 展开更多

关键词 手动变速器 换挡杆 力反馈 操控舒适性 PSO-BP神经网络

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应用BP神经网络的超高压输电线路可听噪声预测 被引量：13

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作者 李静雅 曹洁 姜梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期173-177,共5页

以甘肃省多条330 kV超高压输电线路可听噪声的实测数据样本为例,研究基于误差反传(back propagation,BP)神经网络的可听噪声预测的方法。将330 kV单回路三角型线路结构输电线路的可听噪声数据整理分析后建立数据样本,选择影响可听噪声... 以甘肃省多条330 kV超高压输电线路可听噪声的实测数据样本为例,研究基于误差反传(back propagation,BP)神经网络的可听噪声预测的方法。将330 kV单回路三角型线路结构输电线路的可听噪声数据整理分析后建立数据样本,选择影响可听噪声的13个因素作为输入变量,可听噪声值作为输出变量,建立3层结构的BP神经网络预测模型,用数据样本训练和验证预测模型。结果表明,基于BP神经网络的可听噪声预测方法能够较精确地预测可听噪声数据样本中除了输入样本以外的其余样本,可作为超高压输电线路可听噪声预测的一种简单有效的方法。 展开更多

关键词 超高压输电线路 实测数据 单回路三角线路结构 可听噪声预测 BP神经网络

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基于GA-BP的安全带佩戴识别方法 被引量：6

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作者 葛如海 胡满江 +1 位作者 张学荣 苏清祖 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期125-131,共7页

为了避免不规范佩戴安全带行为的发生,进一步提高安全带的佩戴率,提出了一种基于GA-BP的安全带佩戴识别方法.该方法在图像处理技术的基础上,提取安全带极坐标转化后的二值化图像像素值作为表征安全带佩戴状态的特征向量,并通过PCA方法... 为了避免不规范佩戴安全带行为的发生,进一步提高安全带的佩戴率,提出了一种基于GA-BP的安全带佩戴识别方法.该方法在图像处理技术的基础上,提取安全带极坐标转化后的二值化图像像素值作为表征安全带佩戴状态的特征向量,并通过PCA方法对其进行降维;然后采用BP神经网络算法,建立基于BP神经网络的安全带佩戴识别模型,同时为了提高安全带佩戴识别模型的精度,引入遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立基于GA-BP的安全带佩戴识别模型;最后通过具体实例验证.结果表明:该方法合理有效,能较好地对安全带的不同佩戴状态进行识别,具有较好的实用性和推广性. 展开更多

关键词 安全带佩戴 状态识别 特征向量 PCA降维 BP神经网络 遗传算法

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基于神经网络的简支梁桥预应力衰减评估模型 被引量：7

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作者 郭琦 贺拴海 白云 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期53-57,共5页

以后张法室内模型梁受弯全过程试验采集的数据为样本,研究了预应力混凝土桥梁有效预应力与各主要影响因素之间复杂的非线性关系,应用改进BP神经网络建立了混凝土桥梁服役期内预应力衰减的神经网络评估模型。该模型以受弯梁全过程P-Δ理... 以后张法室内模型梁受弯全过程试验采集的数据为样本,研究了预应力混凝土桥梁有效预应力与各主要影响因素之间复杂的非线性关系,应用改进BP神经网络建立了混凝土桥梁服役期内预应力衰减的神经网络评估模型。该模型以受弯梁全过程P-Δ理论曲线为依据,构造了基频衰减率(IFDETR)、变形指标(IDISP)、混凝土应变变化率(ICSV)、钢筋应变变化率(IRSV)4种归一化指标作为网络输入值,以计入时变效应的预应力衰减率指标(IEPDR)作为网络输出值。测试样本的评估结果表明,误差小于1%的测试样本数在样本集中所占的比例大于85%,且误差均小于单因素回归方法。 展开更多

关键词 桥梁工程 混凝土梁 预应力 衰减 改进BP神经网络

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基于BP神经网络的输油管道能耗预测方法 被引量：10

16

作者 侯磊 许新裕 +1 位作者 崔金山 石野 《节能技术》 CAS 2009年第5期401-406,共6页

为准确预测输油管道运行过程中的能源消耗,通过分析输油管道运行报表,确定评价输油生产过程中的主要能耗指标,利用BP神经网络,建立了输油管道能耗预测模型。用某输油管道运行能耗数据做样本,对所建立的能耗预测模型进行训练与测试。预... 为准确预测输油管道运行过程中的能源消耗,通过分析输油管道运行报表,确定评价输油生产过程中的主要能耗指标,利用BP神经网络,建立了输油管道能耗预测模型。用某输油管道运行能耗数据做样本,对所建立的能耗预测模型进行训练与测试。预测结果表明,该模型能准确地预测输油管道的能耗,预测平均相对偏差不超过4%。该方法为输油管道能耗预测提供了一种新思路,有较高的使用价值。 展开更多

关键词 预测 能耗指标 BP神经网络 输油管道 能源消耗

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船舶自动识别系统数据修复和预测算法研究 被引量：9

17

作者 刘磊 蒋仲廉 +2 位作者 初秀民 钟诚 张代勇 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1072-1077,共6页

针对船舶AIS数据丢失或错误等问题,本文借助分段三次Hermite插值实现AIS数据初步修复或预测,建立神经网络训练集和测试集,开展单点和连续多点AIS数据修复和预测;对比分析了BP神经网络与三次样条插值、分段三次Hermite插值方法以及组合... 针对船舶AIS数据丢失或错误等问题,本文借助分段三次Hermite插值实现AIS数据初步修复或预测,建立神经网络训练集和测试集,开展单点和连续多点AIS数据修复和预测;对比分析了BP神经网络与三次样条插值、分段三次Hermite插值方法以及组合算法在船舶AIS数据修复和预测中的精度。以重庆弯曲河段和武汉顺直河段为例,分析了航道平面形态、算法组合等对于船舶AIS数据修复和预测精度的影响。结果表明:联合算法有效提升了船舶AIS数据修复精度;在船舶AIS预测中,神经网络模型表现最优。研究成果可为船舶行为特征分析、建模等相关领域的研究提供借鉴。 展开更多

关键词 水路运输 数据修复和预测 BP神经网络 分段三次Hermite插值 三次样条插值 联合数学模型 自动识别系统数据 修复和预测精度

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基于熵权模糊神经网络的绝缘子污闪状态评估 被引量：13

18

作者 谭国梁 王思华 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2015年第4期5-9,共5页

为了实现对绝缘子迅速、可靠的在线监测,本文基于熵权模糊神经网络建立了绝缘子污秽度在线评估模型。鉴于熵权法能够克服模糊算法权重受主观因素影响以及BP神经网络很强的自学习能力,提出了熵权模糊神经网络的算法。通过在实验室模拟不... 为了实现对绝缘子迅速、可靠的在线监测,本文基于熵权模糊神经网络建立了绝缘子污秽度在线评估模型。鉴于熵权法能够克服模糊算法权重受主观因素影响以及BP神经网络很强的自学习能力,提出了熵权模糊神经网络的算法。通过在实验室模拟不同环境特征量获得其与绝缘子污秽程度的内在联系,以及在现场获得的实时数据,论证了该方法的科学性和可行性。监控人员可以根据实时数据很快做出反应,以此来应对绝缘子污闪故障,为电网安全运行提供有力保障。 展开更多

关键词 熵权模糊神经网络 绝缘子 权重 隶属度函数 BP神经网络 综合评估

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基于EMD平均能量法的滚动轴承故障诊断 被引量：12

19

作者 周将坤 陆森林 《轻工机械》 CAS 2010年第2期36-40,共5页

文中提出了一种用于滚动轴承故障诊断的系统—基于EMD和BP神经网络相结合的诊断系统。该方法首先对原始振动信号进行小波包预处理,提高信噪比,从而得到更适合研究的故障振动信号,然后再对信号进行EMD,分解得到IMF分量,对几个感兴趣的IM... 文中提出了一种用于滚动轴承故障诊断的系统—基于EMD和BP神经网络相结合的诊断系统。该方法首先对原始振动信号进行小波包预处理,提高信噪比,从而得到更适合研究的故障振动信号,然后再对信号进行EMD,分解得到IMF分量,对几个感兴趣的IMF进行分析,获得每个IMF分量的平均能量,作为BP神经网络的输入向量,由此训练神经网络,实现了对滚动轴承故障的智能诊断,并用实际的滚动轴承故障数据进行了验证。 展开更多

关键词 机械零件及传动 滚动轴承 故障诊断 经验模态分解方法(EMD) BP神经网络

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