基于EEMD-BRNN组合算法唐山逐月径流量预报研究

1

作者 李海楠 《水利科技与经济》 2024年第1期113-117,共5页

以唐山市1961-2018年逐月地表径流量资料为基础,运用集合经验模式分解(EEMD),将其分解成8个独立模态(IMF);利用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)算法,拟合训练期内(1961-2000年)IMF与径流量之间的规律,用以预测预见期(2001-2018年)内的月径... 以唐山市1961-2018年逐月地表径流量资料为基础,运用集合经验模式分解(EEMD),将其分解成8个独立模态(IMF);利用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)算法,拟合训练期内(1961-2000年)IMF与径流量之间的规律,用以预测预见期(2001-2018年)内的月径流量变化。结果显示,经EEMD分解得到的IMF序列与径流量之间呈显著相关性;BPNN模型在适当参数下准确模拟了径流量变化特征,其验证集的NSE(Nash-Sutcliffe系数)达20.27%、RMSE(均方根误差)仅为93.23%。EEMD-BRNN组合算法通过对原径流序列进行自适应分解,进而重构非线性平稳序列,显示出在径流预报中的应用前景。 展开更多

关键词 EEMD模态分解算法 IMF模态特征 brnn拟合模型 径流量预测

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基于改进的BRNN网络的二级结构预测

2

作者 林丽玉 翁祖茂 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z1期859-860,共2页

针对双向反馈神经网络(BRNN)的结构复杂、收敛速度慢的特点,本文提出了一种改进的BRNN网络。将BRNN左、右子网络的隐层删除,直接将输入连接到状态层,并且采用BP改进算法中的弹性算法进行训练。以90条序列共15377个氨基酸进行交叉验证。... 针对双向反馈神经网络(BRNN)的结构复杂、收敛速度慢的特点,本文提出了一种改进的BRNN网络。将BRNN左、右子网络的隐层删除,直接将输入连接到状态层,并且采用BP改进算法中的弹性算法进行训练。以90条序列共15377个氨基酸进行交叉验证。仿真结果表明,改进网络以及采用的弹性算法可以有效地缩短网络收敛时间。 展开更多

关键词 brnn 神经网络 二级结构预测

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新冠疫情背景下梅州市商品房价格预测——基于BRNN模型的分析

3

作者 莫雪菲 施少滨 谢正峰 《嘉应学院学报》 2022年第5期41-46,共6页

引入系统动力学理论思想,运用LR模型与BRNN模型构建疫情背景下梅州市商品房市场价格系统的预测模型。研究结果表明:城市人口的总量对城市商品房价格有显著的正向影响;新冠疫情对三四线城市商品房市场的影响是全方位且具有传递性;新冠疫... 引入系统动力学理论思想,运用LR模型与BRNN模型构建疫情背景下梅州市商品房市场价格系统的预测模型。研究结果表明:城市人口的总量对城市商品房价格有显著的正向影响;新冠疫情对三四线城市商品房市场的影响是全方位且具有传递性;新冠疫情防控进入稳定状态时城市商品房价格会逐步回归上涨趋势,相比较人口因素而言,疫情防控对未来商品房价格的影响更加显著;三四线城市地区生产总值对商品房销售价格具有显著影响,显示房地产业占城市经济总量的比重较大。 展开更多

关键词 疫情 brnn模型 BP神经网络 商品房价格预测

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基于BRNN的政务APP评论端到端方面级情感分析方法 被引量：9

4

作者 商容轩 张斌 米加宁 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第2期364-375,共12页

【目的】提出一种基于双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BRNN)的端到端方面级情感分析方法,实现了对政务APP评论的细粒度情感分析。【方法】通过搭建一个包含双层BRNN结构以及三个功能模块的神经网络,分别对政... 【目的】提出一种基于双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BRNN)的端到端方面级情感分析方法,实现了对政务APP评论的细粒度情感分析。【方法】通过搭建一个包含双层BRNN结构以及三个功能模块的神经网络,分别对政务APP评论文本的边界与情感倾向进行识别,同时完成方面实体的抽取。【结果】本文所搭建的基于BRNN的E2E-ALSA模型,具有优秀的拟合与泛化能力,其精确率、召回率与F1值均达到0.93以上。【局限】该模型仅能对显性方面实体进行联合抽取,评论文本的隐性方面抽取仍然需要独立进行;数据集偏小。【结论】通过对政务APP评论文本进行方面实体与情感的联合抽取,可以较好地识别与解释用户对于移动政务系统的情感需求与被满足情况,更精准地挖掘移动政务工作痛点。 展开更多

关键词 双向循环神经网络 端到端 方面级情感分析 政务APP

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改进的新BRNN网络集成及其二级结构预测的研究

5

作者 林丽玉 黄高昂 左瑞娟 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期981-984,共4页

为提高二级结构预测精度,试用神经网络集成法预测。针对BRNN网络结构复杂、收敛时间长、参数多的缺点,本文提出一种改进的新BRNN网络,删除BRNN左、右子网络的隐层,直接将输入连接到状态层。并采用BP改进算法中的弹性算法训练。以90条蛋... 为提高二级结构预测精度,试用神经网络集成法预测。针对BRNN网络结构复杂、收敛时间长、参数多的缺点,本文提出一种改进的新BRNN网络,删除BRNN左、右子网络的隐层,直接将输入连接到状态层。并采用BP改进算法中的弹性算法训练。以90条蛋白质序列共15 377个氨基酸交叉验证,仿真结果表明新网络可以有效地缩短收敛时间,新BRNN集成预测二级结构效果较好。 展开更多

关键词 brnn 神经网络集成 二级结构

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贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究 被引量：2

6

作者 安燕 吴启勋 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2005年第4期512-516,共5页

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测.对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络... 采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测.对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR).它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段. 展开更多

关键词 人工神经网络(ANN) 贝叶斯正则化神经网络(brnn) 反向传播算法(BP) 金属升华热(Ls) 金属升华熵(△Ss)

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二价阳离子取代的Ba_(2-x)R_xNdNb_5O_(16)瓷料结构与性能的研究 被引量：1

7

作者 邹琼 江涛 《电子元件与材料》 CAS CSCD 北大核心 2002年第1期20-22,共3页

以Ba2NdNb5O16为基,通过二价阳离子的取代,探讨取代物对Ba2-xRxNdNb5O16瓷料介电性能与结构的影响。实验结果表明,Sr2+、Ca2+、Mg2+取代使瓷料的相对介电常数er随取代量显著增大,温度系数ae也发生明显变化,变化幅度与取代物离子半径密... 以Ba2NdNb5O16为基,通过二价阳离子的取代,探讨取代物对Ba2-xRxNdNb5O16瓷料介电性能与结构的影响。实验结果表明,Sr2+、Ca2+、Mg2+取代使瓷料的相对介电常数er随取代量显著增大,温度系数ae也发生明显变化,变化幅度与取代物离子半径密切相关。XRD、SEM微观结构分析可以推断,实验瓷料为四方晶系钨青铜结构,因取代物离子半径差异而占据五边形A2和四边形A1间隙的几率不同,引起介电性能明显变化。 展开更多

关键词 brnn瓷 介电性能 钨青铜结构 瓷料结构 二价阳离子

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抑制局部放电老化影响的XLPE电缆绝缘缺陷识别 被引量：1

8

作者 符方达 杨旭 +4 位作者 潘成 姚雨杭 江翼 张静 王录亮 《电工电气》 2020年第4期16-24,共9页

局部放电(PD)测量是检测甚至识别交联聚乙烯(XLPE)电缆绝缘缺陷的有效工具,设置了内半导电层破损、绝缘内部气隙缺陷、绝缘表面划痕缺陷和外半导电层爬电缺陷等四种绝缘缺陷,在直流条件下进行了各种缺陷的PD老化实验,发现PD在不同老化... 局部放电(PD)测量是检测甚至识别交联聚乙烯(XLPE)电缆绝缘缺陷的有效工具,设置了内半导电层破损、绝缘内部气隙缺陷、绝缘表面划痕缺陷和外半导电层爬电缺陷等四种绝缘缺陷,在直流条件下进行了各种缺陷的PD老化实验,发现PD在不同老化阶段表现出不同的特性,导致PD指纹参数随着老化时间产生波动。为了提高识别效果,提出了基于BRNN算法的缺陷识别模型,由局部放电特征将局放序列划分为五个阶段,分别提取每个阶段下的指纹参数后再结合局部放电阶段信息作为BRNN算法输入。该方法将绝缘老化下局部放电的时序特性纳入考虑,将缺陷识别效率由72.93%提升至93.71%。 展开更多

关键词 交联聚乙烯(XLPE)电缆 绝缘缺陷 局部放电(PD)老化 指纹参数 brnn模型

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基于双线性反馈神经网络盲均衡算法的研究 被引量：2

9

作者 张立毅 刘婷 +2 位作者 孙云山 李锵 滕建辅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第27期142-143,151,共3页

将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。

关键词 盲均衡算法 双线性反馈神经网络 收敛速度 误码率

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双向LSTM模型在航空发动机气路故障诊断的应用 被引量：13

10

作者 刘利军 雷宇 余臻 《航天控制》 CSCD 北大核心 2020年第5期67-72,共6页

针对航空发动机风扇、低压压气机、高压压气机、低压涡轮和高压涡轮等5大气路部件的多种性能衰退故障,提出了一种基于双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的航空发动机气路部件故障诊断模型。从加入了发动机真实飞行噪声的T-MATS发动机模型... 针对航空发动机风扇、低压压气机、高压压气机、低压涡轮和高压涡轮等5大气路部件的多种性能衰退故障,提出了一种基于双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的航空发动机气路部件故障诊断模型。从加入了发动机真实飞行噪声的T-MATS发动机模型中采集发动机部件性能衰退数据,双向LSTM故障诊断模型可以精确定位发动机气路部件故障的部位和类别,并与深度神经网络(DNN)模型,双向循环神经网络(BRNN)模型和长短时记忆(LSTM)神经网络模型等进行了对比。实验结果显示:双向LSTM模型故障诊断的准确率为94.58%,优于DNN模型、BRNN模型和LSTM模型的故障诊断准确率。实验结果充分表明了双向LSTM模型在航空发动机故障诊断方面的优越性。 展开更多

关键词 航空发动机 故障诊断 双向LSTM brnn 深度学习

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基于FastText字向量与双向GRU循环神经网络的短文本情感分析研究——以微博评论文本为例 被引量：24

11

作者 范昊 李鹏飞 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第4期15-22,共8页

【目的/意义】提出基于字向量与双向GRU循环神经网络的模型以提高网络化短文本情感分类准确率,有助于关注民众在网络上的情绪状态,维护社会稳定,净化网络环境,提升人民幸福感。【方法/过程】通过FastText算法生成字向量与词向量,对比两... 【目的/意义】提出基于字向量与双向GRU循环神经网络的模型以提高网络化短文本情感分类准确率,有助于关注民众在网络上的情绪状态,维护社会稳定,净化网络环境,提升人民幸福感。【方法/过程】通过FastText算法生成字向量与词向量,对比两者在双向GRU的循环神经网络的训练效果,预测微博评论的情感分类。【结果/结论】研究结果表明,使用字向量训练可以降低模型过拟合的风险,本文提出的模型在准确率、精确率、召回率、F1分数四个指标上的分数都达到0.92以上,具有优秀的拟合能力和泛化能力。【创新/局限】本文根据理论为模型配置了独特的词嵌入层和循环神经网络层,模型在中文短文本二分类情感分析任务中表现优越,但在长文本或者三分类情感分析任务中的表现未知。 展开更多

关键词 短文本 情感分析 FastText字向量 GRU 双向循环神经网络

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基于双向循环神经网络的游客目的地印象分析算法及应用

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作者 李霖 张俊坤 +2 位作者 王燕 陈尧 鲜冰洋 《电脑知识与技术》 2022年第29期16-20,共5页

文本情感分析已成为智慧旅游中一项关键技术。为了提升景区及酒店等旅游目的地美誉度及其相关竞争力,如何从海量的用户评论中获取相关数据,并从中整理出具有价值的信息,将其运用到智慧旅行的构建中,成为文旅主管部门和旅游相关企业非常... 文本情感分析已成为智慧旅游中一项关键技术。为了提升景区及酒店等旅游目的地美誉度及其相关竞争力,如何从海量的用户评论中获取相关数据,并从中整理出具有价值的信息,将其运用到智慧旅行的构建中,成为文旅主管部门和旅游相关企业非常重视的工作。文章基于数据挖掘技术对相关景区和酒店评论进行内在信息的挖掘与分析,研究基于双向循环神经网络的游客目的地印象分析算法及应用。首先,对获得的评论数据集利用Python的Pandas库、正则表达式进行数据预处理;其次,利用中文分词组件jieba对数据进行分词与停用词过滤操作,保证模型构建的准确性;最后,通过构建中文词向量模型拟合双向LSTM回归模型,分别对每个景区和酒店进行评分,采用了基于BRNN的中文情感倾向分类模型,分别对每条评论进行情感正负面分类;基于最终得出的有效评论,并且采用TFIDF算法,分别对总得分各个层次的景点和酒店的评论进行关键词提取,并保存为词云图,以便更加直观地分析。阐述了基于双向循环神经网络的游客目的地印象分析算法过程及应用。 展开更多

关键词 brnn算法 中文情感倾向分类 LSTM算法 算法应用

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基于多模深度神经网络生成图像描述研究

13

作者 周珊 刘子龙 《软件导刊》 2018年第8期40-44,共5页

图片相比文字而言,可以为人们呈现更生动、更易于理解和更丰富的信息,海量图片成为互联网信息交流的主要媒介之一。因此,如何快速、便捷地自动生成图像描述具有研究意义。介绍了一种根据图像生成其内容的自然语言描述模型,该模型是基于... 图片相比文字而言,可以为人们呈现更生动、更易于理解和更丰富的信息,海量图片成为互联网信息交流的主要媒介之一。因此,如何快速、便捷地自动生成图像描述具有研究意义。介绍了一种根据图像生成其内容的自然语言描述模型,该模型是基于一种在图像区域上应用改进的Faster-RCNN、在句子上应用BRNN以及通过多模嵌入达成两种模态对齐的一种结构化目标的新颖组合。对实验生成描述与图片本来描述相似度进行评估,B-1为0.63,B-2为0.45,B-1为0.32,相较于初始的一些语言描述模型性能有明显提高,说明该模型有一定的实用性。 展开更多

关键词 自然语言描述模型 改进Faster-RCNN brnn 多模嵌入 模态对齐

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水下可见光通信星座几何整形和人工智能技术 被引量：2

14

作者 林显浩 迟楠 《光通信研究》 2023年第4期21-27,共7页

水下可见光通信(UVLC)具有高传输速率、大容量、低延时和低成本等优势,已成为水下通信领域可行且很有吸引力的替代方案,应用前景广阔。然而,UVLC性能受到带宽、各种线性或非线性效应等瓶颈问题的局限。为了缓解这些问题,文章研究了基于... 水下可见光通信(UVLC)具有高传输速率、大容量、低延时和低成本等优势,已成为水下通信领域可行且很有吸引力的替代方案,应用前景广阔。然而,UVLC性能受到带宽、各种线性或非线性效应等瓶颈问题的局限。为了缓解这些问题,文章研究了基于几何整形的振幅移相键控(APSK)调制和编码映射,提出了基于双向循环神经网络(BRNN)的波形级后均衡器。此外,文章还提出了用基于深度神经网络(DNN)的波形到符号接收机来代替传统的匹配滤波、下采样和后均衡等操作。实验表明,与传统接收机相比,基于BRNN后均衡电压动态范围提升了170 mV(69%),基于DNN的波形到符号接收机电压动态范围提升了245 mV(100%)。实验结果证明,基于BRNN后均衡和基于DNN的波形到符号接收机能有效提升系统性能,是未来UVLC中很有前景的技术方案。 展开更多

关键词 水下可见光通信 振幅移相键控 双向循环神经网络 后均衡 深度神经网络

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基于CSI的空中手写数字识别方法 被引量：3

15

作者 党小超 殷杰 +1 位作者 郝占军 乔志强 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第9期29-33,共5页

针对传统设备无关的手势识别方法中存在受环境影响大、成本高等问题,提出一种空中手写数字识别方法,即AirNum方法。将提取WiFi中的信道状态信息(CSI)信号,经巴特沃斯低通滤波降噪、主成分分析(PCA)降维处理后,使用滑动窗口提取特征值得... 针对传统设备无关的手势识别方法中存在受环境影响大、成本高等问题,提出一种空中手写数字识别方法,即AirNum方法。将提取WiFi中的信道状态信息(CSI)信号,经巴特沃斯低通滤波降噪、主成分分析(PCA)降维处理后,使用滑动窗口提取特征值得到手写信息的特征序列,将其输入基于注意力机制的双向循环神经网络(BRNN)模型训练,并使用SoftMax函数进行分类。实验证明:在实验室及空旷教室环境下,该方法可以有效识别手写信息,平均识别精度达到93.7%,与卷积神经网络(CNN)方法、支持向量机(SVM)方法、决策树方法相比,具有更好的识别精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 空中手写 信道状态信息 注意力机制 双向循环神经网络

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0.5%碘伏石蜡纱在烧伤创面处理中的应用 被引量：1

16

作者 谢贵权 《临床合理用药杂志》 2014年第6期113-114,共2页

目的研究0.5%碘伏石蜡纱在烧伤创面处理中的应用效果。方法选取2009年8月—2013年8月在我院进行处理的38例烧伤患者,将其随机分成两组,每组19例。对照组采用凡士林纱布结合1%聚维酮碘溶液纱布进行处理;观察组采用0.5%碘伏石蜡纱进行处... 目的研究0.5%碘伏石蜡纱在烧伤创面处理中的应用效果。方法选取2009年8月—2013年8月在我院进行处理的38例烧伤患者,将其随机分成两组,每组19例。对照组采用凡士林纱布结合1%聚维酮碘溶液纱布进行处理;观察组采用0.5%碘伏石蜡纱进行处理。对两组患者的处理效果进行对比分析。结果观察组患者的总有效率(100.0%)高于对照组(89.5%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论在烧伤创面处理中,采用0.5%碘伏石蜡纱进行,可提高处理的总有效率,减轻患者痛苦,可在临床中进行广泛使用。 展开更多

关键词 0 5%碘伏石蜡纱 烧伤 治疗应用

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基于双向循环神经网络的语音识别算法

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作者 葛言琭 张澎 +1 位作者 孙杰 陈宇 《电脑知识与技术》 2020年第10期193-195,共3页

由于传统语音识别算法识别耗时长且准确率低,该文提出了一种基于双向循环神经网络来进行语音识别的方法.循环神经网络能够进行记忆,是一种特殊的神经网络,它在NLP领域取得了很大的成功.相比于单向神经循环网络,双向循环神经网络在识别... 由于传统语音识别算法识别耗时长且准确率低,该文提出了一种基于双向循环神经网络来进行语音识别的方法.循环神经网络能够进行记忆,是一种特殊的神经网络,它在NLP领域取得了很大的成功.相比于单向神经循环网络,双向循环神经网络在识别的正确率上有着更大的优势.实验证明,相比于单独的SGMM,DNN等语音识别算法,双向循环神经网络算法对语音识别的错误率更低,对语音识别的研究具有重大意义. 展开更多

关键词 语音识别 双向循环神经网络 深度神经网络 递归神经网络

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贝叶斯正则化神经网络预测金属晶体结合能的研究 被引量：14

18

作者 吴启勋 胡树青 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期604-608,共5页

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对61种金属晶体结合能进行了预测。对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验。预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于熟知... 采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对61种金属晶体结合能进行了预测。对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化,并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验。预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)。它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段。 展开更多

关键词 贝叶斯正则化神经网络(brnn) 反向传播算法(BP) 人工神经网络(ANN) 结合能 金属晶体

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