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基于GA-BP神经网络的储层油气性智能识别与预测研究
1
作者 陈晓 林佳金 《计算机应用文摘》 2026年第4期253-255,共3页
针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型... 针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型构建与优化,实现了干层、油层和水层的精准分类,以及孔隙度和渗透率的有效预测。实验结果表明,经过数据均衡化和相关性特征筛选后,GA-BP模型在训练集上的判定系数达0.91,在测试集上的判定系数为0.82,相较于传统BP神经网络,识别准确率提高了18.7%,训练时间缩短了32.4%,为油田的高效勘探开发提供了科学且可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 储层识别 ga-bp神经网络 测井曲线 物性预测 智能勘探
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基于GA-BP神经网络优化酒糟酿造酱香型食醋的工艺研究
2
作者 许怡琦 惠明 +3 位作者 牛家乐 田青 潘春梅 尤永松 《粮食与油脂》 北大核心 2026年第3期114-125,共12页
以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果... 以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果表明:RSM测试样本的输出值与试验结果相关系数为0.9841,GA-BP神经网络的相关系数达0.9930。GA-BP神经网络模型预测的工艺参数:发酵温度35.8℃、pH 4.56、复合酶制剂4.2%(以酒糟醪液质量计)、接种量3.96%(以酒糟醪液体积计),使乙醇体积分数达4.75%,较RSM模型优化工艺(4.60%)提升3.26%。基于此工艺制备的酱香型食醋感官、理化及微生物指标均符合国家标准,并且具有独特酱香风味,这主要源于杂环类和醇类协同呈味作用。 展开更多
关键词 酒糟 发酵 ga-bp神经网络 酱香型食醋 工艺优化
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发电上市公司社会责任会计信息披露质量评价——基于因子分析和GA-BP神经网络模型
3
作者 何姣 李娜 湛忠灿 《会计之友》 北大核心 2026年第2期83-91,共9页
企业社会责任会计信息披露作为衡量公司履行社会责任的重要手段,对于提升企业透明度和社会形象至关重要。通过构建发电上市公司社会责任会计信息披露质量评价指标体系,运用因子分析和GA-BP神经网络模型对2019—2023年连续独立发布社会... 企业社会责任会计信息披露作为衡量公司履行社会责任的重要手段,对于提升企业透明度和社会形象至关重要。通过构建发电上市公司社会责任会计信息披露质量评价指标体系,运用因子分析和GA-BP神经网络模型对2019—2023年连续独立发布社会责任报告的10家典型发电上市公司进行披露质量评价。研究发现:10家公司社会责任会计信息披露质量整体呈现逐年改善趋势,但披露质量水平有待进一步提升;大唐发电、华能国际等5家中央企业所属上市公司披露质量相对较高;不同公司受社会责任投入、绿色环保因子等因素综合影响导致披露质量差异较大。文章分别从建立完善的披露体系、加强外部独立鉴证和提高企业自身披露水平三个方面提出对策建议,以期为提升发电上市公司社会责任会计信息披露质量提供借鉴。 展开更多
关键词 社会责任会计 信息披露 ga-bp神经网络 因子分析
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GA-BP模型模拟三峡库区参考作物蒸散量的适用性
4
作者 苏浚镠 周明涛 +2 位作者 陈博 杨佳佳 白思璐 《中国农业气象》 2026年第3期344-352,共9页
参考作物蒸散量(ET0)的精准估算对农业灌溉优化与水资源管理具有重要意义。由于气象数据缺失,传统经验模型在ET0估算中的应用常受制约。本研究旨在研究遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BP)模型在三峡库区ET0模拟中的适用性。以三峡库区... 参考作物蒸散量(ET0)的精准估算对农业灌溉优化与水资源管理具有重要意义。由于气象数据缺失,传统经验模型在ET0估算中的应用常受制约。本研究旨在研究遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BP)模型在三峡库区ET0模拟中的适用性。以三峡库区1980-2023年6个气象观测站逐日气象数据为基础,构建基于GA-BP的16种ET0估算模型,并与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink和Irmak-Allen(I-A)三类传统经验模型进行对比分析。结果表明:GA-BP模型在各区域的模拟精度显著优于传统经验模型。在仅使用气温与太阳辐射数据时,GA-BP2模型相比H-S模型,R^(2)提升15.69%,MAE降低35.36%,RMSE降低40.63%;引入日照时数后,GA-BP6相比Makkink模型,R^(2)提升31.20%,MAE降低27.33%,RMSE降低23.47%;整合相对湿度后,GA-BP12相比I-A模型,R^(2)提升15.10%,MAE降低57.88%,RMSE降低43.92%。因此,GA-BP模型可以作为气象资料缺乏情况下三峡库区ET0计算的推荐模型。 展开更多
关键词 ga-bp模型 参考作物蒸散量 三峡库区 ET0估算 气象数据缺失
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电动汽车减速器传动效率的GA-BP神经网络建模与分析
5
作者 蒋文才 曹梅丽 《机械研究与应用》 2026年第1期114-117,共4页
减速器传动效率是提高电动汽车驱动桥传动系统效率的重要因素。传统的效率模型难以反映传动系统在复杂工况下的实际情况,为此,该文采用GA-BP神经网络建立了电动汽车减速器传动效率模型。相较于传统效率模型,该模型能够通过遗传算法全面... 减速器传动效率是提高电动汽车驱动桥传动系统效率的重要因素。传统的效率模型难以反映传动系统在复杂工况下的实际情况,为此,该文采用GA-BP神经网络建立了电动汽车减速器传动效率模型。相较于传统效率模型,该模型能够通过遗传算法全面寻找最优解,并采用神经网络非线性能力,构建出减速器传动效率与润滑油温度、输入转矩及转速多变量之间的复杂关系。仿真结果表明,模型的RMSE分别为0.24354和0.33229,最大相对误差百分比小于4%,验证了模型的准确性。因此,该模型能很好地揭示减速器传动效率随工况的变化规律。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 传动效率 电动汽车 减速器
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基于GA-BP神经网络的铆钉镦头最大压铆力预测
6
作者 方阳 张卫文 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期179-189,共11页
为了更好地预测铆接装配连接过程中的最大压铆力,以铆钉直径、钉杆长度、钉孔直径和连接夹层厚度作为输入变量进行探究分析。首先,运用ABAQUS二次开发Python脚本语言的参数化建模方法,实现自动创建铆接镦头成形的数值模型,并结合试验结... 为了更好地预测铆接装配连接过程中的最大压铆力,以铆钉直径、钉杆长度、钉孔直径和连接夹层厚度作为输入变量进行探究分析。首先,运用ABAQUS二次开发Python脚本语言的参数化建模方法,实现自动创建铆接镦头成形的数值模型,并结合试验结果验证有限元模型分析压铆力的合理性。然后,运用GA-BP神经网络对有限元建模分析的批量样本数据进行训练,构建铆钉标准镦头变形的最大压铆力预测代理模型。最后,以MS20470AD铆钉为例,对GA-BP神经网络模型最大压铆力的预测值与测试值误差指标数据进行分析。结果表明,使用GA-BP神经网络预测MS20470AD铆钉标准镦头成形所需的最大压铆力有较好的可靠性,平均绝对误差百分比为1.14%,平均预测精度达到98.86%,且铆钉直径和钉孔直径对最大压铆力有正相关影响。 展开更多
关键词 铆接 铆钉镦头 参数化建模 ga-bp神经网络 最大压铆力
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基于GA-BP神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测
7
作者 谢尊贤 马浩浩 +1 位作者 江松 武潇云 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第3期81-88,共8页
为提高矿山排土场边坡失稳预测的准确性与可靠性,构建一种基于改进遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测模型。利用GA全局优化BP神经网络的权值和阈值,并引入Levenberg-Marquardt(LM)算法以提升网络收敛效... 为提高矿山排土场边坡失稳预测的准确性与可靠性,构建一种基于改进遗传算法(GA)优化反向传播(BP)神经网络的露天矿山排土场边坡失稳预测模型。利用GA全局优化BP神经网络的权值和阈值,并引入Levenberg-Marquardt(LM)算法以提升网络收敛效率;选取台阶坡面角、岩土内应力、台阶高度、地表位移、孔隙水压力等10个关键指标作为输入,以边坡安全系数为输出,并通过150组矿山案例数据进行模型训练与验证。结果表明:相较于传统BP模型,GA-BP模型的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低46.9%、25.4%和5.38%,预测值更贴近安全系数阈值(F_(s)=1.2),预测灵敏度和稳定性显著提升。皮尔森相关性分析进一步显示,地表位移与内部位移(0.98)、孔隙水压力与降雨量(0.75)呈强相关性,验证了输入指标的合理性。 展开更多
关键词 遗传算法(GA) 反向传播(BP)神经网络 露天矿山 排土场 边坡失稳预测 安全系数
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面向Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测的GA-BP神经网络模型
8
作者 覃树宏 梁锦 《电镀与精饰》 北大核心 2026年第1期116-122,130,共8页
Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genet... Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genetic Algorithm-Backpropagation,GA-BP)神经网络模型,对Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测方法展开研究。选用50 mm×50 mm×5 mm 304不锈钢板材作为基体材料进行预处理,使用电镀液配方对镀液进行配置;采用恒电流脉冲电镀模式完成复合电镀,并利用多功能摩擦磨损试验机进行耐磨性能试验;构建基于BP神经网络的Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测模型,并引入遗传算法对BP神经网络模型的阈值和权值展开寻优,将磨损量作为模型输出,实现Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测。试验表明,利用本文方法获取的磨损量预测值与磨损量真实值之间的误差最大仅为0.2 mg,预测后的R^(2)为0.988,预测结果的拟合优度较高,应用效果较好。 展开更多
关键词 Ni-SiC纳米镀层 耐磨性能预测 GA算法 BP神经网络 摩擦磨损
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基于GA-BP神经网络的鸡舍有害气体浓度预测研究
9
作者 孙希宇 任守华 +2 位作者 彭彦斌 石嘉敏 张仕豪 《中国家禽》 北大核心 2026年第2期95-102,共8页
为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提... 为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提升预测结果的准确性。结果显示:GA-BP神经网络预测模型对有害气体浓度预测结果准确性更高,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))作为评价指标,在二氧化碳、硫化氢、氨气浓度预测上RMSE值分别为42.43、0.03、0.48,R^(2)值分别为0.94、0.96、0.96,均优于BP神经网络预测模型。研究表明,GA-BP神经网络模型能够较准确预测鸡舍内有害气体浓度,可为鸡舍有害气体调控提供技术支持。 展开更多
关键词 鸡舍 遗传算法 BP神经网络 有害气体 预测模型
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基于GA-BP神经网络的风雹耦合所致冰雹冲击力预测 被引量：1
10
作者 戴益民 李怿歆 +2 位作者 徐瑛 刘泰廷 王威 《工程力学》 北大核心 2025年第12期191-199,共9页
自然灾害统计表明,风雹对光伏结构灾害损失量呈现逐年递增趋势,国内外针对风雹耦合作用相关研究基本空白,因此有必要针对风雹耦合作用下光伏结构的抗风雹冲击力开展研究,该研究对精确预测光伏结构抗风雹冲击能力具有重要的现实意义。该... 自然灾害统计表明,风雹对光伏结构灾害损失量呈现逐年递增趋势,国内外针对风雹耦合作用相关研究基本空白,因此有必要针对风雹耦合作用下光伏结构的抗风雹冲击力开展研究,该研究对精确预测光伏结构抗风雹冲击能力具有重要的现实意义。该文采用课题组自研的冰雹冲击模拟一体化装置进行了风雹耦合机理试验,以风速与湍流度为变量,系统研究不同粒径冰雹对光伏结构冲击力峰值规律,试验结果验证并指导建立了BP神经网络结构用于预测风雹下单颗粒冰雹冲击力,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立了GA-BP神经网络。结果表明:冰雹冲击力峰值随着冰雹粒子直径、发射速度以及风速的增大而增大,冰雹冲击力峰值随着湍流度的增大而减小,且同样冰雹发射速度下,直径越大,冰雹冲击力受风速以及湍流度的影响越明显;相比传统BP神经网络,GA-BP神经网络的预测精度和泛化能力更强,可以更精准地预测风雹耦合作用下单颗粒冰雹冲击力峰值。 展开更多
关键词 光伏结构风雹灾害 冰雹冲击力 BP神经网络 ga-bp神经网络 风速 湍流度
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基于田口方法与GA-BP神经网络的高速钢轧辊磨削表面粗糙度预测
11
作者 高慧敏 任新意 +3 位作者 艾矫健 黄华贵 周鹏飞 胡淇伟 《上海金属》 2025年第3期86-92,共7页
由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移... 由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移速度和进给量等工艺参数对轧辊表面粗糙度的影响,获得了最优磨削工艺参数。利用遗传算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化,并利用实际生产数据构建了基于GA-BP神经网络的预测高速钢轧辊磨削表面粗糙度模型。与实测结果的对比表明,该模型具有良好的适用性和预测精度,可为高速钢轧辊表面粗糙度的精准控制提供参考。 展开更多
关键词 热轧 磨削 田口方法 ga-bp神经网络 表面粗糙度
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基于GA-BP神经网络的轴承动态温度预测
12
作者 邓长城 安林超 +1 位作者 曹晓彦 梁萍 《河南工学院学报》 2026年第2期7-13,共7页
针对SKF-7206 ACCBM轴承复杂工况下的温度精准预测难题,提出一种基于GA优化BP神经网络轴承动态温度预测模型。在转速范围0—12000 rpm、径向/轴向载荷0—4 kN、润滑脂含量5%—15%工况下采集8190组温度数据,构建包含输入层(初始温度、游... 针对SKF-7206 ACCBM轴承复杂工况下的温度精准预测难题,提出一种基于GA优化BP神经网络轴承动态温度预测模型。在转速范围0—12000 rpm、径向/轴向载荷0—4 kN、润滑脂含量5%—15%工况下采集8190组温度数据,构建包含输入层(初始温度、游隙、转速、轴向载荷、径向载荷、润滑脂含量)、隐藏层(11个神经元)及输出层(双轴承温度)的三层BP神经网络模型,并采用GA对网络权重与阈值进行全局优化。结果表明:GA-BP神经网络模型在第42代收敛,误差范数为为2.79;仅需2次训练即可收敛,显著优于传统BP神经网络的7642次迭代;模型相关系数高于0.96;稳态工况预测样本误差大部分小于0.02459。 展开更多
关键词 BP神经网络 GA 轴承温度
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测 被引量：2
13
作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 ga-bp神经网络
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基于特征工程和GA-BP神经网络的气体超声流量计使用中检验方法的研究 被引量：1
14
作者 金宇强 李春辉 +1 位作者 黄震威 谢代梁 《计量学报》 北大核心 2025年第6期884-890,共7页
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部... 气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部分检定流量点模型表现欠佳的问题,提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键,通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选,在保持关键特征参数和模型性能的基础上,减少冗余特征,将初始的17个特征降至9个;同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明,经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升,最高预测准确度提升达33%。 展开更多
关键词 流量计量 超声流量计 使用中检验 机器学习 特征工程 ga-bp神经网络
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响应面法与GA-BP神经网络联合优化细菌降解石油烃参数研究 被引量：1
15
作者 鲁钧豪 孙先锋 +2 位作者 王致桦 宋柯 吴蔓莉 《现代化工》 北大核心 2025年第4期102-109,共8页
采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),... 采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),经GA-BP神经网络优化后的最优降解条件为:温度为35.10℃、pH为7.96、菌液接种量为5.17%、初始原油质量分数为1.02%,该条件下石油烃降解率的试验值可达(63.15±0.73)%,而GA-BP神经网络的预测值为63.4926%,预测值与试验值之间相对误差仅0.54%,模型整体拟合度较高(R=0.976 06),说明应用GA-BP神经网络优化石油烃降解条件合理可行。 展开更多
关键词 石油烃降解 响应面法 条件优化 ga-bp神经网络
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GA-BP神经网络在精准刻画场地地下水污染物扩散范围的应用研究 被引量：3
16
作者 季佳运 肖霄 +2 位作者 杨品璐 刘洋 周亚红 《岩矿测试》 北大核心 2025年第3期406-419,共14页
自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范... 自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范围刻画不准确的问题。本文通过ArcGIS空间插值图展示某化工园区地下水溶质的空间分布,发现Mn^(2+)离子分布与其形成机制规律相差较大,且尝试使用GIS多种插值方法(如克里金法、反距离权重法、样条函数等插值方法)效果均不理想,其扩散方向与研究区地下水流向及形成机理不符,可能是由于其监测点位分布不均。因此以重金属Mn^(2+)为例,使用GA-BP神经网络与标准BP神经网络对园区各点位Mn^(2+)浓度进行回归预测,建立其浓度与空间分布的神经网络模型,选取拟合程度较好的神经网络模型对监测点位缺失区域进行浓度预测,并结合空间插值圈定化工园区中心Mn^(2+)的扩散范围,同时用Mn^(2+)的产生机制对扩散范围进行验证。结果表明:GA-BP神经网络的Mn^(2+)浓度预测效果最好,使用其补充监测点缺失位置的Mn^(2+)浓度并重新绘制Mn^(2+)浓度分布图,新Mn^(2+)分布图显示化工园区中心Mn^(2+)扩散范围为1.70×10^(6)m^(2),超出化工园区面积为2.13×10^(5)m^(2)。与优化前的扩散范围相比,校正后的扩散范围符合Mn^(2+)产生和运移规律。GA-BP神经网络对场地地下水污染物扩散范围的精确圈定有较好的辅助效果,可为环境污染评估提供更加科学有效的方法支持。 展开更多
关键词 地下水 化工园区 ga-bp神经网络 扩散范围
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基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化 被引量：1
17
作者 杨洪浪 代钰霖 +1 位作者 龙红 刘达玉 《中国调味品》 北大核心 2025年第6期95-104,共10页
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到... 为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。 展开更多
关键词 卤猪大肠 剪切力 色差 感官评价 响应面 ga-bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的TA1晶粒度及分布激光超声检测研究 被引量：1
18
作者 夏振鑫 殷安民 +6 位作者 刘高峰 何烨卿 马凯博 徐达 姜家政 卢代军 陈候 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期108-116,共9页
采用激光超声检测技术对经过热处理之后的16块TA1工业纯钛样品进行检测,获取激光超声信号。采用互补集合经验拟态分解(CEEMD)、变分拟态分解(VMD)、集合经验拟态分解(EEMD)三种降噪方式对信号进行降噪处理,提取频率下的超声衰减系数。... 采用激光超声检测技术对经过热处理之后的16块TA1工业纯钛样品进行检测,获取激光超声信号。采用互补集合经验拟态分解(CEEMD)、变分拟态分解(VMD)、集合经验拟态分解(EEMD)三种降噪方式对信号进行降噪处理,提取频率下的超声衰减系数。基于瑞利散射公式,利用10 MHz下衰减系数建立了晶粒度检测的模型,检测精度小于92.5%。将不同频率下的衰减系数作为输入,晶粒度作为输出,建立基于遗传算法优化的GA-BP神经网络晶粒度检测模型,模型检测精度大于97%。再将不同频率下的衰减系数作为输入,期望值μ和标准值σ作为输出,建立基于遗传算法优化的GA-BP神经网络晶粒尺寸分布检测模型,检测期望值μ和标准差σ的检测精度大于92.5%。 展开更多
关键词 激光超声 ga-bp神经网络 TA1工业纯钛 晶粒度 晶粒尺寸分布
原文传递
融合小波分析的GA-BP模型呼兰河流域年径流预测 被引量：1
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作者 李杰 孙颖娜 曹越 《云南水力发电》 2025年第1期9-13,共5页
为了提高径流预测的精度,提出了小波分析与遗传算法优化BP神经网络相结合的预测模型。采用呼兰河流域兰西水文站1956-2019的实测年径流序列进行预测和测试,选取均方根误差(RMSE)、拟合系数(R^(2))和平均相对误差(MAPE)对预测结果进行对... 为了提高径流预测的精度,提出了小波分析与遗传算法优化BP神经网络相结合的预测模型。采用呼兰河流域兰西水文站1956-2019的实测年径流序列进行预测和测试,选取均方根误差(RMSE)、拟合系数(R^(2))和平均相对误差(MAPE)对预测结果进行对比评价,与其GA-BP模型和BP模型进行对比,有着更高的精度和更低的误差。为呼兰河流域径流的预测提供了一条新的方法。 展开更多
关键词 呼兰河流域 小波分析 径流预测 ga-bp组合模型
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基于GA-BP神经网络的高强螺栓节点优化设计 被引量：1
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作者 赵杭 沈波 +2 位作者 马文龙 王炎 袁佩 《水利规划与设计》 2025年第11期160-166,共7页
螺栓连接是装配式钢结构构件的主要连接方式,栓接节点作为整体结构体系中的关键受力部位,其安全性与可靠性至关重要,针对栓接节点的优化设计可以显著提高结构的受力性能。文章以新型装配式铁路便梁钢支墩为依托,建立了局部栓接节点有限... 螺栓连接是装配式钢结构构件的主要连接方式,栓接节点作为整体结构体系中的关键受力部位,其安全性与可靠性至关重要,针对栓接节点的优化设计可以显著提高结构的受力性能。文章以新型装配式铁路便梁钢支墩为依托,建立了局部栓接节点有限元参数化模型,并对支墩腹板高强螺栓连接节点中母板所受孔周应力进行了优化设计研究。为克服有限元建模工作量大的难题,搭建了GA-BP神经网络节点应力预测模型,并将螺栓横纵间距、母板厚度、螺栓型号4个构造参数作为网络神经元,利用该模型对母板孔周应力中的最小值进行预测,从而得到该预测值对应的各构造参数来实现节点优化。研究结果表明,在其他设计参数不变的前提下,优化节点参数后的母板孔周最大应力由196.1MPa下降至136.8MPa,降低了30%,实现了优化设计的目标。 展开更多
关键词 高强螺栓 有限元分析 ga-bp神经网络 优化设计
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