基于MIV-BP型网络实验的房地产项目风险识别研究 被引量：29

1

作者 何芳 王小川 +1 位作者 肖森予 李晓丽 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期229-234,共6页

为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛... 为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact ValueBack-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神经网络对于房地产项目风险度识别具有良好的适应性和准确性,实验结果客观,达到专家评价的要求,并在风险因素作用度分析上具有良好的应用价值。 展开更多

关键词 房地产 风险识别 miv-BP网络 miv算法

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基于MIV和GA-BP模型的农业机械化水平影响因素实证分析 被引量：16

2

作者 张永礼 陆刚 武建章 《农业现代化研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1026-1031,共6页

农业机械化是农业现代化的前提和标志。利用2007-2012年31个省(市)面板数据,建立GA-BP神经网络模型,计算MIV值,对我国农业机械化水平影响因素进行了实证分析。结果表明,农村劳动力转移率、农村居民收入水平和农作物种植结构对农业机械... 农业机械化是农业现代化的前提和标志。利用2007-2012年31个省(市)面板数据,建立GA-BP神经网络模型,计算MIV值,对我国农业机械化水平影响因素进行了实证分析。结果表明,农村劳动力转移率、农村居民收入水平和农作物种植结构对农业机械化水平的影响较大,土地经营规模影响较小;户均人口数、水稻播种面积比重、农村居民家庭经营山地面积有负向影响,其它因素有正向影响。从区域来看,农村劳动力转移率是华北、东北、华东和中南地区农业机械化水平主要影响因素,户均人口数在华东、中南和东北地区具有负向影响,但在西北和西南地区具有正向影响,农业机械化水平总体呈现"东部缺地,西部缺人"的现状。从趋势来看,农村劳动力转移率、玉米播种面积比重和农村居民家庭人均纯收入的正向影响在不断增强,农村居民家庭经营山地面积、水稻播种面积比重、户均人口数的负向影响在波动中逐年减弱。为提高农业机械化水平,应加快农村剩余劳动力转移,突破稻作农机技术瓶颈,发展适合山区作业的中小型农业机械,同步推进农机专业服务市场发展和农业适度规模化经营。 展开更多

关键词 农业机械化水平 影响因素 miv 遗传算法 BP神经网络

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基于MIV-PSO-BPNN的掘进面风温预测方法 被引量：4

3

作者 程磊 李正健 +2 位作者 贺智勇 史浩镕 王鑫 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期11-17,共7页

目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPN... 目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPNN模型、PSO-BPNN模型、SVR模型相比较。结果结果表明:MIV-PSO-BPNN预测模型的相对误差为-0.47%~1.81%,分别优于PSO-BPNN、BPNN、SVR预测模型的-3.96%~1.93%,-5.54%~2.98%,-2.16%~2.95%,预测模型的误差为-0.1~0.5℃,表明预测值与实测值基本一致;与BPNN预测模型、PSO-BPNN预测模型、SVR预测模型相比,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测结果平均绝对误差分别减少65%,54%,50%,均方误差分别减少88%,78%,69%,表明该预测模型的预测效果优于其他3种模型。结论所提模型适用于矿井掘进工作面风温的预测。 展开更多

关键词 BP神经网络 miv算法 粒子群优化算法 风温预测 算法优化

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基于BP神经网络和MIV算法的注塑件工艺参数优化研究 被引量：11

4

作者 张鲁滨 黄海松 姚立国 《塑料科技》 CAS 北大核心 2018年第12期94-99,共6页

针对注塑件翘曲变形问题,以某塑料叶轮为研究对象,首先设计了正交试验对叶轮进行翘曲分析,通过正交试验获得的相关数据,建立了基于BP神经网络的注塑件翘曲量预测模型。在预测模型的基础上,通过采用平均影响值(MIV)算法对模型的输入参数... 针对注塑件翘曲变形问题,以某塑料叶轮为研究对象,首先设计了正交试验对叶轮进行翘曲分析,通过正交试验获得的相关数据,建立了基于BP神经网络的注塑件翘曲量预测模型。在预测模型的基础上,通过采用平均影响值(MIV)算法对模型的输入参数进行筛选后,再进行仿真模拟。结果表明:经MIV算法优化后的塑件翘曲量预测模型具有较高的预测精度,模型预测的相对误差由原来的13%减小到7%,对实际注塑加工生产具有重要意义。 展开更多

关键词 注塑成型 参数优化 正交试验 BP神经网络预测模型 miv算法

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基于MIV-GA-BP神经网络的铅酸蓄电池SOC预测 被引量：6

5

作者 孙硕 孙俊忠 +2 位作者 周智勇 杨占录 蔡巍 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第2期228-231,共4页

建立了铅酸蓄电池充电过程中SOC的神经网络预测模型,采用平均影响值(MIV)算法对预测模型的输入变量进行了分析和筛选。在MIV算法的基础上,比较了基于遗传算法优化的BP神经网络(MIV-GA-BP)与传统MIV-BP神经网络对蓄电池充电过程中SOC的... 建立了铅酸蓄电池充电过程中SOC的神经网络预测模型,采用平均影响值(MIV)算法对预测模型的输入变量进行了分析和筛选。在MIV算法的基础上,比较了基于遗传算法优化的BP神经网络(MIV-GA-BP)与传统MIV-BP神经网络对蓄电池充电过程中SOC的预测误差。测试样本的验证结果表明,MIV-GA-BP神经网络模型对蓄电池充电过程的SOC预测精度更优。 展开更多

关键词 铅酸蓄电池 荷电状态(SOC) 神经网络 平均影响值(miv) 遗传算法

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基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测 被引量：2

6

作者 邓皓 李文竹 +1 位作者 刘婧然 刘心 《节水灌溉》 北大核心 2020年第4期68-72,共5页

核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系。针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型。经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均... 核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系。针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型。经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均气温、平均气压、相对湿度、日照时数。以此作为经MEA(思维进化算法)优化后的Elman神经网络模型的输入,核桃逐日需水量作为输出,经过对仿真结果分析,此模型的均方根误差为0.317,证明具有良好的预测效果。 展开更多

关键词 核桃需水 ELMAN神经网络 思维进化算法 miv算法

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基于MIV分析的GA-BP神经网络光伏短期发电预测 被引量：27

7

作者 王英立 陶帅 +1 位作者 候晓晓 齐宏 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期236-242,共7页

针对光伏发电神经网络预测模型输入变量较多,造成网络预测的稳定度与精确度不高的问题,提出一种基于改进MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络光伏短期发电预测的方法。此方法结合Spearman相关系数显著性检验与利用欧式距离计算... 针对光伏发电神经网络预测模型输入变量较多,造成网络预测的稳定度与精确度不高的问题,提出一种基于改进MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络光伏短期发电预测的方法。此方法结合Spearman相关系数显著性检验与利用欧式距离计算变化因子α改进的MIV分析,得到输入变量(气象因素)与输出变量(光伏发电量)的外部相关程度与内部相关程度,筛选出对输出变量相关程度最大的输入变量,利用优化的神经网络对光伏发电进行短期预测。实验结果表明,该方法的均方误差由BP、GA-BP预测网络的3.7034、1.8552减小到0.6450,提高了预测网络的稳定度与精准度。 展开更多

关键词 光伏发电预测 遗传算法 BP神经网络 改进的miv算法

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基于MIV分析的GA-BP神经网络闸门健康诊断 被引量：8

8

作者 罗光宇 杨光明 《水电能源科学》 北大核心 2021年第11期203-206,194,共5页

由于闸门结构在水利枢纽运行中担任拦截水流、控制水位、调节流量、排放泥沙和飘浮物等的任务,闸门的健康诊断具有重要意义。针对闸门健康诊断模型的输入变量较多,造成网络检测的稳定性和精确度不高的问题,提出一种基于MIV(mean impact ... 由于闸门结构在水利枢纽运行中担任拦截水流、控制水位、调节流量、排放泥沙和飘浮物等的任务,闸门的健康诊断具有重要意义。针对闸门健康诊断模型的输入变量较多,造成网络检测的稳定性和精确度不高的问题,提出一种基于MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络的闸门健康诊断方法。通过对138组闸门历史检测数据进行MIV分析,得到输入变量(诊断指标)与输出变量(闸门的健康等级)相关程度和平均贡献度,通过变量筛选原则筛选出对输出变量相关程度最大的输入变量,利用遗传算法对筛选完输入变量后的网络进行初始权值和阈值的优化,实现网络的全局优化。仿真结果表明,该方法的检测正确率从BP、GA-BP的65.79%、76.32%提高到了89.47%,能够显著提高闸门健康诊断的稳定性与准确率。 展开更多

关键词 闸门健康诊断 遗传算法 BP神经网络 miv算法

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MIV算法选取应变电桥在载荷建模中的应用 被引量：2

9

作者 何乐儒 李亚南 +1 位作者 李俊 曹景涛 《航空计算技术》 2017年第5期64-67,共4页

应变电桥法是飞机飞行载荷测量的一种重要方法,其测量精度与应变电桥的选择有直接的关系。基于载荷测量基本理论,提出利用MIV算法选取应变电桥,对比分析了不同电桥组合下的载荷方程及其误差,并给出了检验工况下的检验误差。结果表明:随... 应变电桥法是飞机飞行载荷测量的一种重要方法,其测量精度与应变电桥的选择有直接的关系。基于载荷测量基本理论,提出利用MIV算法选取应变电桥,对比分析了不同电桥组合下的载荷方程及其误差,并给出了检验工况下的检验误差。结果表明:随着应变电桥个数的减少,检验误差呈先减少然后平缓变化,最后增大的趋势;基于MIV算法获得的弯矩和剪力载荷测量精度均在可接受范围内。 展开更多

关键词 飞行载荷 测量 应变电桥选择 miv算法

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基于BP神经网络和MIV算法的高价值专利预测与影响因素分析 被引量：15

10

作者 胡泽文 周西姬 《信息资源管理学报》 CSSCI 2023年第6期144-155,共12页

通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(... 通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(1)BP神经网络模型的预测性能较优,预测准确率全部达到89%以上,其中“专利家族规模”评估出高价值专利为预测目标向量的BP神经网络模型表现最优,而“专利家族规模”与“专利被引频次”组合指标评估出高价值专利为预测目标向量的识别模型表现相对较差。(2)MIV绝对值能够有效反映专利价值各维度指标对模型预测结果的影响和贡献程度,其中技术价值维度指标对高价值专利预测结果的影响最为显著。从单个指标的MIV绝对值和总占比来看,专利IPC4分类数、首次被引速度、权利要求数和专利被引频次对各模型高价值专利预测结果的影响程度较大。 展开更多

关键词 高价值专利 BP神经网络 miv算法 专利预测 机器学习 专利价值评估

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基于MIV-BP神经网络的库岸滑坡位移预测 被引量：1

11

作者 林世权 苏爱军 杨世文 《甘肃科学学报》 2021年第6期121-125,共5页

首先采用平均值影响(MIV)法对影响库岸滑坡的外部诱发因素进行了筛选,然后结合BP神经网络建立了MIV-BP库岸滑坡位移预测模型,并对三峡库区重大滑坡灾害之一的奉节县藕塘滑坡进行了位移预测研究。结果表明:MIV-BP模型的预测结果与实际变... 首先采用平均值影响(MIV)法对影响库岸滑坡的外部诱发因素进行了筛选,然后结合BP神经网络建立了MIV-BP库岸滑坡位移预测模型,并对三峡库区重大滑坡灾害之一的奉节县藕塘滑坡进行了位移预测研究。结果表明:MIV-BP模型的预测结果与实际变形特征基本一致,与未考虑滞后性的BP模型相比,最大误差减小了4.41%。该模型能够较好地对库岸滑坡变形进行预测,可运用在三峡库区涉水滑坡的位移预测中。 展开更多

关键词 滑坡 位移预测 miv-BP算法 降雨 库水位

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基于BP-MIV的地铁磁感应电压影响因素贡献度分析 被引量：1

12

作者 刘江涛 高海洋 +4 位作者 卫茹 陈庭记 杨莲 延巧娜 孔维君 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第3期149-158,共10页

地铁牵引电流在列车运行中动态变化,导致周边电网回路中产生磁感应电压,由此产生的感应电流是致使变压器发生直流偏磁的关键因素之一。磁感应电压的产生受多种因素影响,为定量分析不同影响因素对其贡献度的大小,首先利用磁感应电压公式... 地铁牵引电流在列车运行中动态变化,导致周边电网回路中产生磁感应电压,由此产生的感应电流是致使变压器发生直流偏磁的关键因素之一。磁感应电压的产生受多种因素影响,为定量分析不同影响因素对其贡献度的大小,首先利用磁感应电压公式推导出地铁磁感应电压的主要影响因素,其次建立“地铁线路-输电线”磁耦合边界元模型,仿真分析关键因素对感应电压的影响,在列车平稳运行阶段,感应电压受影响很小,在1 000 m处,感应电压已衰减了90%,继而构建了产生磁感应电压的反向(back propagation,BP)神经网络,并采用平均影响值(mean impact value,MIV)解析各个影响因素对磁感应电压的贡献度。结果表明,等效回路中磁感应电压更易被等效回路长度影响,其贡献度为44.38%,相对距离的贡献度最小,仅为21.31%。因此,电力系统构成等效回路的面积是影响最终在闭合回路中产生磁感应电压值的最重要因素。 展开更多

关键词 地铁 磁感应电压 BP神经网络 miv算法 电力系统 贡献度

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基于MIV-BP网络与粗糙集的边坡敏感性分析 被引量：2

13

作者 孙宁嵘 张勤 沙勇华 《河南科学》 2016年第10期1706-1711,共6页

结合BP神经网络与MIV算法,提出一种新的边坡稳定性影响因素敏感性分析方法.运用MATLAB程序对边坡的稳定性的影响因素进行敏感性分析,通过对选取的48个边坡工程实例进行神经网络模型的有效验证.并在MIV-BP网络分析的基础上,将其主要因素... 结合BP神经网络与MIV算法,提出一种新的边坡稳定性影响因素敏感性分析方法.运用MATLAB程序对边坡的稳定性的影响因素进行敏感性分析,通过对选取的48个边坡工程实例进行神经网络模型的有效验证.并在MIV-BP网络分析的基础上,将其主要因素采用FCM算法离散属性数据,将边坡稳定性影响因素敏感性转化为粗糙集理论中属性重要性问题,综合分析结果表明:各因素对边坡稳定性的敏感性由大到小依次为内摩擦角、凝聚力、容重、边坡角、边坡高度、孔隙水压力比. 展开更多

关键词 miv-BP神经网络 模糊C-均值算法 粗糙集 边坡稳定性 敏感性分析

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基于MIV特征筛选与BP神经网络的施工隧道通风控制算法 被引量：1

14

作者 王中洋 孟宪伦 《软件导刊》 2018年第6期100-101,105,共3页

针对隧道时变性与不确定性,提出一种基于BP神经网络预测风机频率的算法,通过频率预测开启风机,实现隧道通风自动化。在此算法基础上,运用MIV算法筛选有意义的输入参数。结果表明,经MIV算法优化后,BP神经网络算法预测风机频率有较高精确... 针对隧道时变性与不确定性,提出一种基于BP神经网络预测风机频率的算法,通过频率预测开启风机,实现隧道通风自动化。在此算法基础上,运用MIV算法筛选有意义的输入参数。结果表明,经MIV算法优化后,BP神经网络算法预测风机频率有较高精确性,符合风机在隧道的运行特性,可应用于隧道通风。 展开更多

关键词 隧道通风控制算法 BP神经网络 miv

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基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测 被引量：11

15

作者 邵良杉 周玉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期34-39,共6页

为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法（MA）优化核极限学习机（KELM）参数,借助KELM拟合评判指标... 为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法（MA）优化核极限学习机（KELM）参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值（MIV）方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明：预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。 展开更多

关键词 岩爆烈度等级 文化基因算法(MA) 核极限学习机(KELM) 平均影响值(miv) miv调解率

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基于遗传算法-反向传播神经网络与平均影响值的黄淮海小麦产量效益综合分析

16

作者 郭颖 郝淑娟 +1 位作者 常倩 杨啸宇 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期10-20,共11页

黄淮海地区是中国冬小麦的主要生产区域。为明确小麦生产过程中的影响因素及提高小麦产量,研究通过融合遗传算法、反向传播神经网络、平均影响值变量算法以及多源数据,对黄淮海地区小麦生产综合产量及效益进行了分析。结果表明,A-6月时... 黄淮海地区是中国冬小麦的主要生产区域。为明确小麦生产过程中的影响因素及提高小麦产量,研究通过融合遗传算法、反向传播神经网络、平均影响值变量算法以及多源数据,对黄淮海地区小麦生产综合产量及效益进行了分析。结果表明,A-6月时间单元的神经网络模型具有较高的稳定性和预测准确性,R^(2)值达到0.909,平均绝对误差和均方根误差数值分别为1 751.39和35.15。基于累计贡献率大于90%的原则,筛选出12个重要性指标。通过对高低效益区域的投入产出对比分析,发现高效益区域的小麦产量较低效益区域提高了83.257%,其数值为3 022 858 t。黄淮海地区高效益与低效益地区小麦的产量及投入产出差异较大,小麦的生产效率随着年份的增长变化不明显。研究为黄淮海地区小麦生产的优化提供了科学依据。 展开更多

关键词 黄淮海小麦 GABP-miv算法 多源数据 效益分析 生产效率

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基于RBF神经网络滑坡灾害发生概率预报方法 被引量：12

17

作者 李璐 温宗周 +2 位作者 张阳阳 董勋凯 王真 《西安工程大学学报》 CAS 2017年第4期521-526,共6页

为了解决滑坡传统预报中参数单一问题,基于RBF神经网络,采用MIV算法进行成灾因子的筛选;通过因子的历史数据训练、泛化建立模型;最后,模型经过自学习功能,输出滑坡成灾概率结果,并与预警等级相结合进行预报功能.以汉阴县滑坡灾害为例验... 为了解决滑坡传统预报中参数单一问题,基于RBF神经网络,采用MIV算法进行成灾因子的筛选;通过因子的历史数据训练、泛化建立模型;最后,模型经过自学习功能,输出滑坡成灾概率结果,并与预警等级相结合进行预报功能.以汉阴县滑坡灾害为例验证模型的预测结果.结果表明,预测与实际结果吻合度达到91.12%,表明该方法具有一定的可行性. 展开更多

关键词 滑坡 RBF神经网络 miv算法 预报模型

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基于地质大数据的泥石流灾害易发性评价 被引量：20

18

作者 张永宏 葛涛涛 +2 位作者 田伟 夏广浩 何静 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3319-3325,共7页

在地质大数据背景下,为了更加精准、客观地评估泥石流易发程度,提出一种基于神经网络的区域泥石流易发性评价模型,并结合使用平均影响值算法(MIV)、遗传算法(GA)、Borderline-SMOTE算法提升模型精度。在预处理阶段使用Borderline-SMOTE... 在地质大数据背景下,为了更加精准、客观地评估泥石流易发程度,提出一种基于神经网络的区域泥石流易发性评价模型,并结合使用平均影响值算法(MIV)、遗传算法(GA)、Borderline-SMOTE算法提升模型精度。在预处理阶段使用Borderline-SMOTE算法处理非平衡数据集的分类问题,之后采用神经网络拟合主要指标与易发程度的非线性关系并结合遗传算法提升拟合速度,最后结合MIV算法定量分析指标与易发程度相关性。选取雅鲁藏布江中上游流域作为研究区域,实验结果显示,模型能够有效降低非平衡数据集的过拟合,优化原始输入维度,同时在拟合速度上有了很大提升。采用AUC指标检验评价结果,测试集的分类精度达到97.95%,说明模型能够在非平衡数据集下为评价研究区域泥石流易发程度提供参考。 展开更多

关键词 地质大数据 泥石流 易发性 平均影响值算法 遗传算法 Borderline-SMOTE算法

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基于BP网络巡航段油耗估计及影响结构分析 被引量：4

19

作者 陈静杰 颜艳 刘家学 《计算机测量与控制》 2015年第6期2135-2138,共4页

针对影响因素众多、各因素之间耦合关系复杂,相对油耗呈显著非线性问题,提出了一种基于BP网络的神经元组合线性方法;该方法实现了复杂非线性关系的逼近,并利用MIV算法进行影响因素结构分析,以及各因素微小变化对巡航段油耗的贡献;实验... 针对影响因素众多、各因素之间耦合关系复杂,相对油耗呈显著非线性问题,提出了一种基于BP网络的神经元组合线性方法;该方法实现了复杂非线性关系的逼近,并利用MIV算法进行影响因素结构分析,以及各因素微小变化对巡航段油耗的贡献;实验结果对比表明:该方法建立的模型预测精度较高,泛化能力较强,对实际飞行中航线飞行油耗估计以及影响因素评估具有参考价值。 展开更多

关键词 BP网络 平均影响值算法 结构分析 油耗模型

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基于GA-BP神经网络的浮选加药量预测 被引量：7

20

作者 郭西进 邵辉 +1 位作者 王广胜 陈晓天 《煤炭工程》 北大核心 2017年第2期106-108,共3页

针对现有煤泥浮选加药量预测不准确的问题,提出了基于GA-BP神经网络作为煤泥浮选加药量的预测模型。首先通过MIV值评价法筛选出对浮选加药量影响较大的因素,进而建立了基于GA-BP神经网络的加药预测模型。用MIV值评价法完成了对网络结构... 针对现有煤泥浮选加药量预测不准确的问题,提出了基于GA-BP神经网络作为煤泥浮选加药量的预测模型。首先通过MIV值评价法筛选出对浮选加药量影响较大的因素,进而建立了基于GA-BP神经网络的加药预测模型。用MIV值评价法完成了对网络结构的简化;用遗传算法优化神经网络的方法提高了神经网络模型预测加药量的精度。 展开更多

关键词 BP神经网络 浮选加药 miv值评价法 遗传算法

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