期刊导航
期刊开放获取
vip
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法
被引量：
21
1
作者
冉维丽
乔俊飞
《控制工程》
CSCD
2004年第3期212-215,共4页
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量...
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。
展开更多
关键词
pca-gabp
神经网络
BOD
软测量
主元分析
PCA
遗传算法
GA
污水处理
水质在线监测
在线阅读
下载PDF
职称材料
人工神经网络在径流预测中的应用:以黄河流域兰州水文站为例
被引量：
2
2
作者
陈浩芃
王燕
刘富
《北京印刷学院学报》
2024年第12期45-54,共10页
径流预测对于水力发电、水库调度、洪水预报等领域至关重要,因此建立一种高效、高精度的模型是领域研究重点。针对径流非线性函数特征,本文提出一种基于PCA降维输入变量和遗传算法优化初始参数的BP神经网络模型。首先运用PCA主成分分析...
径流预测对于水力发电、水库调度、洪水预报等领域至关重要,因此建立一种高效、高精度的模型是领域研究重点。针对径流非线性函数特征,本文提出一种基于PCA降维输入变量和遗传算法优化初始参数的BP神经网络模型。首先运用PCA主成分分析,对输入变量降维处理,在保证最大程度反应变量特征的情况下,提升网络速度,达到高效目标。其次运用遗传算法,以预测值和真实值误差的绝对值为适应度函数,优化网络初始权值阈值选取,以此实现精度优化目标。最后将数据划分进行训练与测试,根据评价指标得到模型预测效果。以黄河流域兰州站月径流量为研究对象进行数据训练与预测,通过径流量大小划分平水年以及丰水年优化模型建立。结果表明,与传统BP模型及其他研究者提出的支持向量机、随机森林、Adaboost Regressor回归器模型相比,本文提出的PCA-GA-BP神经网络模型在两类径流数据集上具有更高的预测精度和更快的训练速度。
展开更多
关键词
月径流预测
数据降维
优化参数
PCA-GA-BP神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法
被引量：
21
1
作者
冉维丽
乔俊飞
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
2004年第3期212-215,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50274003和60304012)
北京市科技新星计划资助项目(H020821210120)
文摘
针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出基于PCA GABP神经网络的污水水质软测量方法。该方法由两部分组成:主元分析PCA和GABP神经网络。其中,GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值,并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练,建立软测量模型。仿真结果表明该软测量模型稳定性好、精度高,可用于污水处理厂对BOD进行在线预测。
关键词
pca-gabp
神经网络
BOD
软测量
主元分析
PCA
遗传算法
GA
污水处理
水质在线监测
Keywords
soft-measuring
neural network
PCA
Genetic Algorithm (GA)
wastewater treatment
分类号
X832 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
人工神经网络在径流预测中的应用:以黄河流域兰州水文站为例
被引量：
2
2
作者
陈浩芃
王燕
刘富
机构
北京印刷学院机电工程学院
出处
《北京印刷学院学报》
2024年第12期45-54,共10页
基金
北京市教育委员会科学研究计划项目资助(KM202410015004)
博士启动基金项目(27170124032)
北京印刷学院科研创新团队项目“基于DIC测量的高端印刷装备凸轮驱动系统冲击动力学研究”(Ec202301)研究成果。
文摘
径流预测对于水力发电、水库调度、洪水预报等领域至关重要,因此建立一种高效、高精度的模型是领域研究重点。针对径流非线性函数特征,本文提出一种基于PCA降维输入变量和遗传算法优化初始参数的BP神经网络模型。首先运用PCA主成分分析,对输入变量降维处理,在保证最大程度反应变量特征的情况下,提升网络速度,达到高效目标。其次运用遗传算法,以预测值和真实值误差的绝对值为适应度函数,优化网络初始权值阈值选取,以此实现精度优化目标。最后将数据划分进行训练与测试,根据评价指标得到模型预测效果。以黄河流域兰州站月径流量为研究对象进行数据训练与预测,通过径流量大小划分平水年以及丰水年优化模型建立。结果表明,与传统BP模型及其他研究者提出的支持向量机、随机森林、Adaboost Regressor回归器模型相比,本文提出的PCA-GA-BP神经网络模型在两类径流数据集上具有更高的预测精度和更快的训练速度。
关键词
月径流预测
数据降维
优化参数
PCA-GA-BP神经网络
Keywords
monthly runoff prediction
data dimensionality reduction
optimal parameters
pca-gabp
neural network
分类号
TV124 [水利工程—水文学及水资源]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-GABP神经网络的BOD软测量方法
冉维丽
乔俊飞
《控制工程》
CSCD
2004
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
人工神经网络在径流预测中的应用:以黄河流域兰州水文站为例
陈浩芃
王燕
刘富
《北京印刷学院学报》
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
