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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法
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作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 pso-bp神经网络 模型优化 因素分析
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基于PSO-BP神经网络的风电功率短期预测
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作者 马莉 刘嘉晨 《价值工程》 2025年第23期59-61,共3页
本文以风电功率短期预测为研究对象,对风电功率预测在当前能源结构中的作用及关键性进行了概括。运用BP神经网络结合粒子群优化算法构建预测模型,系统介绍了BP神经网络和PSO算法原理,模型构建章节详细介绍了PSO-BP神经网络模型结构设计... 本文以风电功率短期预测为研究对象,对风电功率预测在当前能源结构中的作用及关键性进行了概括。运用BP神经网络结合粒子群优化算法构建预测模型,系统介绍了BP神经网络和PSO算法原理,模型构建章节详细介绍了PSO-BP神经网络模型结构设计、参数优化以及训练学习过程,随后重点探讨了数据预处理与特征选择方法,包括了数据采集清洗、归一化处理等关键步骤。本研究模型可更加精准地完成风电功率短期预测工作,为风电产业的发展提供关键的技术支撑。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 粒子群优化 模型构建 pso-bp神经网络
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量:2
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作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 pso-bp神经网络 遗传算法
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基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计 被引量:3
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作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。... 为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。 展开更多
关键词 变距取苗机构 pso-bp神经网络 模糊PID算法 控制系统
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基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计 被引量:2
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作者 张凌峰 丁晓宇 潘慕绚 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期160-168,共9页
压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知... 压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知端,通过模块化思想设计智能压力传感器的硬件和软件构架。针对压力传感器敏感元件因温度漂移造成的精度偏差问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的嵌入式温度补偿算法以提升测量精度。集成智能传感器软硬件功能,为验证智能传感器在全工况范围内的精度,进行多种压力、温度下的压力测量实验。结果表明,本文设计的智能压力传感器经补偿后满量程误差最大值为0.44%(量程范围为0~4 MPa),相比于传统插值法、多项式拟合法等温度补偿算法,精度提升至少20%,且算法单次仅耗时2μs,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 航空发动机 MEMS压阻式智能压力传感器 模数转换驱动 温度补偿 pso-bp神经网络
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基于PSO-BP单晶金刚石刀具刃磨方向多信息融合在线识别
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作者 冯雪雯 赵彬 +2 位作者 马海涛 吴佳玉 吉日嘎兰图 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2784-2791,共8页
为了提高单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别精度,以及解决刃磨监测中单一传感器采集信息有限的问题,提出一种基于多信息融合与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的单晶金刚石... 为了提高单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别精度,以及解决刃磨监测中单一传感器采集信息有限的问题,提出一种基于多信息融合与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化反向传播(back propagation, BP)神经网络的单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别方法。通过采集刃磨过程中的振动信号和声发射(acoustic emission, AE)信号,采用小波包分解法分析刀具振动信号,得出与刀具刃磨方向强相关的特征频段,采用参数分析法来分析声发射信号,得出特征参数。将振动信号特征频段能量值和声发射信号特征参数作为识别刀具刃磨方向的特征参量。将特征参量作为BP神经网络模型输入进行融合,在线识别刀具刃磨方向。针对BP神经网络的容易陷入局部最小值的缺点,利用PSO算法优化神经网络权值和阈值,有效解决陷入局部最小值的问题。实验结果表明,经PSO-BP与多信息融合对单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别准确率得到了有效提高,达到85%的准确率,为单晶金刚石刀具刃磨方向在线识别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 单晶金刚石刀具 刃磨方向 多信息融合 在线识别 pso-bp
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应用Sheorey模型结合PSO-BP神经网络高精度预测温泉井田地应力状态:以箐河矿温泉井田区为例
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作者 贾强 罗棋耀 +3 位作者 赵超 阳伟 唐晓林 孙学阳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第26期11042-11050,共9页
在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的... 在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的顺利进行,准确掌握分析矿区地应力参数及其分布特征至关重要。在箐河矿区温泉井田勘查过程中,通过选择适当的钻探位置,开展钻探深孔内地应力的测试,获取地应力参数并分析其分布特征,为矿井下一步建设提供重要的设计依据。以温泉井田10-4钻孔水压致裂地应力实测成果为基础,利用改进后的Sheorey计算模型估算获取了矿区测试空白区的围岩地应力参数,通过粒子群算法PSO加优化的BP神经网络,高精度地应用于温泉井田地应力的多参识别。在此基础上,对矿井+1500 m水平运输大巷开挖过程中可能发生的硬质围岩岩爆现象和软质围岩变形情况进行了预测。通过分析地应力分布特征,能够有效预测可能出现的工程病害,可为矿井下一步工程施工与巷道支护设计提供重要依据。 展开更多
关键词 地应力 水压致裂法 Sheorey计算模型 pso-bp神经网络
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基于充电片段和PSO-BP的锂电池SOH在线估计方法 被引量:2
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作者 何山 赵宇明 +1 位作者 田爱娜 姜久春 《电源技术》 北大核心 2025年第2期383-389,共7页
由于锂离子电池具有自放电率低、比能量大等优点,目前常被应用于动力系统中。但由于电池老化过程中内部反应过于复杂,具有非线性、强耦合等特性,且健康状态不能直接测量,因此准确估算电池健康状态较难,如何准确对电池健康状态估算成为... 由于锂离子电池具有自放电率低、比能量大等优点,目前常被应用于动力系统中。但由于电池老化过程中内部反应过于复杂,具有非线性、强耦合等特性,且健康状态不能直接测量,因此准确估算电池健康状态较难,如何准确对电池健康状态估算成为了电池领域内的研究热点。通过分析牛津大学实验室老化数据集,对温度和电压相关参数进行分析,发现随着循环的进行,温度变化率的斜率和等压升时间间隔变化的规律与容量的变换规律相同或者相反,因此提取温度和电压相关的参数作为健康特征。设计了一种基于粒子群优化-反向传播算法(PSO-BP)神经网络的电池健康状态估计模型,结果表明误差较小,在线估算误差能稳定在4%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 pso-bp神经网络
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Study of the Transport Behavior of Multispherical Proppant in Intersecting Fracture Based on Discrete Element Method 被引量:1
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作者 Chengyong Peng JianshuWu +2 位作者 Mao Jiang Biao Yin Yishan Lou 《Energy Engineering》 EI 2025年第1期185-201,共17页
To analyze the differences in the transport and distribution of different types of proppants and to address issues such as the short effective support of proppant and poor placement in hydraulically intersecting fract... To analyze the differences in the transport and distribution of different types of proppants and to address issues such as the short effective support of proppant and poor placement in hydraulically intersecting fractures,this study considered the combined impact of geological-engineering factors on conductivity.Using reservoir production parameters and the discrete elementmethod,multispherical proppants were constructed.Additionally,a 3D fracture model,based on the specified conditions of the L block,employed coupled(Computational Fluid Dynamics)CFD-DEM(Discrete ElementMethod)for joint simulations to quantitatively analyze the transport and placement patterns of multispherical proppants in intersecting fractures.Results indicate that turbulent kinetic energy is an intrinsic factor affecting proppant transport.Moreover,the efficiency of placement and migration distance of low-sphericity quartz sand constructed by the DEM in the main fracture are significantly reduced compared to spherical ceramic proppants,with a 27.7%decrease in the volume fraction of the fracture surface,subsequently affecting the placement concentration and damaging fracture conductivity.Compared to small-angle fractures,controlling artificial and natural fractures to expand at angles of 45°to 60°increases the effective support length by approximately 20.6%.During hydraulic fracturing of gas wells,ensuring the fracture support area and post-closure conductivity can be achieved by controlling the sphericity of proppants and adjusting the perforation direction to control the direction of artificial fractures. 展开更多
关键词 Hydraulic fracturing discrete element method PROPPANT SPHERICITY CFD-DEM
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基于PSO-BP的自平衡法试桩技术平衡点位置研究 被引量:1
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作者 欧孝夺 梁枫 江杰 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期231-241,共11页
针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结... 针对自平衡法静载试验在灰岩地区应用较少,且工程中常用规范经验公式来确定平衡点位置存在较大误差的问题,提出以桩长、桩径、土层弹性模量为输入参数,构建PSO-BP神经网络平衡点位置的预测模型。通过将仿真预测值与真实值进行对比,并结合工程实例来验证本模型的适用性。结果表明,结合粒子群算法优化的PSO-BP神经网络模型,其平衡点位置预测值与真实值的平均相对误差控制在1.93%以内,而BP神经网络的平衡点位置预测值平均相对误差最高可达14.83%;依托来宾市当地以灰岩为持力层的工程试桩数据构建的PSO-BP神经网络平衡点位置预测模型,其仿真预测结果的均方根误差(R_(MSE))为0.294,决定系数R^(2)为0.988,预测值与真实值的相对误差在3.0%以内;在工程实例的对比验证中,PSO-BP神经网络模型在平衡点位置预测上的精度高于规范经验公式法,更接近实际位置,可作为灰岩地区基桩自平衡试桩测试的平衡点位置确定的有效手段。 展开更多
关键词 自平衡法 平衡点 粒子群优化-反向传播神经网络 粒子群算法 灰岩
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Combing the Entropy Weight Method with Fuzzy Mathematics for Assessing the Quality and Post-Ripening Mechanism of High-Temperature Daqu during Storage 被引量:1
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作者 YANG Junlin YANG Shaojuan +8 位作者 WU Cheng YIN Yanshun YOU Xiaolong ZHAO Wenyu ZHU Anran WANG Jia HU Feng HU Jianfeng WANG Diqiang 《食品科学》 北大核心 2025年第9期48-62,共15页
This study investigated the physicochemical properties,enzyme activities,volatile flavor components,microbial communities,and sensory evaluation of high-temperature Daqu(HTD)during the maturation process,and a standar... This study investigated the physicochemical properties,enzyme activities,volatile flavor components,microbial communities,and sensory evaluation of high-temperature Daqu(HTD)during the maturation process,and a standard system was established for comprehensive quality evaluation of HTD.There were obvious changes in the physicochemical properties,enzyme activities,and volatile flavor components at different storage periods,which affected the sensory evaluation of HTD to a certain extent.The results of high-throughput sequencing revealed significant microbial diversity,and showed that the bacterial community changed significantly more than did the fungal community.During the storage process,the dominant bacterial genera were Kroppenstedtia and Thermoascus.The correlation between dominant microorganisms and quality indicators highlighted their role in HTD quality.Lactococcus,Candida,Pichia,Paecilomyces,and protease activity played a crucial role in the formation of isovaleraldehyde.Acidic protease activity had the greatest impact on the microbial community.Moisture promoted isobutyric acid generation.Furthermore,the comprehensive quality evaluation standard system was established by the entropy weight method combined with multi-factor fuzzy mathematics.Consequently,this study provides innovative insights for comprehensive quality evaluation of HTD during storage and establishes a groundwork for scientific and rational storage of HTD and quality control of sauce-flavor Baijiu. 展开更多
关键词 microbial community high-temperature Daqu comprehensive quality evaluation entropy weight method maturation process
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In situ stress inversion using nonlinear stress boundaries achieved by the bubbling method 被引量:1
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作者 Xige Liu Chenchun Huang +3 位作者 Wancheng Zhu Joung Oh Chengguo Zhang Guangyao Si 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 2025年第3期1510-1527,共18页
Due to the heterogeneity of rock masses and the variability of in situ stress,the traditional linear inversion method is insufficiently accurate to achieve high accuracy of the in situ stress field.To address this cha... Due to the heterogeneity of rock masses and the variability of in situ stress,the traditional linear inversion method is insufficiently accurate to achieve high accuracy of the in situ stress field.To address this challenge,nonlinear stress boundaries for a numerical model are determined through regression analysis of a series of nonlinear coefficient matrices,which are derived from the bubbling method.Considering the randomness and flexibility of the bubbling method,a parametric study is conducted to determine recommended ranges for these parameters,including the standard deviation(σb)of bubble radii,the non-uniform coefficient matrix number(λ)for nonlinear stress boundaries,and the number(m)and positions of in situ stress measurement points.A model case study provides a reference for the selection of these parameters.Additionally,when the nonlinear in situ stress inversion method is employed,stress distortion inevitably occurs near model boundaries,aligning with the Saint Venant's principle.Two strategies are proposed accordingly:employing a systematic reduction of nonlinear coefficients to achieve high inversion accuracy while minimizing significant stress distortion,and excluding regions with severe stress distortion near the model edges while utilizing the central part of the model for subsequent simulations.These two strategies have been successfully implemented in the nonlinear in situ stress inversion of the Xincheng Gold Mine and have achieved higher inversion accuracy than the linear method.Specifically,the linear and nonlinear inversion methods yield root mean square errors(RMSE)of 4.15 and 3.2,and inversion relative errors(δAve)of 22.08%and 17.55%,respectively.Therefore,the nonlinear inversion method outperforms the traditional multiple linear regression method,even in the presence of a systematic reduction in the nonlinear stress boundaries. 展开更多
关键词 In situ stress field Inversion method The bubbling method Nonlinear stress boundary Multiple linear regression method
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基于PSO-BP混合算法的风电功率预测研究 被引量:1
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作者 王文欣 刘霁萱 施振雷 《无线互联科技》 2025年第7期111-114,共4页
针对短期风电功率的多样性与非平稳特性,传统预测模型在时空特征提取方面存在明显局限性。现有方法对风电场历史运行数据的时空耦合特性挖掘不足,难以有效捕捉其动态演化规律与潜在特征关联,导致预测精度难以满足电网调度的实际需求。... 针对短期风电功率的多样性与非平稳特性,传统预测模型在时空特征提取方面存在明显局限性。现有方法对风电场历史运行数据的时空耦合特性挖掘不足,难以有效捕捉其动态演化规律与潜在特征关联,导致预测精度难以满足电网调度的实际需求。为改善这一现状,文章提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与反向传播神经网络(Backpropagation,BP)的混合预测框架。在该算法结构中,每个粒子对应一个网络参数组合的潜在解,通过迭代寻优机制动态更新粒子的运动轨迹,其速度向量和空间坐标依据个体最优值与群体最优值进行自适应调整。实证分析表明,文章提出的粒子群优化-反向传播神经网络混合算法(Particle Swarm Optimization-Backpropagation Neural Network Hybrid Algorithm,PSO-BP)在预测性能上具有显著优势。通过引入粒子群优化算法进行参数寻优,可有效改善神经网络陷入局部最优的问题,从而提升风电功率预测的准确性与稳定性。 展开更多
关键词 BP神经网络 pso-bp混合算法 短期风电功率预测
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基于灰色加权PSO-BP神经网络城市常住人口预测
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作者 王朱宇 徐小玲 胡哲 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第8期40-43,共4页
人是城市发展的核心力量,准确预测城市未来常住人口数量,对城市发展具有现实意义。考虑到单一预测模型的局限性,利用灰色关联分析方法对影响常住人口数量的各项指标进行评估,选择出10项主要指标基于灰色加权预测方法进行短期预测;建立... 人是城市发展的核心力量,准确预测城市未来常住人口数量,对城市发展具有现实意义。考虑到单一预测模型的局限性,利用灰色关联分析方法对影响常住人口数量的各项指标进行评估,选择出10项主要指标基于灰色加权预测方法进行短期预测;建立了灰色加权PSO-BP神经网络人口预测模型,同时对2023-2028年间西安常住人口数量进行预测,估计了未来几年西安市常住人口年平均增率约为1%,未来五年间的总增长速度约为4.58%。验证分析表明,模型预测精度高于单一指标预测精度,且能反映各指标与城市常住人口总量之间的促进和抑制关系。 展开更多
关键词 灰色关联分析 灰色加权预测 pso-bp神经网络 城市常住人口预测
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Insight Into the Separation-of-Variable Methods for the Closed-Form Solutions of Free Vibration of Rectangular Thin Plates
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作者 Yufeng Xing Ye Yuan Gen Li 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2025年第1期329-355,共27页
The separation-of-variable(SOV)methods,such as the improved SOV method,the variational SOV method,and the extended SOV method,have been proposed by the present authors and coworkers to obtain the closed-form analytica... The separation-of-variable(SOV)methods,such as the improved SOV method,the variational SOV method,and the extended SOV method,have been proposed by the present authors and coworkers to obtain the closed-form analytical solutions for free vibration and eigenbuckling of rectangular plates and circular cylindrical shells.By taking the free vibration of rectangular thin plates as an example,this work presents the theoretical framework of the SOV methods in an instructive way,and the bisection–based solution procedures for a group of nonlinear eigenvalue equations.Besides,the explicit equations of nodal lines of the SOV methods are presented,and the relations of nodal line patterns and frequency orders are investigated.It is concluded that the highly accurate SOV methods have the same accuracy for all frequencies,the mode shapes about repeated frequencies can also be precisely captured,and the SOV methods do not have the problem of missing roots as well. 展开更多
关键词 Separation-of-variable method Rayleigh quotient nodal line eigenvalue equation bisection method
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Improved methods,properties,applications and prospects of microbial induced carbonate precipitation(MICP)treated soil:A review 被引量:2
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作者 Xuanshuo Zhang Hongyu Wang +3 位作者 Ya Wang Jinghui Wang Jing Cao Gang Zhang 《Biogeotechnics》 2025年第1期34-54,共21页
Soil improvement is one of the most important issues in geotechnical engineering practice.The wide application of traditional improvement techniques(cement/chemical materials)are limited due to damage ecological en-vi... Soil improvement is one of the most important issues in geotechnical engineering practice.The wide application of traditional improvement techniques(cement/chemical materials)are limited due to damage ecological en-vironment and intensify carbon emissions.However,the use of microbially induced calcium carbonate pre-cipitation(MICP)to obtain bio-cement is a novel technique with the potential to induce soil stability,providing a low-carbon,environment-friendly,and sustainable integrated solution for some geotechnical engineering pro-blems in the environment.This paper presents a comprehensive review of the latest progress in soil improvement based on the MICP strategy.It systematically summarizes and overviews the mineralization mechanism,influ-encing factors,improved methods,engineering characteristics,and current field application status of the MICP.Additionally,it also explores the limitations and correspondingly proposes prospective applications via the MICP approach for soil improvement.This review indicates that the utilization of different environmental calcium-based wastes in MICP and combination of materials and MICP are conducive to meeting engineering and market demand.Furthermore,we recommend and encourage global collaborative study and practice with a view to commercializing MICP technique in the future.The current review purports to provide insights for engineers and interdisciplinary researchers,and guidance for future engineering applications. 展开更多
关键词 Soil improvement Bio-cement MICP Improved methods Field application cases
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一种基于Least Square Method算法的城轨车辆车门动作时间精准判断的研究
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作者 李宏菱 宋华杰 +3 位作者 马仲智 周辉 李晴 陈龙 《时代汽车》 2025年第3期190-192,共3页
为研究城市轨道交通车辆客室车门动作时间精准性,门的动作主要依靠直流无刷电机的驱动,所以门动作判断的根本,是对电机运动状态的判读,门运动过程中由于电机码盘线受杂波干扰,系统无法准确寻找计时点从而影响系统判断门运动时间;建立波... 为研究城市轨道交通车辆客室车门动作时间精准性,门的动作主要依靠直流无刷电机的驱动,所以门动作判断的根本,是对电机运动状态的判读,门运动过程中由于电机码盘线受杂波干扰,系统无法准确寻找计时点从而影响系统判断门运动时间;建立波形矫正模型,利用数学方法校准波形,让MCU找出最佳计时点并处理(误差不超过10ms),采用最小二乘法模型,通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配,求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小,可精准地得到门动作时间。模拟测试结果表明,门动作时间测算误差所示其误差为7.42ms,小于10ms。 展开更多
关键词 城轨车辆 客室车门 电机码盘 Least Square method算法 门动作时间精准
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Research on Bearing Fault Diagnosis Method Based on Deep Learning 被引量:1
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作者 Ting Zheng 《Journal of Electronic Research and Application》 2025年第1期1-6,共6页
Bearing is an indispensable key component in mechanical equipment,and its working state is directly related to the stability and safety of the whole equipment.In recent years,with the rapid development of artificial i... Bearing is an indispensable key component in mechanical equipment,and its working state is directly related to the stability and safety of the whole equipment.In recent years,with the rapid development of artificial intelligence technology,especially the breakthrough of deep learning technology,it provides a new idea for bearing fault diagnosis.Deep learning can automatically learn features from a large amount of data,has a strong nonlinear modeling ability,and can effectively solve the problems existing in traditional methods.Aiming at the key problems in bearing fault diagnosis,this paper studies the fault diagnosis method based on deep learning,which not only provides a new solution for bearing fault diagnosis but also provides a reference for the application of deep learning in other mechanical fault diagnosis fields. 展开更多
关键词 Deep learning Bearing failure Diagnostic methods
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Logratio变换与PSO-BP神经网络在多目标混料设计药物处方配比优化中的应用
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作者 李一汀 乔宇超 +6 位作者 王旭春 任家辉 崔宇 赵执扬 刘静 赵瑞青 仇丽霞 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期44-49,共6页
目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有... 目的研究Logratio变换、PSO-BP神经网络及改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在药物处方配比优化中的应用,为药物混料设计的优化问题提供科学、合理的方法。方法针对复方甘草微乳混料试验数据,先对数据进行Logratio变换,之后以微乳粒径和有效成分皮肤滞留量两个评价指标为输出构建PSO-BP神经网络模型,再以PSO-BP为适应度函数采用NSGA-Ⅱ进行多目标寻优,最后将本文优化方案与原文优化方案进行比较。结果以粒径和有效成分皮肤滞留量作为输出的PSO-BP神经网络拟合模型的决定系数分别为R^(2)=0.97298和R^(2)=0.96334,且与原文使用的Scheffe多项式模型相比拟合效果更好。采用NSGA-Ⅱ优化目标函数所得3、4、6、7、10、11等方案的复方甘草微乳制备效果均优于原文方案,其中3号方案与原文方案相比,微乳粒径减小了3.02 nm,有效成分皮肤滞留量提高了18.31μg。结论将Logratio变换和PSO-BP神经网络结合应用于混料设计所得试验数据的模型构建中,并采用NSGA-Ⅱ获得最佳的药物处方配比,理论是可行且合理的。 展开更多
关键词 混料设计 Logratio变换 pso-bp神经网络 改进非劣分类遗传算法
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