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
共找到1,157篇文章
< 1 2 … 58 >
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：
基于晶体图卷积神经网络的晶格能回归模型
1
作者 郑欣雨 任泽华 +2 位作者 周利 柴士阳 吉旭 《化工学报》 北大核心 2025年第3期1084-1092,F0004,共10页
晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density ... 晶格能是决定晶体热力学稳定性的关键物理性质,对药物多晶型稳定性的筛选具有指导意义。晶格能的获取方式通常为实验试错和基于分子/量子力学的理论计算,对于数量庞大的晶型结构,两种方法均费时费力。提出一种基于密度泛函理论(density functional theory,DFT)和晶体图卷积神经网络(crystal graph convolutional neural networks,CGCNN)的晶格能回归模型。首先采用自洽屏蔽多体色散校正的DFT方法计算晶格能,建立包含酸、醇、酰胺、氨基酸、酸酐等248种晶型的晶格能数据集;基于所建立的数据集,采用CGCNN进一步建立晶型和晶格能之间的定量回归模型,该模型训练集和测试集的MAPE分别为1.24%和5.04%,R2分别为0.9978和0.9750,表明该模型具有较好的预测效果,可以为高通量筛选稳定的晶型提供理论指导。 展开更多
关键词 晶格能 多晶型 密度泛函理论 神经网络 回归模型
下载PDF
Logistic回归模型和反向传播神经网络模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管非计划性拔管的预测效能
2
作者 陈蕾 饶子凤 《癌症进展》 2025年第2期154-159,共6页
目的探讨Logistic回归模型和反向传播神经网络(BPNN)模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管(PICC)非计划性拔管的预测效能。方法根据是否发生非计划性拔管将220例行PICC置管的肿瘤化疗患者分为拔管组(n=37)和未拔管组(n=183)... 目的探讨Logistic回归模型和反向传播神经网络(BPNN)模型对肿瘤化疗患者经外周静脉穿刺的中心静脉导管(PICC)非计划性拔管的预测效能。方法根据是否发生非计划性拔管将220例行PICC置管的肿瘤化疗患者分为拔管组(n=37)和未拔管组(n=183)。比较两组患者的临床资料,采用Logistic回归模型分析肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素,采用BPNN构建肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估两种模型对肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的预测价值。结果单因素分析结果显示,两组患者年龄、家庭人均月收入、社会支持评定量表(SSRS)评分、急性生理学及慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、置管部位、置管肢体、置管时间、导管固定方式、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况比较,差异均有统计学意义(P﹤0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄较大、APACHEⅡ评分较高、右肢置管、置管时间较长、合并糖尿病、皮肤损伤均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立危险因素(P﹤0.05);家庭人均月收入≥5000元、SSRS评分较高、贵要静脉置管均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的独立保护因素(P﹤0.05)。BPNN模型显示,肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管影响因素重要性排序为SSRS评分﹥APACHEⅡ评分﹥年龄﹥置管部位﹥置管时间﹥置管肢体﹥皮肤损伤﹥合并糖尿病﹥导管固定方式﹥家庭人均月收入。BPNN模型预测肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的AUC、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确度均高于多因素Logistic回归模型。结论年龄、家庭人均月收入、SSRS评分、APACHEⅡ评分、置管部位、置管肢体、置管时间、合并糖尿病情况、皮肤损伤情况均是肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管的影响因素。基于BPNN构建的肿瘤化疗患者PICC非计划性拔管预测模型具有较好的预测效能,可进一步推广应用以验证该模型的预测效能。 展开更多
关键词 肿瘤 化疗 经外周静脉穿刺的中心静脉导管 非计划性拔管 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络
下载PDF
预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建
3
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
下载PDF
综合半参数变系数和GRNN神经网络的对流层延迟模型
4
作者 潘雄 张思莹 +3 位作者 李涛 黄伟凯 金丽宏 张红星 《地球物理学报》 北大核心 2025年第1期54-65,共12页
对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系... 对流层延迟是卫星导航定位的主要误差源之一,精准地预测对流层延迟对于提高全球导航卫星系统的定位精度至关重要.本文将半参数变系数模型(Semiparametric Varying Coefficient,Semi-VC)引入到对流层延迟建模中,构建一种综合半参数变系数与神经网络的新型经验对流层模型.首先,将频谱分析提取的主周期信号作为参数分量,将剩余周期信号和其他误差归入到非参数分量,建立半参数对流层天顶延迟模型(Semiparametric tropospheric zenith delay model,Semi);其次,为了减弱核函数和窗宽参数选择对估计值精度的影响,利用泰勒展式将参数分量展开到一次项,将窗宽参数与参数解算综合考虑,扩充为半参数变系数模型,综合核估计和最小二乘法,利用三步估计方法得到了参数分量和非参数分量的估计值及观测值的拟合残差;然后,引入广义回归神经网络模型(Generalized Regression Neural Network,GRNN)对拟合残差进行补偿建模,利用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm,BOA)进行超参数选择,进一步提升混合模型对ZTD(Zenith Tropospheric Delay)的估计精度.最后,利用陆态网络2020至2022年的210个GNSS(Global Navigation Satellite System)测站的实测数据,对本文提出的半参数变系数与广义回归神经网络组合模型(Semiparametric Varying Coefficient-GRNN,Semi-VC-GRNN)与常用模型从系统误差分离和时空分布特性方面进行了对比分析.结果表明,Semi-VC-GRNN模型在2022年210个测站的测试中平均RMSE(Root Mean Square Error)和平均Bias分别为16.8 mm和0.4 mm,平均RMSE相较于5°分辨率和1°分辨率下的GPT3模型分别提升51.25%和50.07%. 展开更多
关键词 天顶对流层延迟 半参数变系数模型 广义回归神经网络模型 陆态网络
下载PDF
基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
5
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 BP神经网络 遗传算法 预测模型
下载PDF
多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用 被引量：1
6
作者 张喆安 刘龙成 +2 位作者 王书黎 白云龙 谢廷婷 《铀矿地质》 CAS CSCD 2024年第5期1007-1013,共7页
在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptr... 在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。 展开更多
关键词 铀矿测井 泥质含量 多元线性回归模型 多层感知器神经网络
下载PDF
基于Logistic回归和神经网络的甘肃省道路结冰预警模型研究 被引量：1
7
作者 鲍丽丽 程鹏 +5 位作者 王小勇 何金梅 闫昕旸 尹春 李晓琴 赵文婧 《干旱气象》 2024年第1期137-145,共9页
为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作,利用甘肃省道路结冰高发区路段(甘肃武威以东)的交通气象站逐小时观测资料,分析道路结冰空间分布特征,探讨道路结冰与气象要素的相关性,采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预... 为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作,利用甘肃省道路结冰高发区路段(甘肃武威以东)的交通气象站逐小时观测资料,分析道路结冰空间分布特征,探讨道路结冰与气象要素的相关性,采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明:甘肃省道路结冰主要集中在冬季(12月至次年2月),其中00:00—10:00和22:00—23:00(北京时)出现道路结冰的频率较高。Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高,分别为91.9%和96.2%;针对发生结冰事件,Logistic回归模型的预测准确率较低,为31.6%,而神经网络模型的预测准确率可达44.6%,说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义,神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。 展开更多
关键词 道路结冰 时空分布特征 Logistic回归法 神经网络模型
下载PDF
基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究
8
作者 陈翔 王劲松 +3 位作者 王晓静 闫玥 李月祥 于艳丽 《现代化农业》 2024年第2期82-84,共3页
通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,... 通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。 展开更多
关键词 Probit回归模型 BP神经网络模型 宁夏滩羊 产量影响因素 产量预测
下载PDF
基于Elman神经网络的茶叶主产省农业产值与茶商品价格模拟
9
作者 程陈 罗屹 +3 位作者 郑生宏 王嘉仪 张含雨 丁枫华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的... 精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的关键影响因素及权重,构建基于Elman神经网络算法的农业产值和茶商品价格模拟模型。结果表明,茶叶主产省农业产值的关键影响因素包括活动积温、降水量、粮食作物播种面积、经济作物播种面积、经济作物产量占比、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、机收面积、农村用电量、化肥施用量(折纯量)、乡村人口数和乡村从业人员数;茶叶主产省茶商品价格的关键影响因素包括平台、省份、茶类、采摘季节、商品级别和增值服务。基于Elman神经网络算法的茶叶主产省农业产值模型模拟值与实测值的均方根误差为6.21~27.51亿元,归一化均方根误差为3.10%~12.23%;基于Elman神经网络算法的3种电商平台茶商品价格模型模拟值与实测值的均方根误差为81.94~98.26元/kg,归一化均方根误差为8.42%~35.66%。 展开更多
关键词 茶叶 ELMAN神经网络 逐步回归 农业产值 茶商品价格 模拟模型
下载PDF
基于非线性自回归神经网络模型对生活垃圾产生量的预测
10
作者 朱远超 王晓燕 田光 《四川环境》 2024年第3期149-153,共5页
旨在建立生活垃圾产生量预测模型,更好的预测生活垃圾产生量,以便有序筹划生活垃圾处置设施和构建灵活的收运调配体系。方法采用非线性自回归神经网络(NAR),通过调整延迟阶数和隐含层神经元个数等模型参数,建立基于生活垃圾产生量的历... 旨在建立生活垃圾产生量预测模型,更好的预测生活垃圾产生量,以便有序筹划生活垃圾处置设施和构建灵活的收运调配体系。方法采用非线性自回归神经网络(NAR),通过调整延迟阶数和隐含层神经元个数等模型参数,建立基于生活垃圾产生量的历史时间序列预测模型。实验结果显示,NAR神经网络时间序列模型对于北京市生活垃圾产生量有较好的预测能力,当延迟阶数为5,隐含神经元个数为10时,预测模型测试集的r值为0.9717,平均绝对百分比误差为3.385%,均方根误差为5051.831 t/w,预测模型通过了残差序列非自相关检验,预测效果较好。结论表明针对生活垃圾产生量数据可以开展NAR神经网络模型非线性自回归预测,且可不用考虑其它相关影响因素数据的可获得性,具有一定的便利和实际应用意义。 展开更多
关键词 生活垃圾 预测模型 非线性自回归 神经网络
下载PDF
基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量：1
11
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
下载PDF
基于广义回归神经网络的变间隙磁流变缓冲器非线性动力学模型
12
作者 段俞洲 王宏 +1 位作者 付本元 居本祥 《磁性材料及器件》 CAS 2024年第6期32-40,共9页
变间隙磁流变缓冲器的动力学行为具有极强的非线性特征,建立准确的动力学模型是精准控制缓冲器输出特性的基础。为此,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的非线性动力学模型。首先制作了变间隙... 变间隙磁流变缓冲器的动力学行为具有极强的非线性特征,建立准确的动力学模型是精准控制缓冲器输出特性的基础。为此,提出一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的非线性动力学模型。首先制作了变间隙磁流变缓冲器样机并搭建了冲击试验平台,采集了不同工况下的冲击试验数据作为缓冲器动力学数据库;进而开展了GRNN模型性能验证并与反向传播(back propagation,BP)神经网络模型进行了对比,结果显示GRNN模型可有效映射缓冲器非线性动力学性能且其准确度高于BP模型;最后验证了GRNN模型对未知工况下缓冲器输出预测的准确性,其缓冲力峰值、最大位移、最大速度与试验结果的相对误差分别为4.71%~10.2%、0.32%~4.18%、0.097%~2.5%,表明GRNN模型能准确预测未知工况下缓冲器的输出特性。 展开更多
关键词 磁流变缓冲器 广义回归神经网络 非线性动力学模型 输出
下载PDF
基于MLP神经网络的中国南方地区多因子PWV预测模型 被引量：5
13
作者 刘俊文 谢劭峰 +3 位作者 钟雁琴 曾印 张继洪 廖发圣 《中国科技论文》 CAS 2024年第1期99-107,122,共10页
针对利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)反演高精度大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)时需要获取大气加权平均温度(Tm)从而影响结果精度的问题,在充分探究PWV与对流层天顶湿延迟(zenith wet dela... 针对利用全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)反演高精度大气可降水量(precipitable water vapor,PWV)时需要获取大气加权平均温度(Tm)从而影响结果精度的问题,在充分探究PWV与对流层天顶湿延迟(zenith wet delay,ZWD)等诸多因子相关性的基础上,利用中国南方地区40个探空站在2015—2017年的探空数据,基于多层感知器(multi layer perceptron,MLP)神经网络及多元回归拟合算法分别建立预测PWV的MLP模型、线性回归(linear regression,LR)模型与非线性回归(non-linear regression,NLR)模型。为充分探究2种建模方法对PWV精度的影响,利用2018年探空数据为参考值进行模型精度检验,并与传统PWV预测模型(PWV-SC2模型)进行精度对比分析。结果表明:MLP模型的年均均方根误差(RMSE)、偏差(bias)和相对误差(RE)分别为0.66 mm、0.06 mm和2.18%,相比LR模型和NLR模型年均RMSE分别降低了0.11 mm(14.6%)和0.17 mm(20.5%),年均bias分别降低了0.04 mm(43.7%)和0.28 mm(82.3%),年均RE分别降低了50.7%和57.3%;相比PWV-SC2模型,年均RMSE和bias分别降低了0.17 mm(20.5%)和0.15 mm(71.4%),年均RE降低了47.7%。因此,MLP模型在中国南方地区有较好的精度及适应性,可应用于中国南方地区高精度PWV预测。 展开更多
关键词 GNSS 大气可降水量 多层感知器 神经网络模型 回归模型 精度分析 中国南方地区
下载PDF
企业资本结构及其影响因素的关系研究——多元线性回归模型与神经网络模型的比较与应用 被引量：22
14
作者 封铁英 王毅敏 段兴民 《系统工程》 CSCD 北大核心 2005年第1期42-48,共7页
将神经网络模型引入企业资本结构及其影响因素的关系研究领域,并使之与传统的多元线性回归模型相比较,选取1051家中国上市公司2002年的横截面数据,以资产负债率为资本结构的表征变量,以规模、盈利性、成长性、非债务税盾、资产结构、资... 将神经网络模型引入企业资本结构及其影响因素的关系研究领域,并使之与传统的多元线性回归模型相比较,选取1051家中国上市公司2002年的横截面数据,以资产负债率为资本结构的表征变量,以规模、盈利性、成长性、非债务税盾、资产结构、资产流动性、产品独特性、产生内部资源能力等公司特征为自变量,对上市公司资本结构及其影响因素进行实证研究,并对两模型实证结果进行检验与分析,得出神经网络模型的SSE较小、预测能力较强的结论。 展开更多
关键词 资本结构 影响因素 多元线性回归模型 神经网络模型 比较 应用
下载PDF
构建并验证反向传播神经网络模型对筛选重症手足口病影响因素的性能
15
作者 陈琳 冯慧芬 +1 位作者 屈质 马驰 《安徽医科大学学报》 北大核心 2024年第12期2222-2229,共8页
目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Mod... 目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Modeler18.0将数据分为70%的训练样本和30%的测试样本,并构建BPNN模型和Logistic模型,对比评估模型预测准确性及筛选效果。结果共收集589例患儿临床资料进行分析,轻症组324例,重症组265例。BPNN模型和Logistic回归模型的测试集(n=178)预测正确率为82.02%、84.83%;ROC曲线下面积及95%CI分别为0.791(0.749~0.834)和0.625(0.577~0.674)。BPNN模型输出的预测变量中,对分组影响最大的前5位因素为:最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。两模型输出预测变量重要性结果前十位中重合的有3个,分别为:最高体温、发热持续时间和肢体抖动。结论BPNN模型和Logistic回归模型在筛选验证重症手足口病危险因素方面均表现良好,但BPNN模型的综合预测性能更好,BPNN模型筛选出的前五名重症HFMD影响因素为最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。 展开更多
关键词 重症手足口病 反向传播神经网络模型 预测 人工神经网络 LOGISTIC回归模型 机器学习
下载PDF
基于偏最小二乘回归与神经网络耦合的岩溶泉预报模型 被引量：24
16
作者 陈南祥 黄强 曹连海 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期68-72,共5页
本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型。利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数。同时,利用神经网络建模... 本文将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了泉流量预报模型。利用偏最小二乘法对影响岩溶泉流量的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量之间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数。同时,利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题。实例表明,本耦合模型的拟合和预报精度均优于独立使用偏最小二乘回归或神经网络建模的精度。 展开更多
关键词 岩溶水系统 偏最小二乘回归 神经网络 预报模型
下载PDF
回归分析的人工神经网络算法模型研究 被引量：9
17
作者 易东 王文昌 +1 位作者 张蔚 许汝福 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1998年第5期44-46,共3页
人工神经网络或神经计算机计算是近十几年来发展极为迅速的一门边缘学科。它在信号处理、模式识别、智能控制等领域中越来越多的成功应用是令人鼓舞的，即使是最初持观望态度的人也不得不逐渐放弃对它的怀疑。神经网络对众多学科的包容... 人工神经网络或神经计算机计算是近十几年来发展极为迅速的一门边缘学科。它在信号处理、模式识别、智能控制等领域中越来越多的成功应用是令人鼓舞的，即使是最初持观望态度的人也不得不逐渐放弃对它的怀疑。神经网络对众多学科的包容性、应用范围的广泛性以及理论分析方... 展开更多
关键词 回归分析 人工神经网络 算法模型 研究
下载PDF
多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究 被引量：104
18
作者 张景阳 潘光友 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期61-67,共7页
对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能... 对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型. 展开更多
关键词 多元线性回归 BP神经网络 预测模型 对比研究
下载PDF
基于多元线性回归与BP神经网络的矿井瓦斯预测模型应用 被引量：15
19
作者 曹朋 郝蒙蒙 王佳佳 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2011年第11期91-93,共3页
矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归... 矿井瓦斯涌出量受众多因素的影响。经研究表明,煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层瓦斯含量、煤层间距、日进度及日产量是影响瓦斯涌出的主要因素。利用多元线性回归和BP神经网络理论,分别对矿井瓦斯涌出量进行了预测,最后建立了多元线性回归与BP神经网络的组合预测模型。该模型兼顾了多元回归分析的非线性特性和神经网络的时序特性,通过具体的实例研究,对比了各种方法的预测结果。结果显示,组合预测的结果与实际有较高的拟合度,可靠性高。 展开更多
关键词 矿井瓦斯 多元线性回归 BP神经网络 组合预测模型
原文传递
基于对角回归神经网络的饱和式蒸汽发生器水位控制 被引量：9
20
作者 王颖民 瞿小龙 崔震华 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期90-93,124,共5页
神经网络具有较强的自学习和自适应能力,本文设计了基于对角回归神经网络(DRNN)的控制系统,选择合适的学习率,实现饱和式蒸汽发生器水位变化率的快速稳定辨识和自适应控制。仿真结果表明,蒸汽发生器水位的控制效果良好。
关键词 对角回归神经网络 蒸汽发生器 水位控制
下载PDF
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 2 … 58 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部