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8,121篇文章
< 1 2 … 250 >
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BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究
1
作者 盛佳慧 蔡勇 《工业控制计算机》 2025年第2期19-20,24,共3页
针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以M... 针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以MQ-8氢气传感器为例进行实验测试分析,结果表明测试样本的决定系数可达0.99985,整体平均误差为0.6%,实现了对气体浓度的高精度预测,为传感器研发中的数据分析提供了支撑。 展开更多
关键词 气体传感器 数据采集 bp神经网络 SA算法 模型预测
下载PDF
PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用
2
作者 杨健 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期254-258,共5页
拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(... 拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。 展开更多
关键词 拖拉机发动机 故障诊断 主成分分析 bp神经网络
下载PDF
基于大数据分析及BP神经网络算法的工程造价风险预警模型构建与应用
3
作者 吴建军 《门窗》 2025年第4期175-177,共3页
在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程... 在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程造价风险的主要因素,并充分利用大数据的优势深入挖掘并分析这些因素。预警模型对于工程项目的风险管理,尤其是工程造价风险的预警,提供了一种全新的视角和实践方法。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价风险 预警模型 bp神经网络算法 风险管理
下载PDF
基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析
4
作者 刘亚辉 《工程技术研究》 2025年第2期18-20,共3页
为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模... 为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型分别对典型区域表层沉降监测点的累计沉降量进行预测分析及精度对比,发现LSTM网络预测模型精度更高,整体预测效果优于BP神经网络模型,预测效果也更符合实际情况,能为计算工后沉降、评判处理效果、核实工程量等提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 自动化监测 软土地基沉降 bp神经网络 LSTM网络模型
下载PDF
改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
5
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
下载PDF
基于BP神经网络的飞轮转子全系统模型
6
作者 何海婷 柳亦兵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-106,共8页
在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,... 在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,构造了AMB、PMSM和PMB模块,并与飞轮转子动力学模型、功率-电流-转速模块和PID控制器等组成一个完整的飞轮储能全系统模型。该模型成功应用于燃煤火电机组二次调频和风电输出平滑场景,可以同时计算飞轮储能系统的功率跟随和转子运动情况。仿真结果表明不同的转速起点,会改变转子的转动频率变化范围,从而影响转子振幅等安全参数。该模型具有接近实时的仿真速度。研究结果为飞轮储能系统的设计优化和运行控制提供了重要工具。 展开更多
关键词 飞轮转子 全系统模型 bp神经网络 有限元方法 替代映射
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
7
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
基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法
8
作者 蔡建峰 董彦彦 +2 位作者 刘明辉 季宁 李英男 《微型电脑应用》 2025年第1期163-166,共4页
为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在... 为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在参数调整后的BP神经网络内,输入采集的施工现场静默视频,输出施工隐患行为的粗预测结果;以粗预测结果为隐马尔科夫模型的输入,采用Viterbi算法计算模型的最大输出概率值,最大输出概率值对应的施工隐患行为即施工隐患行为精预测结果。实验证明,在不同施工行为情况下,所提算法预测的马修斯系数与1较为接近,预测精度较高,可有效粗预测与精预测施工隐患行为。 展开更多
关键词 bp神经网络 隐马尔科夫模型 施工隐患行为预测 Baum-Welch算法
下载PDF
基于价格到位率的卷烟市场状态预测模型优化研究--云南华坪的ARIMA及其BP神经网络组合模型探讨
9
作者 李善文 张艳祺 +2 位作者 黎佳富 陶骏 赵馨馨 《中国市场》 2025年第6期115-122,138,共9页
科学、准确和有效的卷烟零售市场状态预测,既是实现卷烟品规精准投放的关键,更是“按订单组织货源、按需求衔接计划、按状态调整策略”的卷烟营销市场化取向改革所必需的。通过梳理相关文献,文章在华坪县域选取城区、乡镇和农村的高中... 科学、准确和有效的卷烟零售市场状态预测,既是实现卷烟品规精准投放的关键,更是“按订单组织货源、按需求衔接计划、按状态调整策略”的卷烟营销市场化取向改革所必需的。通过梳理相关文献,文章在华坪县域选取城区、乡镇和农村的高中低档位样本零售客户,针对可直接反映卷烟零售市场供需状态的品规零售价格到位率指标,采集34个高中低价位样本的72个月(2018年1月至2023年12月)时间序列数据,出于卷烟零售品规数据获取便利、完整考虑,而选取一类烟中销量最大的“云烟(软珍品)”为代表,运用ARIMA串联BP神经网络组合模型,通过模型优化探究而得到更为精准和有效的卷烟品规市场状态预测模型。 展开更多
关键词 市场状态 价格到位率 ARIMA bp神经网络 组合模型
下载PDF
基于BP神经网络的用户感性评价模型构建及应用
10
作者 董圣泽 王肖烨 +2 位作者 王若羽 杨景浩 郭凌志 《包装工程》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标... 目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标,借助形态分析法将目标产品分解为多个主要结构;运用BP神经网络构建用户感性评价模型,遍历所有形态因子组合以确定最优搭配。结果 以电饭煲为例,根据所构建模型可预测各评价指标最高的形态因子组合,该模型均方误差为0.0049,决定系数为0.9287,模型精度符合要求,利用问卷调查法进一步证明了预测结果有参考价值。结论 基于BP神经网络构建的模型拥有快速寻找最佳形态因子组合的能力,利用网络购物平台用户评论作为训练样本能够解决人工搜集或问卷调查获取样本时间长、成本高、市场响应慢、样本分布不均匀等问题。用户感性评价模型预测结果对设计师精准满足用户需求有重要的指导意义。 展开更多
关键词 用户感性评价模型 bp神经网络 感性意象评价 电饭煲
下载PDF
基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
11
作者 金毅 郑晨晖 +5 位作者 宋慧波 马家恒 杨运航 刘顺喜 张昆 倪小明 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展... 目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 bp神经网络 灰色关联分析 产能预测
下载PDF
基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
12
作者 张思瑶 杜晨阳 +2 位作者 张懿槾 高婉琦 贺鹏飞 《河南科技》 2025年第3期59-64,共6页
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型... 【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 聚类分析法 移动平均法 客流预测
下载PDF
基于BP神经网络的多信号融合智能消防报警模型研究
13
作者 朱晟文 《长江信息通信》 2025年第2期137-139,共3页
针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网... 针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网络处理数据与分析数据,并与智能模型中的单片机产生连接。研究结果表明,研究方法在实际火灾应用场景的综合火焰检测率为97.5%,并且温度采集精度高达99.62%。上述结果说明研究方法具有更多样化的功能与通信方式,并且性能得到显著增长,促进了智能消防的发展。 展开更多
关键词 bp神经网络 多信号融合 消防报警 智能模型
下载PDF
基于BP神经网络的时域激电谱Cole-Cole模型参数反演及应用
14
作者 杨海明 姚卫星 +2 位作者 唐塑 潘展超 关力伟 《物探与化探》 2025年第2期433-440,共8页
Cole-Cole模型的频谱参数可以提升时间域激电数据综合解释的分辨率,对于寻找金属矿有一定的潜力。利用BP神经网络模型预测反演频谱参数,不仅能够避免复杂的计算量提升反演速度,还可以充分挖掘时间域激电数据的使用效率来丰富地下矿体特... Cole-Cole模型的频谱参数可以提升时间域激电数据综合解释的分辨率,对于寻找金属矿有一定的潜力。利用BP神经网络模型预测反演频谱参数,不仅能够避免复杂的计算量提升反演速度,还可以充分挖掘时间域激电数据的使用效率来丰富地下矿体特征信息。基于此,本文利用数字滤波算法获得时间域视极化率衰减曲线表达式,以此表达式为正反演模型,对比探究训练集样本数、输入神经元个数、隐含层节点数和隐含层层数4种因素对BP神经网络模型训练及反演效果的影响,并筛选出最合适模型;进一步采用8个时间窗口的时间域激电数据,将训练好的BP神经网络模型应用在野外实测的时间域激电数据进行预测反演。研究结果表明,BP神经网络模型在理论数据集和实测数据集反演频谱参数均是可行的,反演效果具有精度高、误差小的特征,对于区分共生、伴生矿,减少误判有所帮助,具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 COLE-COLE模型 时间域激电 bp神经网络 反演
下载PDF
基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型及试验研究
15
作者 车金涛 范卓颖 陈铭世 《科学技术创新》 2025年第7期213-216,共4页
构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神... 构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神经元数量、选择传递函数并进行归一化处理,得到最终的BP神经网络模型。然后将测试样本数据输入到该模型后,得到NO_(x)、CO和HC的排放预测值。从试验结果来看,排放预测值与试验值的误差控制在10%以内,说明基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 bp神经网络 排放预测模型 传递函数 归一化处理
下载PDF
基于PSO算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型
16
作者 李佳林 侯利明 张聪 《现代信息科技》 2025年第7期47-51,57,共6页
针对传统的BP神经网络收敛速度较慢且易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,从而能够快速收敛并得到全局最优解。首先,通过皮尔逊相关性分析筛选出与PM_(2.5)浓度相关性... 针对传统的BP神经网络收敛速度较慢且易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型,从而能够快速收敛并得到全局最优解。首先,通过皮尔逊相关性分析筛选出与PM_(2.5)浓度相关性较高的污染物指标作为输入变量。其次,利用PSO算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,克服了BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢的缺点。最后,利用成都市2021年7月至2024年6月的大气污染物数据对模型进行训练和测试。结果表明,测试集的R^(2)达到0.944,测试集的MAE为4.231,测试集的RMSE为6.364。与未优化的BP神经网络模型相比,PSO-BP模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度,能够有效地预测成都市次日的PM_(2.5)浓度。 展开更多
关键词 PM_(2.5)浓度 预测模型 PSO算法 bp神经网络
下载PDF
基于LHS-CPO-BP神经网络的大坝渗透系数反演分析方法
17
作者 邹超英 曾海军 江兆强 《价值工程》 2025年第4期96-100,共5页
渗流计算在大坝设计与运用中扮演着重要的角色,快速、准确确定坝体各分区渗透系数是渗流计算的中心工作。利用拉丁超立方抽样(LHS)生成均布渗透系数反演数据集,以BP神经网络作为基础模型,引入寻优能力强、收敛速度快的新算法冠豪猪优化... 渗流计算在大坝设计与运用中扮演着重要的角色,快速、准确确定坝体各分区渗透系数是渗流计算的中心工作。利用拉丁超立方抽样(LHS)生成均布渗透系数反演数据集,以BP神经网络作为基础模型,引入寻优能力强、收敛速度快的新算法冠豪猪优化器(CPO)寻优模型超参数,形成完整的LHS-CPO-BP神经网络渗透系数反演模型。利用该模型对某黏土斜墙坝工程坝体分区材料进行渗透系数反演。将反演结果带入有限元模型进行正分析得到计算测点水头值并与实测水头值进行比较,同时对比了其它几种常见元启发式算法与BP神经网络组合模型的反演效果。结果表明,LHS-CPO-BP神经网络反演模型对测试集的预测效果较好,模型各输出的相关系数R2均不低于0.816。由实际渗透系数预测值计算出的计算水头值与实际测点水头值的最大相对误差不超过1.187%,精度明显优于其余几种对比模型。研究成果可为类似工程提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 渗流计算 bp神经网络 渗透参数 反演分析 冠豪猪算法
下载PDF
基于病证结合及BP神经网络的艾滋病发病预测模型构建
18
作者 张艳燕 马笑凡 +3 位作者 王梦琳 李星锐 崔伟锋 潘玉颖 《中国现代医药杂志》 2025年第1期1-6,共6页
目的通过筛选艾滋病(Acquired immune deficiency syndrome,AIDS)发病的危险因素,构建基于病证结合及误差反向传播(Back error propagation,BP)神经网络的AIDS发病预测模型。方法对2010年10月~2022年3月期间河南省391例无症状HIV感染者... 目的通过筛选艾滋病(Acquired immune deficiency syndrome,AIDS)发病的危险因素,构建基于病证结合及误差反向传播(Back error propagation,BP)神经网络的AIDS发病预测模型。方法对2010年10月~2022年3月期间河南省391例无症状HIV感染者的病例资料(包括人口学资料、AIDS相关行为情况、实验室指标、中医证素、终点事件)进行回顾性分析,使用COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析,初步筛选出纳入AIDS发病预测模型的变量,将纳入病例以7:3比例随机分成训练集、测试集,用BP神经网络建立AIDS发病预测模型,运用测试集来评价模型的预测性能,最终利用混淆矩阵和ROC曲线对模型准确率进行评估。结果本研究共选取391例病例,出现终点事件103例,经过COX比例风险回归模型进行单因素、多因素分析并共线性诊断后,最终纳入模型变量有气虚、湿热、婚姻状况、CD4+T淋巴细胞计数、年龄、病程、感染途径,同时,通过混淆矩阵和ROC曲线进行模型评估,训练集与测试集准确率分别为76.3%、71.7%,ROC曲线评估准确率为76.1%。结论基于病证结合及BP神经网络构建的AIDS发病预测模型具有良好的预测效能,较好的适应能力,可以对AIDS的发病进行准确预测,为AIDS防控策略的制定提供依据。 展开更多
关键词 艾滋病 无症状HIV感染 病证结合 bp神经网络 发病预测模型
下载PDF
基于线性回归分析与BP神经网络的枣树需水量研究
19
作者 方婷 《南方农机》 2025年第5期44-46,50,共4页
【目的】需水量的预测是实现智能灌溉的关键环节,将先进的计算机技术应用到需水量的预测中具有重要现实意义。【方法】根据气象资料数据以及枣树逐日参考需水量,以空气温度、平均风速、空气湿度、日照时数为输入向量,采用线性回归分析... 【目的】需水量的预测是实现智能灌溉的关键环节,将先进的计算机技术应用到需水量的预测中具有重要现实意义。【方法】根据气象资料数据以及枣树逐日参考需水量,以空气温度、平均风速、空气湿度、日照时数为输入向量,采用线性回归分析和BP神经网络模型对枣树需水量进行了相关预测研究,并从365组实验数据中随机选取40组样本数据进行了枣树需水量预测对比。【结果】1)整体线性回归分析要优于逐步线性回归分析,且空气温度、平均风速、空气湿度对枣树需水量的影响要高于日照时数;2)BP神经网络的预测值与实际值的线性拟合值为0.983,高于线性回归方程的0.941;3)BP神经网络的残差相对较小且波动幅度小,而线性回归方程的残差较大且不稳定;BP神经网络相对于线性回归分析对需水量的预测效果更好,更适用于枣树需水量的预测研究;而线性回归分析可以分析出气象因素对需水量的影响程度,能够为模型输入向量的选择提供依据。【结论】本研究为后续枣树需水量预测研究奠定了一定的基础,未来的研究工作中可以选取更多的影响因素来进行试验,进一步提高预测效果,助力实现枣树智能节水灌溉。 展开更多
关键词 线性回归分析 bp神经网络 枣树需水量预测 线性拟合
下载PDF
BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
20
作者 孙娜 张己炳 《现代农业科技》 2025年第5期167-169,共3页
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改... 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。 展开更多
关键词 农产品冷链物流需求量 bp神经网络 自适应学习率 动量项 模型优化 预测准确率
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 … 250 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部