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面向2035的基础教育教师需求规模预测——基于BP神经网络模型
1
作者 高晓清 吴敏 《湖南师范大学教育科学学报》 CSSCI 北大核心 2024年第5期64-75,共12页
基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中... 基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间,师资需求振幅较大,学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩,这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现,管理部门应稳定部署师范生招生计划,推进教师供需均衡;加强教育体系内贯通协作,促进教师合理流动;催生社会需求新业态,激励教师多元就业。 展开更多
关键词 基础教育 教师需求 师资盈缺 bp神经网络模型 2035
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原油期货价格风险预警指标体系设计研究--基于BP神经网络模型
2
作者 杨学民 陈会忠 孙竹 《商展经济》 2024年第21期33-38,共6页
本文通过对2020年4月的“负油价”事件进行研究,寻找影响原油期货价格的核心要素,从而进一步开展对WTI原油期货价格风险的研究,建立WTI原油期货价格风险预警指标体系,构建实证模型,以实现对原油期货的价格风险预警。基于选取的预警指标2... 本文通过对2020年4月的“负油价”事件进行研究,寻找影响原油期货价格的核心要素,从而进一步开展对WTI原油期货价格风险的研究,建立WTI原油期货价格风险预警指标体系,构建实证模型,以实现对原油期货的价格风险预警。基于选取的预警指标2010—2022年的数据,本文采用BP神经网络模型构建的实证模型,较好地拟合了WTI原油期货的价格波动率,并结合ARIMA模型对警兆指标的预测值完成对2023年1—3月的WTI原油期货价格波动预警,在三个月中WTI原油期货的价格风险都处于“无警”状态,价格较为平稳,仅供参考。 展开更多
关键词 原油期货 价格风险 bp神经网络模型 ARIMA模型 警兆指标
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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
3
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
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基于BP神经网络模型的水泥行业碳排放量预测及达峰路径研究——以徐州市为例
4
作者 万亚丽 徐辉 +5 位作者 朱燕 陈孚尧 张远远 曹泊 吴蒙 赵欣 《中国煤炭地质》 2024年第6期63-67,共5页
为开展水泥行业碳达峰碳中和路径研究,采用碳排放因子法计算了1995—2021年徐州市水泥行业CO_(2)排放量,运用BP神经网络模型对水泥行业CO_(2)排放量进行了评估,基于不同情景对2022—2030年CO_(2)排放量进行了预测。结果表明:1995—2021... 为开展水泥行业碳达峰碳中和路径研究,采用碳排放因子法计算了1995—2021年徐州市水泥行业CO_(2)排放量,运用BP神经网络模型对水泥行业CO_(2)排放量进行了评估,基于不同情景对2022—2030年CO_(2)排放量进行了预测。结果表明:1995—2021年徐州市水泥行业CO_(2)排放量为736.78~2732.27万t。水泥行业CO_(2)排放整体呈先升高后降低的趋势。2010年碳排放量达到峰值2732.27万t后,逐渐波动下降到2021年的812.81万t。BP神经网络模型预测水泥行业CO_(2)排放量是可行的。根据基准情景、低碳情景、强化低碳情景,通过BP神经网络模型对2022—2030年徐州市水泥行业碳排放量预测:基准情景下,2030年徐州市水泥行业CO_(2)排放量为2484.75万t,相比于2021年,年均增长率约为22.86%。低碳情景下,2030年CO_(2)排放量为1979.80万t,年均增长率约为15.95%。强化低碳情景下,2030年CO_(2)排放量为1502.43万t,年均增长率约为9.43%。建议从政策和技术升级等方面实施CO_(2)减排,助力徐州市水泥行业碳达峰碳中和的实现。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 碳排放量预测 碳达峰路径
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基于改进BP神经网络模型的辽西地区农业灌溉用水预测
5
作者 张瑞阳 《水利技术监督》 2024年第8期263-264,271,共3页
文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6... 文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6.9%和10%。研究成果对于区域农业灌溉用水预测方法具有参考价值。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 小波分析 模型改进 农业灌溉 辽西地区
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遗传算法优化的BP神经网络模型在遥感水深反演中的应用
6
作者 陈洲杰 陈华建 盛君 《测绘与空间地理信息》 2024年第10期112-114,118,共4页
针对传统BP神经网络模型在遥感影像水深反演中存在的缺陷,本文引入主成分分析(PCA)与遗传算法(GA),构建新的GA-BP神经网络模型,该改进模型利用GA对BP神经网络模型的权值与阈值进行优化并将优化值作为BP神经网络模型初始值。将该改进模... 针对传统BP神经网络模型在遥感影像水深反演中存在的缺陷,本文引入主成分分析(PCA)与遗传算法(GA),构建新的GA-BP神经网络模型,该改进模型利用GA对BP神经网络模型的权值与阈值进行优化并将优化值作为BP神经网络模型初始值。将该改进模型用于遥感影像水深反演实验中,结果表明,较单一的BP神经网络模型,该改进模型的收敛速度具有较大提升,水深反演精度也更高。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 主成分分析 遗传算法 水深反演 权值和阈值优化
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改进BP神经网络模型在农业灌溉用水预测中的应用
7
作者 张荣华 《水利科学与寒区工程》 2024年第7期48-50,共3页
针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度... 针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度农业灌溉用水预测误差平均可降低6.52%和5.39%。研究成果对于灌区农业灌溉用水科学预测具有参考价值。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 模型改进 农业用水预测 适用性分析 灌区
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基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究
8
作者 黄文彪 夏滑 +4 位作者 王前进 孙鹏帅 庞涛 吴边 张志荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2761-2767,共7页
碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优... 碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS) 量子级联激光器(QCL) 反向传播(bp)神经网络模型 同位素丰度
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糖尿病足溃疡复发风险预测模型的构建:基于Logistic回归和支持向量机及BP神经网络模型 被引量：7
9
作者 张娟 李海芬 +3 位作者 李小曼 姚苗 马惠珍 马强 《中国全科医学》 北大核心 2023年第32期4013-4019,共7页
背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支... 背景全球范围内糖尿病足溃疡(DFUs)首次复发与再次复发率逐年上升,且早期复发风险高于远期风险。导致DFUs复发的风险因素较多,目前缺乏系统的筛选,因此需要探索DFUs复发的危险因素,以便早期识别复发高危人群。目的探讨Logistic回归、支持向量机(SVM)和BP神经网络(BPNN)模型在DFUs复发风险中的预测价值。方法选取2020年1月—2021年10月在宁夏医科大学总医院烧伤整形美容科、内分泌科和伤口造口门诊就诊的DFUs患者390例作为开发模型的研究对象。根据患者出院后1年内DFUs是否复发分为复发组116例(29.7%)和非复发组274例(70.3%)。收集两组患者的一般资料包括社会人口学特征、病史评估和临床病例资料并进行比较,采用糖尿病足部自我管理行为量表(DFSBS)评估患者糖尿病足部自我管理行为,采用慢性病风险感知问卷评估患者DFUs风险感知水平。采用多因素Logistic回归分析探讨DFUs患者出院后1年内DFUs复发的影响因素;将患者按照7∶3划分为训练集和测试集,运用Logistic回归变量筛选策略,分别建立Logistic回归、SVM和BPNN模型;绘制各模型预测DFUs复发风险的受试者工作特征(ROC)曲线。结果两组DFUs患者BMI、独居、糖尿病病程、吸烟史、饮酒史、受累足趾截肢史、足溃疡分级、踝肱指数、糖化血红蛋白、溃疡位置在脚底、足趾受累、足部存在行走障碍、骨髓炎、多重耐药菌感染、糖尿病周围神经病变、下肢动脉粥样硬化、足部自我管理行为、DFUs风险感知水平比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,BMI[OR=0.394,95%CI(0.285,0.546),P<0.001]、糖尿病病程[OR=1.635,95%CI(1.303,2.051),P<0.001]、吸烟史[OR=0.186,95%CI(0.080,0.434),P<0.001]、足溃疡分级[OR=2.139,95%CI(1.133,4.038),P=0.019]、糖化血红蛋白[OR=2.289,95%CI(1.485,3.528),P<0.001]、溃疡位置在脚底[OR=3.148,95%CI(1.344,7.373),P=0.008]、足部自我管理行为[OR=0.744,95%CI(0.673,0.822),P<0.001]和DFUs风险感知水平[OR=0.892,95%CI(0.845,0.942),P<0.001]是DFUs患者1年内DFUs复发的影响因素。Logistic回归、SVM和BPNN模型在测试集中预测DFUs复发风险的正确率分别82.43%、94.87%、87.17%,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.843、0.937、0.820。Logistic回归、SVM和BPNN模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC比较,差异有统计学意义(Z=2.741,P<0.05);SVM模型预测DFUs复发风险的ROC曲线AUC高于Logistic回归和BPNN模型(Z=5.937,P=0.013;Z=3.946,P<0.001)。结论SVM模型预测DFUs患者出院后1年内DFUs复发风险的正确率、灵敏度、特异度、AUC等指标均较好,为相对最优的模型,建议进一步推广应用以验证预测模型的效能。 展开更多
关键词 糖尿病 足溃疡 糖尿病足 复发 LOGISTIC模型 支持向量机模型 bp神经网络模型 影响因素分析
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基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法 被引量：9
10
作者 李成林 刘严松 +4 位作者 赖思翰 王地 何星慧 刘琦 何博宇 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第13期5481-5492,共12页
滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的... 滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示:研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index,TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线精度分析,结果表明:基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重法,基于BP神经网络模型的栅格赋值法更适用于研究区的滑坡易发性评价。 展开更多
关键词 滑坡易发性评价 bp神经网络模型 栅格赋值法 因子权重法 蒲江县
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基于LASSO-BP神经网络模型的滆湖组黏性土抗剪强度预测 被引量：3
11
作者 顾春生 许书刚 +3 位作者 杨鹏 唐鑫 张其琪 李浩民 《世界地质》 CAS 2023年第3期577-587,共11页
为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:... 为了研究苏锡常地区滆湖组黏性土工程地质特性,建立能够描述其抗剪强度特性的预测模型,笔者选取727组土工试验数据作为研究样本,运用LASSO算法筛选出对抗剪强度影响显著的参数,然后结合BP神经网络算法建立抗剪强度预测模型。结果表明:①滆湖组黏性土的黏聚力、内摩擦角与液性指数、压缩系数呈反相关,与塑性指数、饱和重度呈正相关;②确定液性指数、塑性指数、压缩系数、颗粒比重、饱和重度等5个参数为抗剪强度的预测参数,建立了基于LASSO-BP神经网络算法的滆湖组黏性土抗剪强度预测模型;③黏聚力预测模型的拟合优度R=0.92,平均绝对误差<5.4 kPa;内摩擦角预测模型的拟合优度R=0.75,平均绝对误差<1.7°。模型预测精度及可靠性总体较高,能够对滆湖组黏性土抗剪强度进行有效预测。预测模型引入LASSO算法,为运用数学方法研究土体参数间关系提供参考。 展开更多
关键词 LASSO算法 bp神经网络模型 滆湖组黏性土 工程地质特性 抗剪强度
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基于BP神经网络模型的重庆农产品冷链物流需求预测研究 被引量：4
12
作者 王燕 《中国储运》 2023年第3期118-119,共2页
随着经济的快速发展、国家政策方面的支持,冷链物流逐步得到发展,通过对冷链物流需求量的变化趋势精准把控,可以推动冷链物流的科学、高效发展。因此,本文通过以农产品产量作为预测指标,采用BP神经网络模型预测法对重庆市2021—2025年... 随着经济的快速发展、国家政策方面的支持,冷链物流逐步得到发展,通过对冷链物流需求量的变化趋势精准把控,可以推动冷链物流的科学、高效发展。因此,本文通过以农产品产量作为预测指标,采用BP神经网络模型预测法对重庆市2021—2025年农产品冷链物流需求量进行预测。结果表明,所构建的预测模型的预测精度高且拟合情况也比较好,所预测的数据可以准确反应重庆市冷链物流需求增长趋势,为政府部门及相关物流企业进行物流规划提供依据。引言在新发展格局下,国家更加注重内部经济的循环发展,农业作为人们生活保障的第一产业,国家更加关注农业的发展。 展开更多
关键词 农产品产量 农产品冷链物流 物流规划 bp神经网络模型 物流企业 冷链物流需求 预测法 需求预测
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基于BP神经网络模型的基坑变形预测研究 被引量：2
13
作者 乔月 《建筑科技》 2023年第5期29-33,共5页
基坑开挖过程中,周围环境大都比较复杂,存在包括土体参数等不明确的影响因素,极易引起基坑结构的不均匀变形,从而危及基坑结构的稳定和邻近建筑物的安全。为了保障大型建筑物的安全,需要对基坑的变形量进行严格的控制。BP神经网络具有... 基坑开挖过程中,周围环境大都比较复杂,存在包括土体参数等不明确的影响因素,极易引起基坑结构的不均匀变形,从而危及基坑结构的稳定和邻近建筑物的安全。为了保障大型建筑物的安全,需要对基坑的变形量进行严格的控制。BP神经网络具有非线性映射以及信号前向传播、误差反向传播的特点,目前被广泛应用于基坑的变形预测研究。研究以太湖新城综合管廊深基坑工程监测数据为例,分别以环境变量和水平位移为输入数据,在MATLAB神经网络工具箱函数的支持下,实现了基于BP神经网络的基坑变形预测,并对测斜井某深度的水平位移累积量进行了预测。将2种BP神经网络模型的预测平均相对误差与允许值进行比较,结果表明,这2种BP神经网络模型都可用于对基坑变形量进行预测;通过对模型间对应预测值的比较,发现第二种BP神经网络模型的预测精度相对更高,更适用于基坑工程。 展开更多
关键词 深基坑 变形预测 bp神经网络模型 平均相对误差
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基于BP神经网络模型的山东省碳排放量预测
14
作者 许栩 《中阿科技论坛（中英文）》 2023年第6期21-27,共7页
在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新不及时、以往预测模型难以满足现实需求的问题,本文基于山东省1997—2019年的历史数据,选取7项重要的碳排放影响指标,通过Pearon相关系数分析后,建立了GM(1,1)灰色预测、BP神经网络模型,... 在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新不及时、以往预测模型难以满足现实需求的问题,本文基于山东省1997—2019年的历史数据,选取7项重要的碳排放影响指标,通过Pearon相关系数分析后,建立了GM(1,1)灰色预测、BP神经网络模型,对山东省的碳排放量进行了仿真预测。结果表明:BP神经网络模型明显优于传统统计方法,其误差更小、精度更高,更适于碳排放量及相关指标的预测。预测结果显示,山东省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,此预测结果可为政府决策提供参考依据。 展开更多
关键词 碳排放量 灰色预测 bp神经网络模型
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煤层含气量预测的BP神经网络模型与应用 被引量：84
15
作者 孟召平 田永东 雷旸 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期456-461,共6页
为了对煤层含气量进行定量预测,采用BP神经网络预测方法,建立了煤层含气量预测的BP神经网络模型.以沁水盆地南部主采煤层为对象,分析得出了影响沁水盆地南部煤层含气量分布的主要控制因素有煤层有效埋藏深度、煤变质程度和煤岩、煤质特... 为了对煤层含气量进行定量预测,采用BP神经网络预测方法,建立了煤层含气量预测的BP神经网络模型.以沁水盆地南部主采煤层为对象,分析得出了影响沁水盆地南部煤层含气量分布的主要控制因素有煤层有效埋藏深度、煤变质程度和煤岩、煤质特征等,选择了煤层有效埋藏深度、水分与灰分以及镜质组最大反射率3参数作为BP神经网络模型的基本特征量,建立了煤层含气量与这些因素之间的相关关系和BP神经网络预测模型,对煤层含气量进行预测分析.结果表明:BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与主控因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差小于10%,预测效果明显地优于基于朗格缪尔方程的煤层含气量预测模型. 展开更多
关键词 煤层气 含气量 bp神经网络模型
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干旱地区伤寒副伤寒与气象因素关系的BP神经网络模型 被引量：24
16
作者 曲波 黄德生 +3 位作者 郭海强 周宝森 董存华 卢景华 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2004年第3期165-167,共3页
目的　应用人工神经网络的原理和方法 ,探讨在干旱灾害条件下影响伤寒副伤寒流行的关键气象因子 ,建立旱灾地区传染病疫情的BP神经网络模型 ,并评价模型的拟合效果。方法　利用Matlab 6 5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟... 目的　应用人工神经网络的原理和方法 ,探讨在干旱灾害条件下影响伤寒副伤寒流行的关键气象因子 ,建立旱灾地区传染病疫情的BP神经网络模型 ,并评价模型的拟合效果。方法　利用Matlab 6 5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟。结果　伤寒副伤寒发病率回代平均误差率和R2 分别为 0 84%和 0 9999。自变量对输出的贡献量分析结果显示 ,平均蒸发量和平均气压对于伤寒副伤寒发病率影响最大。结论　伤寒副伤寒与气象因素关系的BP神经网络模型拟合效果较好 。 展开更多
关键词 干旱地区 副伤寒 气象因素 bp神经网络模型 神经网络 神经冲动
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坡面产沙BP神经网络模型研究 被引量：17
17
作者 彭清娥 曹叔尤 +2 位作者 刘兴年 雷孝章 黄尔 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期79-82,共4页
根据四川井研县坡耕地实验点对不同坡度、不同耕作方式情况下水土流失的实测资料 ,引入神经网络建模方法 ,建立了不同坡度下顺坡垄作和横坡垄作的次降雨产沙网络模型 ,得出前次降雨因子即前次降雨量、前次降雨强度及此两次降雨间隔天数... 根据四川井研县坡耕地实验点对不同坡度、不同耕作方式情况下水土流失的实测资料 ,引入神经网络建模方法 ,建立了不同坡度下顺坡垄作和横坡垄作的次降雨产沙网络模型 ,得出前次降雨因子即前次降雨量、前次降雨强度及此两次降雨间隔天数对本次降雨产沙影响很大 ,不可忽略。针对复杂的非线性坡面产沙系统 ,BP网络模型比传统的回归模型能更好地刻画其本质特征。这不仅揭示了坡耕地水土流失的内在机理 ,同时为定量研究顺坡垄作改为横坡垄作的水土保持效益提供了科学依据。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 水土保持 坡面产沙 水土流失
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基于BP神经网络模型的新疆水资源承载力情景分析 被引量：31
18
作者 杨琳琳 李波 付奇 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期216-222,共7页
水资源可持续利用是科学发展的重要基础,"跨越式"发展愿景下的新疆面临水资源约束的严峻挑战!以2004—2013年水资源统计资料为基础,运用BP神经网络模型模拟分析了2个情景下(情景Ⅰ:趋势外推,情景Ⅱ:跨越式发展)2014—2020年... 水资源可持续利用是科学发展的重要基础,"跨越式"发展愿景下的新疆面临水资源约束的严峻挑战!以2004—2013年水资源统计资料为基础,运用BP神经网络模型模拟分析了2个情景下(情景Ⅰ:趋势外推,情景Ⅱ:跨越式发展)2014—2020年新疆的水资源承载力.结果表明:1)水资源承载力综合评价指数呈上升趋势,但情景Ⅰ中水资源开发利用率过高,情景Ⅱ中农业用水比重大、效率低,成为新疆水资源可持续利用的瓶颈;2)以提高水资源的生态效益为目的,提出了情景Ⅲ:可持续利用情景,可逐步解决供需矛盾.关键在于改变传统粗放的用水方式,在提升水资源的利用效率的基础上,优化水资源利用的空间结构以缓和水资源对社会经济发展的瓶颈作用;3)BP神经网络模型与情景分析结合评价新疆水资源承载力是一种可行的尝试. 展开更多
关键词 水资源承载力 bp神经网络模型 情景分析 新疆
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基于BP神经网络模型的福建海域赤潮预报方法研究 被引量：13
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作者 苏新红 金丰军 +6 位作者 杨奇志 陈火荣 俞秀霞 李雪丁 郭民权 刘秋凤 罗娟 《水产学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期1744-1755,共12页
赤潮往往给渔业生产和人类的生命安全造成极大的危害,但由于赤潮的成因十分复杂,对其进行预报非常困难。本研究收集了福建海区2000年至2016年发生的219个赤潮案例有效数据,应用BP神经网络人工智能模型建立了其与气温、降水、风速、气压... 赤潮往往给渔业生产和人类的生命安全造成极大的危害,但由于赤潮的成因十分复杂,对其进行预报非常困难。本研究收集了福建海区2000年至2016年发生的219个赤潮案例有效数据,应用BP神经网络人工智能模型建立了其与气温、降水、风速、气压和日照5个气象因子的非线性关系,并将这些赤潮案例数据与相应的气象指标按闽东、闽中和闽南3个海区,分别输入模型进行学习、训练与预测。结果显示:1)闽东海区53个训练样本45个预测正确,正确率达84.91%,3个模拟预测样本全部正确;2)闽中海区69个训练样本58个预测正确,正确率达84.06%,4个模拟预测样本全部正确;3)闽南海区85个训练样本的运算预测结果63个正确,正确率74.12%,5个模拟预测样本全部正确,达到预期的结果。研究表明,以气象因子为自变量采用BP神经网络模型对赤潮的发生进行预测是可行的,该方法可为赤潮的预测提供新的途径。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 赤潮 预报 福建海区
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