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基于ASO-MLP神经网络的大气加权平均温度模型
1
作者 赵雪珍 陈悦文 《测绘与空间地理信息》 2025年第1期82-85,共4页
为了得到高精度的本地大气加权平均温度(T_(m))模型,本文在多层感知(MLP)神经网络模型的基础上引入原子搜索优化(ASO)算法,构建ASO-MLP模型。将气象参数作为模型的输入因子,在此基础上使用ASO算法对模型的权值与阈值参数进行寻优。利用... 为了得到高精度的本地大气加权平均温度(T_(m))模型,本文在多层感知(MLP)神经网络模型的基础上引入原子搜索优化(ASO)算法,构建ASO-MLP模型。将气象参数作为模型的输入因子,在此基础上使用ASO算法对模型的权值与阈值参数进行寻优。利用东北地区6个探空站数据进行模型训练并进行后一年T_(m)预测,实验结果表明,本文提出的ASO-MLP模型的T_(m)预测结果的Bias为-0.05 K,RMSE为4.07 K,R^(2)为0.931,较对比模型具有更好的精度指标,拟合度更高。本文针对东北地区的本地化T_(m)模型研究可为地基反演大气可降水量提供支持。 展开更多
关键词 大气加权平均温度 mlp神经网络模型 原子搜索优化算法 大气可降水量
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基于多层神经网络模型的丝织物触感风格评价
2
作者 马玲 余弘 张小琪 《上海纺织科技》 北大核心 2023年第8期61-63,共3页
使用FTT织物风格触感测试仪对52组不同风格的织物样本进行了主观和客观风格评价,并采用多层神经网络模型(MLP)对丝织物的触感风格进行分类预测。结果表明,冷暖感、顺滑度和柔软度是影响丝织物风格预测的关键特征,接触舒适度则有次要影... 使用FTT织物风格触感测试仪对52组不同风格的织物样本进行了主观和客观风格评价,并采用多层神经网络模型(MLP)对丝织物的触感风格进行分类预测。结果表明,冷暖感、顺滑度和柔软度是影响丝织物风格预测的关键特征,接触舒适度则有次要影响。所建立的模型训练和测试的准确率分别为89.2%和100.0%,能够有效对丝织物风格进行分类预测。 展开更多
关键词 多层神经网络模型(mlp) 丝织物 风格 模型 预测
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基于神经网络模型的猪肉物流需求预测及对策 被引量：3
3
作者 姜阀 李玉欣 《黑龙江畜牧兽医（下半月）》 北大核心 2017年第6期41-43,共3页
猪肉是居民餐桌上不可或缺的肉类之一,合理预测猪肉物流需求至关重要。笔者应用MLP神经网络模型,建立了一个"经济影响因素-猪肉物流需求"预测模型。为了证明模型的预测效果,应用2010—2015年猪肉相关经济数据进行了验证。结... 猪肉是居民餐桌上不可或缺的肉类之一,合理预测猪肉物流需求至关重要。笔者应用MLP神经网络模型,建立了一个"经济影响因素-猪肉物流需求"预测模型。为了证明模型的预测效果,应用2010—2015年猪肉相关经济数据进行了验证。结果表明:模型的预测准确度达到了97%,并利用该模型预测了2016年的猪肉物流需求量。建议从加强猪肉市场信息化建设、发展电子商务交易模式、完善猪肉物流市场、加强猪肉生产者和第三方物流合作组织建设等方面采取措施保障猪肉市场健康稳定运行。 展开更多
关键词 猪肉 预测模型 猪肉物流需求 经济影响因素 mlp神经网络模型
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基于色差值和色度值的醇化片烟褐变判定模型研究 被引量：10
4
作者 宗钊辉 刘高 +7 位作者 韦建玉 胡亚杰 黄崇峻 王军 王行 陈泽鹏 邓世媛 王维 《南方农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期2040-2046,共7页
【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等... 【目的】研究不同褐变程度醇化片烟间色差值和色度值的差异与规律,建立一种可以快速、准确判定醇化片烟褐变程度的方法,为醇化片烟褐变情况自动化识别提供参考依据。【方法】利用2016和2017年广西中烟工业有限责任公司238份不同褐变等级醇化片烟的色差值和色度值,通过SPSS 20.0建立醇化片烟的Fisher判定、多项Logistic回归判定和MLP神经网络判定3种判定模型,并对比分析不同模型的片烟褐变判定效果。【结果】不同褐变程度烟叶色差值和色度值存在显著差异(P<0.05,下同),其中,色差值L*、b*与褐变程度呈极显著负相关(P<0.01,下同),色度值Y、R与褐变程度分别呈极显著和显著正相关。在建立的3种判定模型中,多项Logistic回归判定和MLP神经网络对醇化片烟褐变情况的判定级别与真实级别间的差异无统计学意义,可用于醇化片烟褐变程度判定,且MLP神经网络准确性最高(95.8%),配对t检验的t绝对值小于多项Logistic回归判定,稳定性更优。【结论】与Fisher判定模型和多项Logistic回归判定模型相比,MLP神经网络模型具有更高的准确性和更好的稳定性,适合作为醇化片烟褐变程度的判定模型。 展开更多
关键词 醇化片烟褐变 色差 色度 Fisher判定模型 多项Logistic回归判定模型 mlp神经网络模型
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线性回归方法与MLP相结合预测李家河水库的综合水质指数 被引量：1
5
作者 杨玮伦 高宇轩 曹雷 《陕西水利》 2023年第6期19-21,25,共4页
为了提高水库水质的监测和管理水平,提升对城市供水的质量,采用李家河水库2021全年实测的水质指标数据(每周测试一次),通过研究对比选择了七个重要指标(分别为:总氮、氨氮、总磷、高锰酸盐系数、总铁、总锰和溶解氧)作为自变量,将反映... 为了提高水库水质的监测和管理水平,提升对城市供水的质量,采用李家河水库2021全年实测的水质指标数据(每周测试一次),通过研究对比选择了七个重要指标(分别为:总氮、氨氮、总磷、高锰酸盐系数、总铁、总锰和溶解氧)作为自变量,将反映水库水质水平高低的综合水质指数(WQI)作为因变量,分别构建、训练得到了多元线性回归模型和MLP多层人工神经网络模型;并利用所建模型对2022年上半年水库的WQI进行预测,经与实测数据对比发现,将多元线性回归模型和MLP模型相结合预测的综合水质指数明显优于两个单独模型的预测结果,WQI变化趋势的预测准确率高达95.24%;本研究所获得的这一综合水质指数复合预测模型对于李家河水库后续水质监测和生产管理会起到有效的辅助作用,对于同类型中小水库也具有一定的推广借鉴价值。 展开更多
关键词 李家河水库 线性回归模型 mlp神经网络模型 综合水质指标WQI 水质等级
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基于跨时间尺度迁移学习的污水处理模型漂移校正方法
6
作者 申渝 廖万山 +6 位作者 李慧敏 冯东 郭智威 张冰 高旭 王建辉 陈猷鹏 《环境科学》 北大核心 2025年第1期318-326,共9页
数据是智能运维的核心基础,但当前污水厂数据普遍不足,且污水处理系统状态随内外部环境动态演化.污水厂的智能运维面临着建模难度大,及因系统演化而导致的模型漂移问题.针对该问题,选取水温、水质和微生物状态等都有显著差异的夏冬两季... 数据是智能运维的核心基础,但当前污水厂数据普遍不足,且污水处理系统状态随内外部环境动态演化.污水厂的智能运维面临着建模难度大,及因系统演化而导致的模型漂移问题.针对该问题,选取水温、水质和微生物状态等都有显著差异的夏冬两季作为典型对比场景,将机制模型与神经网络结合,建立了基于跨时间尺度迁移学习的污水处理模型漂移校正方法 .首先,针对数据不足问题,建立并校准活性污泥模型(ASM),以夏季工况数据作为输入,模拟计算运行参数和出水数据,生成模拟运行数据集,实现数据增广和质量提升,用于训练多层感知机神经网络(MLP)模型.结果显示,MLP模型对夏季出水COD、氨氮和总磷等的平均模拟准确率在95%以上;然后,针对模型在冬季工况中出现模拟准确率大幅下降等模型漂移问题,将冬季实测数据作为目标域数据集,以MLP模型作为预训练模型进行迁移学习.结果表明,迁移学习后模型性能显著提升,出水COD、氨氮、总氮和总磷的平均模拟准确率分别提高了21.49%、60.79%、58.14%和46.74%.研究提出的跨时间尺度迁移学习方法,能有效解决模型漂移问题,实现模型对污水处理系统动态演化的跟随响应. 展开更多
关键词 多层感知机神经网络(mlp)模型 机制模型 迁移学习 模型漂移 系统适应性 知识迁移
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李家河水库藻密度分布规律的预测研究
7
作者 杨玮伦 高宇轩 张晓辉 《水资源开发与管理》 2023年第6期75-80,共6页
为了解水中藻密度与影响因子的关系,本文对李家河水库2021年16种水质监测指标值进行分析研究,明确了藻密度与叶绿素含量的强相关性,确定了影响藻密度的环境因子主要为总磷、水温、pH值和浊度。分别采用多元线性回归和MLP神经网络构建藻... 为了解水中藻密度与影响因子的关系,本文对李家河水库2021年16种水质监测指标值进行分析研究,明确了藻密度与叶绿素含量的强相关性,确定了影响藻密度的环境因子主要为总磷、水温、pH值和浊度。分别采用多元线性回归和MLP神经网络构建藻密度与环境因子类水质指标的相关模型。对2022年上半年藻密度分布曲线预测发现,两个模型相结合预测效果比单独模型更为准确。研究结果对中小型水库藻类预测与防治具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 藻密度 环境因子 相关性 多元线性回归模型 mlp神经网络模型
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我国未来能源发展趋势的预测分析
8
作者 穆林 傅一凡 +3 位作者 王震 邓媛 华伟健 尹洪超 《节能》 2021年第8期18-23,共6页
对未来能源消费结构进行预测和分析,制定科学合理的能源生产计划,为国家制定能源政策提供科学依据,对于中国经济健康可持续发展具有重要的理论与现实意义。收集中国近20年能源消费数据,构建灰色预测模型GM (1,1),并对未来10年能源消费... 对未来能源消费结构进行预测和分析,制定科学合理的能源生产计划,为国家制定能源政策提供科学依据,对于中国经济健康可持续发展具有重要的理论与现实意义。收集中国近20年能源消费数据,构建灰色预测模型GM (1,1),并对未来10年能源消费趋势进行预测,通过MLP神经网络模型分析影响能源消费的9个因素敏感程度。针对敏感性强的几个因素进行原因分析。综合两个模型结果提出措施与展望,为我国未来能源决策提供前瞻性参考。 展开更多
关键词 能源发展 灰色预测模型 mlp神经网络模型 能源消费
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基于集成学习算法的供暖室内温度预测研究
9
作者 王珣玥 冯文亮 《煤气与热力》 2020年第12期8-11,10041,10042,共6页
提出利用基于多元线性回归模型和MLP神经网络模型的集成学习算法对供暖室内温度预测进行研究。以北京市某小区作为研究对象,选取30 d供暖数据和室外温度数据,将预测时刻之前6个时刻的室外温度、一级管网供水温度、一级管网回水温度、二... 提出利用基于多元线性回归模型和MLP神经网络模型的集成学习算法对供暖室内温度预测进行研究。以北京市某小区作为研究对象,选取30 d供暖数据和室外温度数据,将预测时刻之前6个时刻的室外温度、一级管网供水温度、一级管网回水温度、二级管网供水温度、二级管网回水温度,共30个特征值作为模型的输入,将下一时刻的室内温度作为模型的输出。研究结果表明,采用集成学习模型的平均相对误差和均方误差均小于单个模型的多元线性回归模型和MLP神经网络模型,预测效果较好,平均相对误差为0.8022%,均方误差为0.057665℃2。 展开更多
关键词 集成学习算法 室内温度预测 多元线性回归模型 mlp神经网络模型
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