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[期刊] 林业科学
[作者]
周世玉 杜光月 褚鑫 刘晓平 周玉成
【目的】基于测试获取的有限点温度数据,采用BP神经网络对封闭腔内部时间和空间维度的温度场进行预测,为地采暖地板蓄热性能的分析计算提供理论和数据支撑。【方法】基于课题组自行研制的地采暖地板释热温度场测试设备,获取测试腔体内部测点的温度数据,并划分为神经网络训练集和测试集:时间维度上,将每个测点的三维空间坐标和该测点前3个时间节点的温度值作为输入,各个测点第4个时间节点的温度值作为输出,其中,前80组作为训练集,后28组作为测试集;空间维度上,均匀选出总量4/5测温点的数据作为训练集,剩余1/5测温点的数据作为测试集。基于训练集,分别建立时间和空间维度的BP神经网络模型,并由测试集完成对模型的验证。【结果】时间维度上,平均相对误差(MRE)=0.269 2%,最大相对误差(MAE)=5.916 0%,均方误差(MSE)=0.422 4%,拟合度(R~2)=0.998 7;空间维度上, MRE=0.364 2%,MAE=4.781 8%,MSE=0.521 9%,R~2=0.998 5。【结论】BP神经网络方法预测结果可信度较高,可有效获取地采暖地板检测腔体内部连续完整的温度场,为后续地采暖地板蓄热性能的分析计算提供理论和数据支撑。
关键词：
地采暖地板 封闭腔 温度场预测 神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
褚鑫 周世玉 刘大伟 杜光月 曹正彬 刘晓平 周玉成
【目的】提出基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的木质地板蓄热性能温度场预测算法,为木质地板蓄热性能分析提供数据支撑。【方法】以地采暖地板蓄热性能分析仪密闭绝热圆柱腔为研究对象,在腔体内部布设由150个温度传感器组成的6层阵列,将腔体内部分为150个子空间。首先,将腔体内温度传感器序号和时间作为系统输入,传感器阵列采集的温度值作为系统输出,构建ANFIS温度场模型。然后,将所选用的训练数据输入模型,调整相应参数,完成封闭腔温度场时间模型训练。最后,将其他未参与训练数据输入到已训练好的模型中,得到预测值,并通过相应计算公式验证该方法对木质采暖地板温度场预测分析的适用性。【结果】温度场预测值拟合度达0.988以上,拟合误差也控制在较低水平,其中均方误差低于0.19%、最大相对误差低于1.22%、平均相对误差低于0.36%。【结论】基于ANFIS的封闭腔温度场预测模型能够完整表达出试验仪器腔体的温度场特征,且在建模的简化度、泛化能力和稳健性上均具有较好表现,能够用已被训练过的系统较好地对传感器任意时间点进行温度预测。
关键词：
地采暖地板 封闭腔 温度场 ANFIS
[期刊] 林业科学
[作者]
曹正彬 周世玉 刘晓平 高闯 杜光月 周玉成
【目的】在底部具有木质样本热源的圆柱形封闭腔内,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立自然对流引起的温度场预测模型,研究采暖木质地板蓄热后的温度场分布规律,为后续反演采暖木质地板的蓄热特性提供数据基础。【方法】首先,给出圆柱形封闭腔物理模型的边界条件和木质样本初始温度,根据流体力学定律建立热场传热的质量、动量和能量守恒方程,并用计算流体力学(CFD)软件进行求解。其次,对CFD求解的数据进行归一化处理,并根据木质样本初始温度将归一化后的数据分成训练集和验证集2部分,其中训练集5 481个温度,验证集8组,每组609个温度;利用训练集对LS-SVM模型进行训练,采用果蝇优化算法对模型的核函数参数σ和正则化参数γ进行寻优,得到σ和γ的最优参数组合为[1.0×10~(10),0.06]。最后,应用优化好的模型分别对每个验证集上的温度值进行预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行比较。【结果】LS-SVM对不同样本温度场预测的最大拟合度为0.998 9,最小为0.996 8;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.25%、2.6%和0.31%,最小值分别为0.054%、0.84%和0.12%;最长建模时间为12.93 s,最短为12.72 s。与之相比,BP神经网络预测的最大拟合度为0.999 7,最小为0.998 3;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.47%、5.43%和0.63%,最小值分别为0.21%、2.08%和0.33%;最长建模时间为107.15 s,最短为106.23 s。LS-SVM对不同样本温度场预测的拟合误差比BP神经网络方法的预测结果要小一些,拟合度与BP神经网络方法相近,建模和预测需要的时间明显少于BP神经网络。【结论】采用LS-SVM对采暖木质地板的蓄热温度场建模是可行的,该方法适合对小样本建模,泛化性较好,对在试验条件下利用有限数据来对温度场建模和预测具有明显优势,可为后续开展采暖木质地板蓄热机制的反演工作提供指导。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
尹庆珍 张天策 郄丽娟 韩建会
为深入分析新型异质复合墙体日光温室的保温特性与应用前景,利用广义回归神经网络算法训练样本数据,通过三次样条插值法对训练结果拟合,建立冬季温室温度场预测模型。提出确定最优光滑因子的分组数目的留一优化法。选取河北省农科院经作所设计建造的新型异质复合墙体日光温室的2017年数据进行试验验证。结果表明:该模型预测效果良好,分组数目约为样本数目的1/16时训练效果最佳,预测温度与实际温度平均误差0.276 5℃,相关系数大于0.99,具有较好的精度与稳定性。本模型预测温室温度场效果良好,可用于预测冬季温室最低温度确定作物最优定植时间。
[期刊] 林业科学
[作者]
曹正彬 刘晓平 杜光月 褚鑫 刘大伟 周玉成
【目的】围绕木质地板蓄热特性,针对木质地板蓄热后生成的温度场分布建立基于孪生支持向量机(TWSVM)和模糊算法的温度组合预测模型,为后续研究木质地板的蓄热规律提供有效分析手段。【方法】首先,将加热到设定温度的木质地板样本推送至地采暖地板蓄热性能检测仪器的检测腔内自由放热,利用仪器内呈多层环状分布的温度传感器阵列在时间和空间维度上动态提取温度值,并进行滤波降噪和归一化处理。其次,针对建模数据过多导致的TWSVM计算复杂度迅速膨胀问题,将试验数据均匀分块,每个分块数据中的验证集样本随机提取,剩余为训练集样本,采用TWSVM分别训练每个训练集样本,并用对应样本中的验证集进行泛化性验证,运用网格搜索法对TWSVM模型的核函数参数σ、惩罚参数γ和松弛因子ξ进行寻优。最后,基于模糊原理,对验证样本的输入空间构建高斯隶属度函数,并应用隶属度函数将模型预测结果进行模糊叠加,叠加后的输出作为模型最终训练结果。【结果】基于模糊的TWSVM方法预测时间维度下不同样本温度值的最大拟合度为99.59%,最小为98.92%,最长建模时间为186.90 s,最短建模时间为64.39 s;预测空间维度下不同样本温度值的最大拟合度为99.23%,最小为98.96%,最长建模时间为274.37 s,最短建模时间为93.30 s。【结论】TWSVM在计算中涉及矩阵求逆问题,适合对维数较小的数据样本进行建模,由于本研究木质地板蓄热特性需要的温度数据量较大,因此采用TWSVM直接对该试验数据进行建模具有较大局限性;引入模糊方法后,先将温度数据分别在时间和空间维度上分割成多个小的训练样本,然后对每个训练样本分别采用TWSVM建模和训练,根据模糊规则,以每个温度点在模糊函数上的隶属度叠加值来确定最终预测结果,可提高TWSVM方法建模的适应范围,并充分发挥其快速性和泛化性优势。
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
胡喜生 洪伟 吴承祯
福建省耕地严重短缺,人均占有耕地面积较小.随着经济的发展,人均占有耕地资源将进一步减少.针对这一现象,本文运用BP神经网络对福建省历年耕地面积进行拟合,建立预测模型,结果表明模拟效果理想.
关键词：
福建省 耕地 神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
刘大伟 杜光月 褚鑫 曹正彬 刘晓平 周玉成
【目的】提出一种木质地板蓄热性能温度场实时并行采集方法,为木质地板蓄热性能检测奠定理论和实践基础。【方法】构建真空夹层绝热密闭空间,密闭空间边缘处开有推送口,并由楔形门将其密封。绝热密闭空间内中间部位放置被测样品,在被测样品上下空间内各安装75个传感器,构成2个传感器阵列。传感器阵列群中每个传感器通过单总线方式与控制器I/O口连接,每个I/O口与3个微型传感器以单总线方式连接。测试空间上、下2部分传感器阵列各使用25个I/O口,分别由2个控制器控制,控制器发送匹配、转换命令的同时并行采集转换后的温度值。将具有一定温度的被测样品通过推送口推送至具有一定初始温度的绝热密闭空间内,传感器阵列群实时记录密闭空间内温度场变化,并存储到实时数据库中。【结果】150个温度传感器的数据采集时间为2.4 s,温度采集精度达到±0.1℃,能够满足木质地采暖地板蓄热性能检测和研究的数据需要。【结论】本研究设计的绝热密闭空间温度传感器阵列数据采集系统能够实时、准确采集到试验所需数据,为设备的数据采集和数据分析提供前提,保证了整个检测设备试验结果的可靠性。
关键词：
温度采集 蓄热性能 传感器阵列 并行采集
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
管新建 李占斌 李勉 魏霞
为了探求淤地坝在次降雨情况下的泥沙淤积量,以黄土高原丘陵区花梁坝实测数据为例,引用3层前馈型BP网络建模方法,对侵蚀性降雨条件下淤地坝泥沙淤积量进行了研究。在模型输入层变量分别为最大30min降雨强度(mm/min)、降雨总量(mm)、平均降雨强度(mm/min)和降雨侵蚀力(mm2.min),输出层变量为淤地坝泥沙淤积量,根据降雨资料和淤积信息对应关系所计算的实际资料,对网络进行了训练,并运用训练后的网络进行模拟和预测。结果表明,BP网络的绝对拟合误差和相对拟合误差均较低,绝对拟合误差最大为-0.0061万t,相对拟合误差最大为-1.2946%。同时,BP网络还具有较高的预测精度,泥沙淤积预...
关键词：
淤地坝 泥沙淤积量 BP神经网络 花梁坝
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词：
图书采购 平均复本量 神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
朱科 杜光月 郑焕琪 周玉成
【目的】研究实木复合地采暖地板在冬季运行工况下室内温湿度变化及其对地板甲醛和VOC释放浓度的影响,为地采暖地板使用过程中的室内环境质量控制以及相关地采暖用地板的质量检测标准提供参考依据。【方法】构建一个面积约36 m~2的多层实木复合地板辐射供暖系统,供暖末端采用低温热水地板辐射形式。研究供暖季不同运行工况下(包括不同室外温度、不同系统供水温度等)室内温度和湿度分布以及实木复合地采暖地板中甲醛和VOC等有机污染物释放浓度的变化情况,分析地板辐射供暖系统的供热温度分布,探索多层实木复合地采暖地板甲醛和VOC的释放规律及相关影响因素。【结果】在40℃恒定水温地板辐射供暖条件下,室内平均初始温度为14.6℃,甲醛和VOC初始浓度分别为0.01和0.50 mg·m~(-3),随着持续供暖,室内温度逐渐升高,50 h后室内温度上升为20.3℃,甲醛和VOC释放浓度分别为0.04和0.70 mg·m~(-3),运行第20天甲醛和VOC释放浓度达到峰值,分别为0.05和0.86 mg·m~(-3)。在供暖温度上升至50℃时,50 h后室内平均温度为24.2℃,甲醛和VOC释放峰值浓度分别上升为0.11和1.01 mg·m~(-3),在试验供暖周期结束时浓度分别为0.03和0.72 mg·m~(-3)。甲醛和VOC释放浓度与室外温度和室内相对湿度具有一定正相关性,但其波动幅度较小。【结论】多层实木复合地采暖地板的甲醛和VOC释放与室内温湿度都具有正相关性,且受系统运行工况和室外环境的影响;当供暖系统运行温度较高时,在密闭的室内容易造成空气中甲醛等有机污染物含量超标,需进行开窗通风。本研究结果可用于指导实木复合地板采暖系统的使用以及地采暖用地板甲醛和VOC释放限量标准的补充。
[期刊] 财会月刊
[作者]
李靖
本文针对比特币市场发展的随机性、突变性特点，采用ＢＰ神经网络建立了比特币市场预测模型。选取２０１０年８月１８日至２０１６年３月２日的数据作为样本，构建了多个预测模型，分别运用不同时间段的数据对单日和一周的比特币市场进行预测。结果表明，越近的数据越有利于准确预测比特币的价格，越是短期预测越能较好地拟合比特币发展趋势。
关键词：
比特币 BP神经网络 市场预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
王成军 左新慧
根据BP神经网络原理,以建筑特征参数为输入变量,利用实际资料对网络进行训练和模拟,收集了16个住宅工程,其中的14个作为训练样本,2个作为检测实例。结果显示,该模型在建筑工程造价预测中具有有效性。
关键词：
工程估价 神经网络 估价模型 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周瑞芳 禹建丽
运用改进的BP算法,即基于启发式学习算法的弹性梯度下降法,对现金流时间序列,采用两步预测法。为避免网络学习不确定性带来的误差,文章提出用检验数据的平均百分误差来控制模型收敛,并做出预测平台,可对企业的现金流作出短、中期预测,为管理层制定出生产及销售任务等提供量化依据。
关键词：
弹性梯度下降法 启发式学习算法 时间序列
[期刊] 会计之友
[作者]
岳喜马 魏微
高校暂付款管理水平关系着资金使用效率与财务风险防范能力，甚至影响着高校会计信息的真实性。高校财务管理的精细化这一目标直接对暂付款管理提出了更高要求。文章根据Ａ省３０所省属本科高校２０１４年暂付款及影响暂付款规模的本年收入、本年支出、差旅费、专用材料费、其他商品服务支出与设备购置费６个主要因素数据，建立ＢＰ人工神经网络预测模型，仿真拟合历史数据，并利用仿真模型预测暂付款规模，与主成分回归模型比较，验证其预测精度。数据实证研究结果表明ＢＰ神经网络能捕捉到暂付款与其影响因素之间的非线性特性规律，能更好地预测暂付款规模。
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