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[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...
[期刊] 自然资源学报  [作者] 魏霞  李占斌  李勋贵  沈冰  
论文在全面调查陕北黄土高原淤地坝的基础上,选取典型淤地坝挖取剖面,进行分层测量取样,利用库容曲线和实测各淤积层的厚度求得各层泥沙淤积量,根据黄土高原暴雨产沙过程原理及淤积过程降雨资料,反演各淤积层所对应的侵蚀性降雨。运用灰色关联分析法,分析计算了坝地泥沙淤积量和侵蚀性降雨的4个指标(降雨侵蚀力R、降雨量P、最大30分钟降雨强度I30、平均降雨强度I)之间的关联度。研究结果表明:侵蚀性降雨4个指标中,降雨侵蚀力R和坝地泥沙淤积量的关系最为密切,降雨量P对淤积量的影响次之,最大30分钟降雨强度I30和平均降雨强度I对淤积量的影响最小;并且建立了坝地泥沙淤积量与降雨侵蚀力R和降雨量P的二元线性回归方...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 魏霞  李占斌  李勋贵  鲁克新  
针对淤地坝减水减沙效益计算中以1.35 g/cm3作为转换值求层泥沙淤积量时存在较大差异的问题,选取典型坝挖取剖面进行剖面分析,并提取每层淤积物的土样进行土样干容重测定,分析了典型坝坝地淤积物的干容重分布情况。结果表明,对同一座典型坝,其坝地淤积物的干容重值并不是沿深度方向保持不变,而是沿纵向有一定的波动趋势,但波动幅度不大;对于淤积程度相似的典型坝,其干容重值接近,干容重变化幅度类似;以实测每层淤积物干容重还原层泥沙淤积量,可以较精确地对应层淤积量与次侵蚀性降雨,以此对淤积过程机理进行分析将更加科学合理。
[期刊] 林业科学研究  [作者] 程冀文  王树森  罗于洋  张岑  
[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象,建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型,探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化,以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子,并根据与生物量相关性大小加入输入变量,从而组成6组不同输入变量,输入变量包含因子数量逐步增加(1~6种)。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能,确定最佳输入变量,并在最优输入变量的基础上,确定BP神经网络隐层数量,经过反复训练,建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构,即输入层节点数(N_(in))∶隐层节点数(N_h)∶输出层节点数(N_(out))为:4∶9∶1。其中训练数据R~2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50;测试数据R~2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量,随着输入变量中输入因子的数量不断增加,发现其R~2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好,但是输入变量每增加1种后,当输入因子数量为5时,模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小,考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性,输入层最优输入因子数为4种,当隐层数为9时模型性能表现为最优。
[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.
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 李增  迟道才  于淼  
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955~2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 吴巍  周孝德  王新宏  程文  
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 统计与决策  [作者] 李代红  
实现产业结构优化调整是我国当前经济工作的重中之重。BP神经网络算法是基于"梯度下降理论"的高精度分析工具,文章首先在建立训练网络的基础上对我国三次产业产值进行系统仿真,发现拟合精度很高,其次对三次产业发展进行了预测,并结合GM(1,1)法得出了预测区间,最后进行全文总结。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 牛文全  李靖  
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
[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。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 于京池  金爱云  潘坚文  王进廷  张楚汉  
拱坝在其生命周期内可能会承受强烈地震,其地震易损性引起了广泛的关注。一般而言,采用非线性有限元法进行拱坝的地震易损性分析,需要大量的计算工作量。该文提出了一种预测拱坝地震响应的方法——基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的多层前馈(back propagation,BP)神经网络,该方法可以替代部分非线性有限元分析计算,显著减少计算成本。以大岗山拱坝的易损性分析为算例,基于已有的390个有限元非线性动力分析工况数据,将结构的响应设定为BP神经网络的输出,地震强度参数IM作为输入,进行BP神经网络的训练和验证。结果表明,该文提出的GA-BP神经网络采用390个有限元结果中的30%的数据进行训练,即可得到满足精度的预测结果,给出合理的拱坝地震易损性曲线,说明采用GA-BP神经网络后可节省70%的非线性有限元计算成本。
[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。
[期刊] 建筑经济  [作者] 邓宇轩  
随着交通强国的推进,城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用,而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点,本文提出自适应PSO-BP神经网络算法,并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明,自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度,预测结果表明在车站数量小于17座时,线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系;在车站数大于17座时,线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系,其中车站数量的影响约为7亿元/站,线路长度的影响约为3亿元/km。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王鑫  肖枝洪  
文章将干预模型与BP神经网络模型相结合,提出了基于干预模型与BP神经网络集成的GDP时间序列预测模型,并实现了算法。利用我国1978~2004年的GDP数据建立多干预变量集成预测模型,对我国2005~2009年的GDP数据进行预测,并将预测值与其他文献所建模型的预测值进行比较,预测误差明显减少,证实了所建立模型处理外部事件(如宏观经济因素、政治因素等)的有效性。
[期刊] 生态经济  [作者] 王永利   李颐雯   王欢   董鹏旭   滕越   蔺媛   刘琳  
“双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放的计算方法,基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型,对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示:河北省能源效率低于全国水平,河北省工业碳排放量最高;河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势;GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定,误差较小,更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示,河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,以期为政府决策提供理论依据,助力河北省“双碳”目标的实现。
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