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[期刊] 西南农业学报
[作者]
刘庭洋 李烨 浦仕磊 李志宇 李文静 吴奇 王云月
【目的】稻瘟病是水稻主要病害之一,严重制约水稻高产稳产。近年来随着品种布局、耕作制度改变及气候变化的影响,其流行程度年度间波动很大。目前,稻瘟病在云南省各水稻产区呈现中等偏重发生的趋势,预测预报作为指导防治的先行者,具有重要作用。【方法】为了及时有效的做好稻瘟病防范工作,本研究采用稻瘟病发生相关气象因子及田间穗瘟病情指数,利用BP神经网络技术,选取德宏州芒市为试验点开展稻瘟病预测预报研究。【结果】从气象因子与预测对象的相关性来看,筛选出来的各气象因子与病情指数之间都存在较强的相关性,其理想输出和实际输出值
关键词：
稻瘟病 BP神经网络 预测预报
[期刊] 水产学报
[作者]
苏新红 金丰军 杨奇志 陈火荣 俞秀霞 李雪丁 郭民权 刘秋凤 罗娟
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
关键词：
BP神经网络模型 赤潮 预报 福建海区
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘淑梅 薛庆禹 黎贞发 李春 宫志宏 李宁
为建立日光温室中短期气温预报模型,以2个冬季生产季的日光温室实时气温观测资料为基础,利用BP神经网络建模和曲线拟合的方法,对日光温室1~7d气温预报模型进行了研究。结果表明:1)以室外气温为输入要素的温室气温预报模型,最高气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.68~0.93,均方根误差(RMSE)为3.1~6.3℃;2)最低气温预报值与观测值的符合度指数(D)为0.81~0.95,均方根误差(RMSE)1.5~2.2℃;3)日光温室内最低气温预报绝对误差小于2℃的预报准确率Rate(≤2℃)为78%~95%;4)逐时气温预报模型预报值与实测值的符合度指数(D)为0.95~0.99,均方根误...
关键词：
日光温室 BP神经网络 气温 预报模型
[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。
关键词：
城市轨道交通 造价预测 神经网络
[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。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 王文涛 王思宇
农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一,其受国民生产总值和上年度用电量的影响,具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明,预测结果和实际结果有很好的一致性。
关键词：
神经网络 预测模型 农村 用电量
[期刊] 建筑经济
[作者]
李欢 董娜 潘敏 余睿 熊峰
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象，基于网络搜索数据——百度指数，运用主成分分析(PCA)筛选关键词，自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数，建立 PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明：基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%，为宏观经济指标预测提供参考。
[期刊] 建筑经济
[作者]
谢金豪 刘文昌
建筑工程项目造价预测是待建项目的一个重点，而传统造价预估手段已不能满足当前建筑业向数字化转型的要求。提出引入一种智能算法进行造价预测的方法，即建立基于GA-BP神经网络的建筑工程造价预测模型。以收集的30组样本数据为例，运用BP模型和GA-BP模型进行对比实验。实验表明，无论是单一BP神经网络预测模型还是经GA优化后的预测模型都对项目造价有着出色的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 软科学
[作者]
曹国华 赵晰 尹林林
以深交所大非股东为研究对象,将BP神经网络结合rough集理论应用于大非减持度预测,构建一套减持度预测系统,测试结果表明该预测系统平均预测准确度较高,具有实用性,能够为普通投资者及监管者提供参考作用。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
陶阳威 孙梅 王小芳
能源是人类赖以生存的物质基础,有效地预测能源需求对于经济的发展和社会的进步具有重要意义。BP神经网络预测模型具有自学习、自适应的特点,适用于难于建立精确数学模型的系统,但是传统的BP网络在学习过程中易发生震荡,且收敛缓慢。文章通过加入动量项改进了传统的BP神经网络,综合考虑了影响中国能源需求的各个因素,并选取了主要且可量化的因素:国民生产总值(GDP)、城镇人口比例、产业结构、能源价格、能源结构、技术进步、消费水平。应用改进的BP神经网络算法,结合1990到2007的各项实际数据,建立了中国能源需求预测模型,并用MATLAB仿真实现,仿真结果表明该预测模型具有较强的预测能力和较好的实用价值,最...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
周晶晶 贺勇 诸克军
文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。
关键词：
石油产量预测 主成分分析 BP神经网络
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张双虎 孙廷容 黄强 谢艳芳
基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结合,提出并建立了相空间遗传BP神经网络预测模型。将该模型用于黄河上游月径流预测,结果表明,该模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
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