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[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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 曹姗姗  孙伟  刘鹏举  唐小明  
【目的】应用以遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络构建灌木生物量估测模型,以有效避免回归分析建模中自变量及模型形式选择的复杂问题。【方法】以灌木林地的荆条为试验对象,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值和阈值,通过BP神经网络训练构建荆条最优地上生物量估测模型,并与传统的应用回归分析方法构建的模型进行对比分析。【结果】仿真结果表明,GA-BP神经网络模型和回归分析模型的模拟精度分别为77.65%和71.79%,估测精度分别为81.46%和75.64%,GA-BP神经网络模型的精度略高于回归分析模型。【结论】应用GA-BP神经网络构建灌木生物量模型是可行的,能够实现灌木生物量的快速估...
[期刊] 华中农业大学学报  [作者] 汤勇  洪琪  王巧华  祝志慧  
为了对鸡种蛋孵化早期胚胎性别进行鉴别,构建机器视觉图像采集系统,在LED光源下获取186枚种蛋孵化第4天的图像。采用对鸡种蛋图像进行分量提取、去背景化和二值化等预处理方法,利用自适应直方图均衡化、高低帽变换增强图像,通过迭代阈值分割和"与"运算凸显血线纹理。运用差分计盒法、灰度共生矩阵法、灰度直方图统计法和几何法提取图像的11维特征参数,并构建鸡种蛋胚胎性别识别的BP模型(back propagation neural network,BPNN),利用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值。试验结果表明,GA-BP模型的训练集识别综合准确率为99.73%,预测集识别综合准确率为82.80%。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张品一  罗春燕  梁锶  
文章采用1990—2016年324个月的数据,构建多输入的GA-BP神经网络模型,对2015—2016年24个月的黄金价格进行仿真预测。结果表明,GA-BP神经网络在仿真能力、误差水平、收敛精度、迭代次数等方面都优于BP神经网络,能更加准确地预测黄金价格的走势。
[期刊] 经济师  [作者] 李新宁  王巍  王云婷  柯育军  
为了更加准确地预测企业的安全库存,提出利用遗传算法改进BP神经网络的预测模型。通过对T木门企业的实际生产情况,对原材料的安全库存进行研究,选择对安全库存影响最大的十个因素。建立基于GA-BP神经网络的精准预测模型,同时将该模型与BP神经网络模型得出的预测结果进行对比验证。结果说明GA-BP神经网络模型在安全库存预测时比BP神经网络具有更高的稳定性,而且预测精度也有了显著提高。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 庄文宇  张如九  徐建军  殷亮  魏海宁  刘耀儒  
基于监测资料对坝体和坝基的力学参数进行反演,对大坝的安全评价具有重要意义。该文提出了基于改进自适应遗传算法和BP神经网络(IAGA-BP)的力学参数反演分析方法,采用考虑权重的绝对百分误差作为目标函数,可以针对多点监测资料和非线性数值仿真进行力学参数反演。基于正常蓄水位下拱坝坝体、坝基及拱肩槽边坡等25个测点的实测变形,对坝体混凝土、基础岩体及结构面的多个材料分区的11个关键力学参数进行了反演分析。结果表明,反演值和实测值吻合较好,将材料参数作为输入层、测点变形作为输出层有效避免了反演值的“失真”问题。针对高拱坝-坝基系统的力学参数反演,分析了神经网络拓扑结构、目标函数、训练样本数量等对反演结果的影响。
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 陈春玲  金彦  曹英丽  于丰华  冯帅  周长献  
叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。
[期刊] 财会通讯  [作者] 周虹  
遗传算法在寻求全局最优解方面有着强大的鲁棒性和稳定性,能对BP神经网络局部最优这一缺陷进行有效弥补。为此,本文构建GA-BP神经网络模型,从财务与非财务方面制定符合上市公司绩效评价的指标体系,重点通过因子分析法对模型在上市公司绩效评价中的应用进行分析,验证模型的可行性,并基于绩效评价结果对上市公司的发展提出意见。通过GA-BP神经网络模型应用研究,能够为上市公司管理层、社会公众等利益相关者提供参考。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 孙中叶  徐晓燕  
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 鲁皓  韦怡  焦柳丹  
随着消费信贷市场的扩张和下沉,信用卡的逾期和违约风险问题日益突出。本文从贷后风险管理的视角出发,基于西部地区某银行2019年全年的消费贷流水纪录数据,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合建立了消费贷贷后风险等级评价模型,并以此为基础比较了不同风险等级客户群的表现差异。结果表明:基于GA-BP神经网络的消费贷贷后风险等级评价模型能够实现客户信用风险等级的有效分类。在贷后风险监控过程中,只需实时监测0.637%的账户即可有效降低整体的逾期率和违约率;不同信用风险等级客户群的行为差异可从资金往来、收入水平和还款倾向三个维度体现。高风险Ⅴ和Ⅳ等级客户在支出水平和支出比例两个方面与其他客户存在显著的差异。
[期刊] 生态经济  [作者] 马明娟  李强  殷文琦  宗鑫  周文瑞  
系统剖析了欧盟碳排放交易体系,在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型,用以刻画碳交易价格的影响因素,并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性,在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大,构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排,还能优化能源结构,其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制,营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考,为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 生态经济  [作者] 马明娟  李强  殷文琦  宗鑫  周文瑞  
系统剖析了欧盟碳排放交易体系,在厘清GA-BP神经网络原理的基础上构建了基于GA-BP神经网络的碳交易定价模型,用以刻画碳交易价格的影响因素,并结合情景设置、数值模拟不同情景下不同因素对碳交易价格的作用机理。研究结果表明GA-BP神经网络对于碳交易价格模拟具有可靠性,在不同经济发展水平和能源结构情景下碳交易价格变化较大,构建区域碳排放交易体系不仅能促进温室气体减排,还能优化能源结构,其关键在于形成与碳排放交易体系相适应、相配套的体制机制,营造契合碳中和目标的政策环境。论文旨在为我国碳交易市场运行机制优化提供理论参考,为我国碳中和与高质量发展目标的实现提供有益增补。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 孙中叶  徐晓燕  
农业供应链金融可以有效促进节点企业之间的资金协作,对其进行快速精准的风险评价关系到农业供应链的高效发展以及农业生产的顺利进行。文章选取11个农业供应链金融业务的风险评价指标,构建基于GA(Genetic Algorithm)-BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的农业供应链风险评价模型,并利用案例分析法对所提出的风险评估模型进行验证。结果表明,利用经遗传算法优化的BP神经网络评价农业供应链金融风险,不仅可以加快BP神经网络的收敛速度,同时可以避免BP神经网络容易产生局部最小的问题,提高预测速度和精度,可作为确定农业供应链风险的有效技术手段,为当前农业供应链各参与主体的金融风险管理提供有效的决策支持。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 后小仙  马小刚  
近年来,我国省域经济发展经受着国内外复杂环境的严峻考验,在政府债务、区域金融、产业调整、资源环境利用等方面存在着较多的矛盾与冲突。文章构建了省域经济风险评价指标体系和评价模型,利用安徽省1995-2011年经济运行的相关数据,对安徽省经济风险状况进行实证分析。研究结果表明,2012年安徽省经济状况已好转为稳定,2013年仍延续这一状况。说明金融危机等外部因素对安徽省的影响正在逐步减弱,国内宏观政策调控显现积极效果,在一系列有利因素和政策的支持下,安徽省经济总体状况良好。此外研究还发现,安徽经济在总体状况转
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