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[期刊] 农业现代化研究  [作者] 谭丽丽  潘英华  谷晓岩  夏艳玲  郝春红  
本文以塿土和黄绵土作为实验材料,尝试使用BP神经网络方法(Back-Propagation neural network)模拟人工降雨条件下,间隔覆盖坡面的产流产沙状况。通过设置不同坡度、降雨强度、面积比,获得各种因素不同水平组合下的实测数据;以实际降雨强度、坡度、面积比、径流起始时间和初始含水率5个因子为输入变量、坡面产流量和产沙量为输出变量,利用BP神经网络模型与多元线性回归模型对数据进行模拟分析,并检验其模拟效果。研究结果表明:训练样本集平均相对误差为18.23%,预测样本集平均相对误差为5.21%;与多元线性回归模型相比,BP神经网络模型拟合精度较高,拟合效果更理想,表现出更强的预测能...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 汤珊珊  李占斌  李聪  赵宾华  
【目的】分析不同覆沙条件下坡面降雨的产流产沙过程,为揭示黄土高原水蚀风蚀交错区风水复合侵蚀机制奠定基础。【方法】采用3个雨强(0.5,1.0,1.5mm/min)和3种覆沙方式(全坡、半坡、无覆沙)在室内进行模拟降雨试验,分析不同雨强和覆沙条件下坡面的产流产沙特征。【结果】坡面覆沙与无沙坡面(裸坡)相比延长了降雨初始产流时间1~30min;坡面覆沙后使得坡面的产流产沙过程复杂化,出现多峰多谷现象;坡面的累计径流量和累计产沙量均与降雨历时呈显著线性相关,相关系数在0.9以上;累计径流量与累计产沙量之间呈函数相关性,相关系数在0.90以上。【结论】坡面覆沙在一定程度上加剧了侵蚀的发生。
[期刊] 北京林业大学学报  [作者] 李瀚之  余新晓  樊登星  孙佳美  常玉  梁洪儒  
为研究褐土坡面径流流速受坡面黑麦草覆盖度的影响,在2个雨强(0.5、1.0 mm/min)和2个坡度(10°、20°)条件下人工模拟降雨,分析研究了5个不同黑麦草覆盖度(0、20%、40%、60%、80%)对坡面径流流速的影响。结果表明:坡面径流流速随降雨历时延长而增加,最后达到稳定流速。坡面流的稳定流速与雨强和坡度呈正相关,与黑麦草覆盖度呈负相关。60%的坡面草覆盖度是一个拐点,高于此拐点时,坡面径流的流速差异较小,且坡度对流速的影响不十分显著。以黑麦草覆盖度拐点为界,分2段拟合了坡面流的稳定流速(V)与草覆盖度(C)、雨强(R)、坡度(θ)的方程:在草覆盖度≤60%时,V=47.75(1-...
[期刊] 浙江林学院学报  [作者] 孙达  张妙仙  韩瑾  黄芳  
采用人工模拟降水的方法,以5种不同的降水强度研究浙江省临安市青山湖流域内荒坡的产流产沙特征。结果表明,降水强度越大,产流时间越短,其径流量、产沙率和产沙量都越大,降水强度为1.66 mm·min-1时,产流时间仅为47 s,降水约30 min后,小区径流总量可达到0.898 m3,次侵蚀模数达到了30 t·km-2。降水强度与产流时间呈较好的负相关对数关系,与径流系数以及次侵蚀模数呈指数相关,与径流总量呈幂函数相关。相关系数分别达到了-0.965 5,0.921 8,0.963 5和0.873 6,均达到极显著水平(P<0.01)。
[期刊] 长江流域资源与环境  [作者] 李云良  张奇  李淼  姚静  
考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示:综合考虑流域五河及长江来水(汉口或九江)的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度(R2和Ens)可达0.90以上,各站点的均方根误差(RMSE)变化范围约0.50~1.0m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数(Ens)和确定性系数(R2)显著降低,且低于0.50,均方根误差(RMS...
[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 周林飞  康萍萍  李波  
针对无监测站的河流断面的径流量预测难的问题,选取了有针对性的影响因子,采用人工神经网络的BP改进算法—自适应调节学习速率算法,以Matlab神经网络工具箱为工具,以辽河干流铁岭站为假想对象,建立了无站条件下年径流量预测模型,模型训练48次误差达到要求,以2004~2006年3年实测资料作为检验样本进行仿真,验证模型的精度。仿真结果表明:3年预测结果全部满足要求,说明该模型可用于河流任一断面年径流量的预测。
[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] 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] 自然资源学报  [作者] 刘婷  邵景安  
降雨侵蚀力变化是一复杂过程,其变化存在一定的随机波动性,土壤侵蚀是三峡库区生态环境脆弱最主要的影响因素之一,查明库区土壤侵蚀强度的演化过程及未来趋势是库区生态文明建设过程中急需解决的关键科学问题。论文基于三峡库区1990年侵蚀降雨特征,利用BP神经网络对2010年75个站点降雨侵蚀力进行模拟、验证,预测2030年75个站点降雨侵蚀力。选取2030年预测结果中位于库区周围的27个站点,结合2030年库区自然增长、生态保护情景下土地利用模拟数据,使用RUSLE计算2030年土壤侵蚀强度。结果表明:1)2010年库区降雨侵蚀力模拟相对误差为15%,测试样本数据相对误差为14.67%,预测相对误差为19.65%,NE系数为0.85,说明BP神经网络对库区降雨侵蚀力具有良好模拟效果;2)2010年库区土壤侵蚀强度的Kappa指数为0.75,计算结果能满足模拟与预测需求;3)在土地利用不变情况下,2030年库区轻度、中度侵蚀面积均有所增加,微度及强烈以上侵蚀面积均呈减少趋势,且侵蚀强度转变中的58%来源于相邻侵蚀强度,跨侵蚀等级区的较少;4)在降雨侵蚀力不变情况下,自然增长、生态保护情景下未来土地利用变化所导致的土壤侵蚀均呈下降趋势,后者下降的趋势更为明显;5)在降雨侵蚀力及土地利用均变化的情况下,自然增长、生态保护情景下土壤侵蚀均呈下降趋势。
[期刊] 南京农业大学学报  [作者] 林洁  陈效民  张勇  潘根兴  张旭辉  
收集太湖典型农田2010年10—12月和2011年3—6月2个时间段的逐日气象资料和土壤水分资料,运用BP(back propagation)神经网络和缺省因子分析法确定影响该地区土壤水分动态的主要气象因子(降水量、蒸发量、平均气温和平均地表温度以及平均风速),以这些主要影响因子作为输入变量建立该地区土壤水分动态模拟的BP神经网络模型。利用100组实测样本对神经网络进行训练,用剩余的64组实测样本进行检验。结果表明:0~14 cm和14~33 cm土壤含水量模拟的平均相对误差(MARE)最大为0.062 9,均方根误差(RMSE)最大为1.764,不同土壤层次的训练样本和检验样本的精度(PA)...
[期刊] 统计与决策  [作者] 易跃明  
在竞争激烈的市场经济舞台,总有一些企业因失误而陷入危机,但任何危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程,也最终都会通过财务指标数据反映出来。管理人员希望能从企业的财务预测中预先了解企业所面临财务危机的原因,发现企业财务运营体系隐藏的问题,以提早做好防范措施并提出相应的排警对策的财务分析系统。本文拟用现金流量表数据建立神经网络模型来预测企业财务状况。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 王小燕  冮建伟  徐龙滔  
二分类问题在经济领域十分常见,深度神经网络(DNN)是现有最为常用的分类方法之一。然而在处理高维特征数据时,DNN仍然面临着巨大的挑战。为此,本文基于CMCP和余弦间隔交叉熵损失建立了一个新的深度神经网络(CMCP-CMDNN),它既实现高维输入特征的筛选,又改进分类预测能力。其中,CMCP方法用于压缩输入特征到第1隐藏层的权重,通过融合权重的组结构,能够剔除无关特征以及不重要的连接。余弦间隔交叉熵损失函数可以增大判别边界的间隔,提高分类准确率和稳健性。为了求解模型,本文基于局部线性近似(LLA)和近端梯度下降算法估计参数。模拟分析表明,对比已有DNN和分类方法,所提出的方法具有良好的特征选择性能和预测表现。信用贷款违约风险实证研究表明,该方法能够有效选择风险指标并进行违约风险预警。本文拓展了深度神经网络的理论研究,为高维复杂交互作用的大数据建模提供新思路,为解决金融、管理、生物等领域的分类问题提供有力的分析工具。
[期刊] 华北农学报  [作者] 郭新宇  张志鹏  廖桂平  郭建强  
利用B P神经网络对作物生育动态进行模拟。在对B P神经网络的结构和训练算法加以选择后 ,网络模型具有拟合精度高、收敛速度快和泛化能力强等特点。B P网络可用于作物生育进程中单输入单输出、单输入多输出、多输入单输出和多输入多输出动态关系的模拟和作物生育动态的预测
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 徐祖华  黄彦春  陈铭豪  赵均  邵之江  
针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
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