期刊文献+
共找到5,553篇文章
< 1 2 250 >
每页显示 20 50 100
基于系统性硬化症溶酶体相关基因的人工神经网络模型的构建及实验验证
1
作者 左志威 卞博 +5 位作者 崔家康 耿玉鑫 王一晨 郭克磊 孟庆良 卞华 《海南医科大学学报》 北大核心 2025年第2期109-117,共9页
目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE... 目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE76807合并作为实验组数据集,使用随机森林算法筛选硬皮病溶酶体相关特征基因,并用特征基因构建人工神经网络模型,用10折交叉验证模型准确性。再用验证数据集GSE32413与GSE59787对模型进一步验证,利用ROC曲线下面积值评估模型准确性。最后用实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,RT-qPCR)进行实验验证。结果:共获取差异基因46个,其中上调基因16个,下调基因30个。进一步通过随机森林筛选得到最相关的6个特征基因(LYN、TNFAIP3、RNF128、MCOLN3、ANKFY1、PLD3),并构建ANN诊断模型。使用该模型绘制了实验组和验证组诊断的ROC曲线,AUC值为0.999。10折交叉验证AUC平均值大于0.980。验证组AUC为0.740和0.732。RT-qPCR结果表明与对照组相比,硬皮病中LYN(P=0.004)、TNFAIP3(P=0.0001)表达量明显上调,而RNF128(P=0.0002)、MCOLN3(P=0.001)、ANKFY1(P=0.02)、PLD3(P<0.0001)表达量在硬皮病组中明显下调。与机器学习算法结果相一致。结论:构建了硬皮病溶酶体相关特征基因的ANN诊断模型,为探索硬皮病发病机制提供了一个新视角。 展开更多
关键词 系统性硬化症 溶酶体 人工神经网络 随机森林 诊断模型
在线阅读 下载PDF
基于BP人工神经网络的北江水体中叶绿素a浓度预测模型研究
2
作者 黄成 吴剑 +4 位作者 丁炜炜 吴淇钰 邱劼婷 张祺悦 王兴 《四川环境》 2025年第1期109-115,共7页
在北江选取了4个自动实时监测水质的网点作为研究断面,利用水站在2021年藻类水华期间以及2022年至2023年跟踪期间实时监测数据和人工调查水生态数据,通过主成分分析和北江藻类水华机理分析,以叶绿素a输出作为表征藻类水华生物量,设置了... 在北江选取了4个自动实时监测水质的网点作为研究断面,利用水站在2021年藻类水华期间以及2022年至2023年跟踪期间实时监测数据和人工调查水生态数据,通过主成分分析和北江藻类水华机理分析,以叶绿素a输出作为表征藻类水华生物量,设置了3组不同参数组合进行BP模型演算,演算数据共155组,随机选取80%数据作为训练样本,其余进行模型验证。模型演算效果显示水温、pH、COD_(Mn)组合为最佳输入组合,BP模型误差较小(均方根误差为6.74μg/L,平均绝对误差为9.26μg/L),演算结果精度较高(可决系数R^(2)=0.892)。使用训练好的模型,输入水站在线监测数据对叶绿素a进行预测,预测值和实测值的均方根误差降至1.96μg/L。结果表明,水温、pH、COD_(Mn)对叶绿素a浓度预测效果好,此模型可较好地为北江藻类水华预测预警和防控工作提供技术支持。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 藻类水华 叶绿素A浓度 预测 北江
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络的飞轮转子全系统模型
3
作者 何海婷 柳亦兵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-106,共8页
在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,... 在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,构造了AMB、PMSM和PMB模块,并与飞轮转子动力学模型、功率-电流-转速模块和PID控制器等组成一个完整的飞轮储能全系统模型。该模型成功应用于燃煤火电机组二次调频和风电输出平滑场景,可以同时计算飞轮储能系统的功率跟随和转子运动情况。仿真结果表明不同的转速起点,会改变转子的转动频率变化范围,从而影响转子振幅等安全参数。该模型具有接近实时的仿真速度。研究结果为飞轮储能系统的设计优化和运行控制提供了重要工具。 展开更多
关键词 飞轮转子 系统模型 bp神经网络 有限元方法 替代映射
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络PID自适应控制的激振系统研究
4
作者 肖乾 葛一帆 +3 位作者 符远航 常运清 汪寒俊 宾浩翔 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自... 针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自适应控制器,并施加阶跃干扰信号以验证系统的抗干扰能力。仿真结果表明:与传统PID和模糊PID控制器相比,BP神经网络PID自适应控制下系统达到稳态所需时间分别快52%和50%,且超调量基本为0;在应对外界干扰时,该控制器能自动调整控制参数,系统以较快速度恢复至稳态,显著增强了系统的抗干扰能力,同时展现出良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激振系统 bp神经网络 模糊PID 学习速率
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络的工程机械液压系统自动故障诊断研究
5
作者 曾行健 丁悦 +1 位作者 汤清源 白龙 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期165-170,共6页
工程机械液压系统由于结构复杂而不可避免地出现故障,常规检测方法为人工检测,但检测过程费时费力。针对此问题,对工程机械液压系统进行建模及简化,并结合BP神经网络学习故障数据。在管路系统中安装压力和流量监测仪以跟踪数据,通过调... 工程机械液压系统由于结构复杂而不可避免地出现故障,常规检测方法为人工检测,但检测过程费时费力。针对此问题,对工程机械液压系统进行建模及简化,并结合BP神经网络学习故障数据。在管路系统中安装压力和流量监测仪以跟踪数据,通过调整选定元件的参数来模拟故障情况,记录监测仪的数据并进行整理,采用主成分分析法进行信息抽取和降维,并作为神经网络的输入。同时,手动标注元器件的当前状态作为训练标签。对每个元件均构建了一个独立的神经网络模型,用于学习输入数据与标签之间的关系。结果显示:阀和泵的准确率分别达到98.61%和96.52%,表明模型的准确率较高,可实现工程机械液压模型的自动故障诊断。 展开更多
关键词 bp神经网络 故障诊断 工程机械液压系统
在线阅读 下载PDF
一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
6
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 bp神经网络 麻雀搜索算法
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络的牵引供电系统的故障识别预测
7
作者 张镇鸿 《自动化应用》 2025年第2期122-124,127,共4页
为解决牵引供电系统故障识别预测难题,建立一种BP神经网络模型,从系统运行状态信号中提取故障特征参数,并利用MATLAB生成数据集开展模型训练,从而有效提高故障识别预测精度。结合模型预测精度,合理确定测试集占比、神经网络隐藏层节点... 为解决牵引供电系统故障识别预测难题,建立一种BP神经网络模型,从系统运行状态信号中提取故障特征参数,并利用MATLAB生成数据集开展模型训练,从而有效提高故障识别预测精度。结合模型预测精度,合理确定测试集占比、神经网络隐藏层节点数和模型算法,并根据模型检验结果修正模型,最终确认模型可以准确识别F-R、F-T和T-R故障。结果表明,模型可有效识别预测故障信号,保证牵引供电系统的运行安全性。 展开更多
关键词 bp神经网络 牵引供电系统 故障识别预测
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络的短期湍流预报模型研究 被引量:3
8
作者 张恒 张雷 +2 位作者 姚海峰 佟首峰 曹玉玺 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2024年第2期58-65,共8页
提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工... 提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性,采用了来自地面气象站的大气湍流数据及气象数据进行实验。实验结果表明,SSA-BP人工神经网络能够成功预测大气湍流的发展趋势,并具有较高的预测精度和稳定性,能够充分利用大气湍流数据中的非线性特征,为湍流预测研究和实际应用提供了有力支持。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 麻雀搜索算法 气象参数 大气湍流预测
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP人工神经网络的农宅供热负荷预测技术研究 被引量:1
9
作者 董胜明 刘桐 +2 位作者 罗瑶 胡晓微 张晨 《暖通空调》 2024年第7期59-64,172,共7页
农宅实际供热负荷的预测对农宅供暖系统优化和新型供暖系统的应用具有重要意义。本文基于对华北地区农宅室内外13个参数的长期监测和相关性分析,研究了经遗传算法优化的BP人工神经网络模型(GA-BPANN)应用于农宅供热负荷预测的可行性和... 农宅实际供热负荷的预测对农宅供暖系统优化和新型供暖系统的应用具有重要意义。本文基于对华北地区农宅室内外13个参数的长期监测和相关性分析,研究了经遗传算法优化的BP人工神经网络模型(GA-BPANN)应用于农宅供热负荷预测的可行性和可靠性。结果表明,当GA-BPANN输入变量为按与供热负荷相关性强度排序的前6个参数(室内温度、室外温度、室内TVOC(总挥发性有机化合物)浓度、室内相对湿度、室外相对湿度和光照强度)时可以得到高精度的预测结果,为合理确定预测方案和农宅供热负荷提供了借鉴。 展开更多
关键词 农宅供热 供暖系统 供热负荷预测 相关性分析 人工神经网络
在线阅读 下载PDF
基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
10
作者 李昭毅 孙虎元 +1 位作者 蔡振宇 孙立娟 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期17-28,共12页
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,... 海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。 展开更多
关键词 海洋腐蚀 bp人工神经网络 麻雀搜索优化算法 预测精度
在线阅读 下载PDF
人工神经网络在电力营销系统中的应用与实现 被引量:2
11
作者 方晓萌 章玉 +2 位作者 赵夏楠 巩莹 刘豪 《科技创新与应用》 2024年第13期167-170,共4页
在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含... 在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含层节点数目算法,结合应用分时段预测方法及共轭梯度算法分别进行网络训练及网络结构优化,为网络收敛速度加快提供保障,得出相对准确的电力营销年度电量预测结论,说明电力营销系统中人工神经网络具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 电力营销 误差反向传播模型 bp神经网络模型 决策树分类算法
在线阅读 下载PDF
基于BP人工神经网络模型构建电子病历系统的数据分析 被引量:9
12
作者 王欣萍 孙昕 孙尧 《中国组织工程研究与临床康复》 CAS CSCD 北大核心 2011年第35期6592-6595,共4页
背景:电子病历中包含大量能够辅助临床诊断和决策的医疗信息。目的:利用BP人工神经网络进行电子病历的数据挖掘。方法:针对BP人工神经网络的原理及算法进行了分析,提出BP人工神经网络模型构建的6个步骤,分别为训练数据集的确定,数据准备... 背景:电子病历中包含大量能够辅助临床诊断和决策的医疗信息。目的:利用BP人工神经网络进行电子病历的数据挖掘。方法:针对BP人工神经网络的原理及算法进行了分析,提出BP人工神经网络模型构建的6个步骤,分别为训练数据集的确定,数据准备,网络模型的建立,进行数据挖掘,评估BP网络得到的结果及预测结果的应用。并分析了BP人工神经网络在电子病历中的相关应用。结果与结论:利用BP人工神经网络可以对电子病历进行分析预测,查找存在的危险因素。证实BP人工神经网络在电子病历系统数据分析中具有实际应用价值。 展开更多
关键词 电子病历系统 bp网络 人工神经网络 多层前馈 数字化医学
在线阅读 下载PDF
湖南洛塔屋檐洞地下河系统BP人工神经网络分析 被引量:3
13
作者 陈宏峰 夏日元 +2 位作者 唐健生 邹胜章 邱士利 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2005年第3期86-89,共4页
采用湖南洛塔地区屋檐洞地下河系统降水—径流资料训练BP人工神经网络,建立了该系统的径流预测模型.通过降水对径流的贡献率进行快速流和慢速流的划分,屋檐洞地下河系统的快速流与慢速流比例接近2∶3.以可直接开发利用的慢速流计,屋檐... 采用湖南洛塔地区屋檐洞地下河系统降水—径流资料训练BP人工神经网络,建立了该系统的径流预测模型.通过降水对径流的贡献率进行快速流和慢速流的划分,屋檐洞地下河系统的快速流与慢速流比例接近2∶3.以可直接开发利用的慢速流计,屋檐洞地下河系统地下水允许开采量为0.363 2×108m3/a. 展开更多
关键词 环境地学 bp人工神经网络 屋檐洞地下河系统 快速流 慢速流
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的地源热泵空调负荷预测及实例验证
14
作者 张学泽 秦景 +3 位作者 陈晓飞 杨子劼 孙兴国 刘喆 《仪表技术》 2025年第1期57-60,共4页
针对当前建筑供热负荷预测模型预测精度低和能源利用率不高的问题,以及BP神经网络负荷预测方法存在的预测精度不高、易陷入局部最优等缺陷,采用GA-BP神经网络进行负荷预测。首先建立GA-BP神经网络模型,然后对采集到的数据进行处理,最后... 针对当前建筑供热负荷预测模型预测精度低和能源利用率不高的问题,以及BP神经网络负荷预测方法存在的预测精度不高、易陷入局部最优等缺陷,采用GA-BP神经网络进行负荷预测。首先建立GA-BP神经网络模型,然后对采集到的数据进行处理,最后将该模型应用于北京某办公建筑的集中供热系统。验证数据显示,GA-BP神经网络负荷预测模型的总体平均相对误差为6.9%,预测的相对误差绝对值范围在6%~8%之间,显示出更高的预测精度。应用效果表明,GA-BP神经网络负荷预测模型相较于BP神经网络模型,能够更为精确地预测未来24h的逐时负荷。 展开更多
关键词 地源热泵系统 遗传算法 bp神经网络 逐时负荷预测 用户侧
在线阅读 下载PDF
高校人文社科“项目制”的绩效评估及逻辑反思——基于联立方程与BP人工神经网络
15
作者 金鹏 俞立平 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第5期47-55,共9页
中国的人文社科研究目前以项目制为主,对于项目制的绩效问题更多集中在微观层面,缺乏宏观实证研究。文章构建一种全新的分析框架,基于中国“双一流”建设高校的科研数据,综合应用联立方程、BP人工神经网络和贝叶斯向量自回归等多种方法... 中国的人文社科研究目前以项目制为主,对于项目制的绩效问题更多集中在微观层面,缺乏宏观实证研究。文章构建一种全新的分析框架,基于中国“双一流”建设高校的科研数据,综合应用联立方程、BP人工神经网络和贝叶斯向量自回归等多种方法分析科研项目、科研人员和科研经费等变量之间的互动关系。实证结果表明,中国人文社科项目制的总体绩效不高;科研经费的绩效有待提高;科研人员的绩效水平总体较高;科研人员、科研经费对科研项目的影响显著,学术论文对科研项目的正向反馈明显。最后指出,人文社科项目制需要进行反思和改进,要努力提高科研经费的分配体制,全方位调动广大人文社科工作者的积极性。 展开更多
关键词 人文社科 项目制 绩效 联立方程 bp人工神经网络
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法优化BP神经网络的配电网线损分析方法研究
16
作者 刘懿莹 栾松 张师 《电气开关》 2025年第1期69-72,共4页
确定准确简便的线损计算和分析方法是加强10kV低压配电网线损管理的必要途径,基于遗传算法优化BP神经网络模型进行配电网线损分析。通过免疫系统的加入,使遗传算法克服了通常遗传算法收敛方向无法控制的缺陷,并用免疫遗传算法对BP神经... 确定准确简便的线损计算和分析方法是加强10kV低压配电网线损管理的必要途径,基于遗传算法优化BP神经网络模型进行配电网线损分析。通过免疫系统的加入,使遗传算法克服了通常遗传算法收敛方向无法控制的缺陷,并用免疫遗传算法对BP神经网络的连接权值进行优化。通过算例分析结果可知,方法可以有效计算配电网线损。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 配电网线损 免疫系统 权值优化
在线阅读 下载PDF
基于人工神经网络的电力系统负荷预测与优化调度方法研究 被引量:1
17
作者 朱斌 周新宸 《自动化应用》 2024年第S02期89-91,共3页
社会经济与民生建设发展对电力能源的需求量显著增加,如何更好地满足社会生产生活需要是当前电力系统运行中重点研究的课题。研究发现,由于电力生产与使用具有不能存储的特殊性,这要求电力系统发电时刻紧跟系统负荷变化保持动态平衡,才... 社会经济与民生建设发展对电力能源的需求量显著增加,如何更好地满足社会生产生活需要是当前电力系统运行中重点研究的课题。研究发现,由于电力生产与使用具有不能存储的特殊性,这要求电力系统发电时刻紧跟系统负荷变化保持动态平衡,才能保障供电稳定性和安全性。负荷预测与优化调度是保障电力系统稳定性的关键,在人工神经网络的支持下能显著提高预测和调度有效性,积极作用显著。 展开更多
关键词 人工神经网络 电力系统 负荷预测 优化调度
在线阅读 下载PDF
基于人工神经网络的光伏系统功率预测 被引量:1
18
作者 陈刚 张鹏飞 《电气传动自动化》 2024年第1期15-18,共4页
随着人类文明的进步,地球上传统的化石燃料也正在慢慢地消耗殆尽,人们不得不去寻求新的能源。太阳能光伏发电以其绿色、环保、无污染、可再生等优点而迅速得到各国的重视。通过对光伏发电系统输出功率的影响因素进行分析可知,辐射照度... 随着人类文明的进步,地球上传统的化石燃料也正在慢慢地消耗殆尽,人们不得不去寻求新的能源。太阳能光伏发电以其绿色、环保、无污染、可再生等优点而迅速得到各国的重视。通过对光伏发电系统输出功率的影响因素进行分析可知,辐射照度、温度、环境相对湿度和风速这四个因素对其输出功率影响较大。本文从BP神经网络得到四种不同的神经网络功率预测数据模型,并分析了这四个因素对光伏发电系统输出功率的影响程度。 展开更多
关键词 光伏系统 功率预测 bp神经网络 影响因素
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络的建筑工程造价的快速预测研究
19
作者 刘芳 《价值工程》 2025年第2期23-25,共3页
本文通过分析建筑工程造价影响因素,选取了包括基础类型、结构类型、工程总层数等在内的8个主要特征因素,并对这些特征因素进行量化处理,构建了影响工程造价的特征向量。同时,本文基于灰色系统理论,运用灰色预测和灰色系统模型对数据进... 本文通过分析建筑工程造价影响因素,选取了包括基础类型、结构类型、工程总层数等在内的8个主要特征因素,并对这些特征因素进行量化处理,构建了影响工程造价的特征向量。同时,本文基于灰色系统理论,运用灰色预测和灰色系统模型对数据进行处理,提高了数据的准确性和可靠性。基于此,本文结合BP神经网络算法,实现了对建筑工程造价的快速预测。通过反复调试和对比,确定了合适的网络参数,最终实现了对建筑工程造价的有效预测。 展开更多
关键词 bp神经网络 灰色系统 建筑工程造价 造价预测
在线阅读 下载PDF
基于BP人工神经网络的引水系统平硐围岩参数反演分析
20
作者 肖蕾 刘杰 +1 位作者 骆世威 蔡健 《水电能源科学》 北大核心 2013年第7期115-118,共4页
鉴于影响围岩稳定性的一个重要因素是岩体的开挖、卸荷过程引起围岩质量劣化和变形,基于卸荷岩体力学理论及方法,利用BP人工神经网络对丹巴电站平硐围岩参数进行了反演,有效降低了参数选取过程中的主观因素,并将反演所得参数代入三维模... 鉴于影响围岩稳定性的一个重要因素是岩体的开挖、卸荷过程引起围岩质量劣化和变形,基于卸荷岩体力学理论及方法,利用BP人工神经网络对丹巴电站平硐围岩参数进行了反演,有效降低了参数选取过程中的主观因素,并将反演所得参数代入三维模型进行数值模拟计算。结果表明,计算所得的测线收敛值变化趋势与监测数据大致相同,可见利用BP人工神经网络能获得反映岩体真实性能的参数值。 展开更多
关键词 地下洞室 岩体卸荷 bp人工神经网络 参数反演
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 250 下一页 到第
使用帮助 返回顶部