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  1. BP神经网络法预测水泵全性能曲线的研究

  2. BP神经网络法预测水泵全性能曲线的研究，叙述了神经网络在预测方面的应用研究。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-31
    • 文件大小：98304
    • 提供者：hc04030201

  1. 基于BP神经网络的系统建模辨识与预测仿真matlab程序

  2. 基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测，采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层，利用最小均方误差和梯度下降法，通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值，使网络输出不断地逼近实际系统的输出，仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果，实现了非线性系统的辨识预测。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：65536
    • 提供者：yabcged

  1. 基于BP神经网络的煤自然发火预报系统

  2. 针对煤矿自然发火的预测问题,在指标气体分析法的基础上,构建BP神经网络,选取CH4/CO、O2/CO2这2组指标气体浓度比作为网络的输入以降低通风条件的影响,经过训练后,判断检测点是否发火并以0或1的形式输出。网络经过43次训练后,误差达到预设的范围(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：509952
    • 提供者：weixin_38547151

  1. 基于遗传算法和BP神经网络的盘形成形铣刀磨损状态预测

  2. 为提高数控成形铣齿生产率、降低成本和避免安全隐患,需要对刀具的磨损状态进行准确预测。首先基于电流监测法搭建了数控成形铣刀的磨损电流监测系统,然后确定BP神经网络中用于刀具磨损诊断的输入特征量和目标特征量,并应用Matlab软件对样本数据进行归一化处理和神经网络训练,最后利用遗传算法对BP神经网络模型进行优化。测试结果表明,刀具磨损状态预测率达92.78%以上,具有一定的工程应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：703488
    • 提供者：weixin_38552305

  1. 基于BP神经网络的煤自燃温度预测研究

  2. 为了研究煤在氧化升温过程中CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4等气体对温度的反馈作用,并通过各气体的数据准确预测煤自燃的温度。以赵楼煤矿为背景,采集部分煤样,放入煤自然发火实验炉中,通过数控程序系统,模拟煤自然发火时的漏风强度和供氧量,收集指标气体和温度等相关数据。采用气体成分分析法和神经网络算法建立BP神经网络预测模型,选取CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4气体浓度作为神经网络的输入层,煤温作为输出层,设置8个隐含层神经元对煤自燃情况进行预测。结果表明:经过训练后,预测温度与实际温度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38685876

  1. 因子分析法与BP神经网络耦合模型对回采工作面瓦斯涌出量预测

  2. 针对工作面瓦斯涌出量的影响因素众多且难以筛选的问题,提出了基于因子分析法与BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用因子分析法对矿井瓦斯涌出量的影响因素降维处理,并筛选出3个主因子作为BP神经网络的输入端神经元,然后构建出基于BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测模型,并进行网络训练,最后对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:因子分析处理后变量作用在影响因子上的权重得到了重新分配,并且变量的维数得以减少,错综复杂的变量关系被优化成3个主因子之间的线性组合关系,使得BP神经网络模型预测的瓦斯涌出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38680247

  1. PM10污染及BP神经网络气象预测——以西安市为例

  2. 在研究近几年西安市PM10污染的现状的基础上,初步选取8类20个气象因子,再采用主成分分析法进行精简,得到11个与PM10相关的主要因子,在此基础上,采用人工神经网络模型对西安市PM10污染状况进行预测,确定了网络模型结构。预测结果表明:预测值与实际值的相关系数达到0.801,在265个测试样本中,预测结果与实际完全吻合的为212d,占80%;相差不超过一级的天数为262d,占98.87%,与实际情况基本一致。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：219136
    • 提供者：weixin_38681628

  1. 基于BP神经网络的煤体结构类型判识模型研究

  2. 针对矿井中在煤体结构类型细致辨识方面存在的难题,根据构造煤的结构特点及超声波在煤体中的传播特性和规律,并综合考虑波速、衰减系数等与煤体结构类型相关的参量,提出了一种以超声波反射法和BP神经网络为基础的煤体结构类型判识模型。实验证明该模型能够对煤体结构类型实现有效的判识,对煤与瓦斯突出灾害的预测具有重要的指导意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38696176

  1. 基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测

  2. 为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5~#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。采用多元线性回归-BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38637665

  1. 基于BP-神经网络的发动机装配车间物料需求预测

  2. 基于BP-神经网络的发动机装配车间物料需求预测，江东，凌琳，汽车发动机装配物料种类繁多、数量大，需求具有非线性、非平稳的特征，依靠传统经验法很难做出合理有效的预测来应对生产，给企业

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_38577648

  1. BP神经网络法在滑带黄土振陷中的应用

  2. BP神经网络法在滑带黄土振陷中的应用，杨喆，王家鼎，针对陇海铁路沿线密集的黄土滑坡灾害，以滑带黄土动三轴试验资料为基础，运用MATLAB建立了滑带黄土振陷的BP神经网络预测模型，并与�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：285696
    • 提供者：weixin_38618312

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 基于主成分分析与BP神经网络的矿井涌水量预测研究

  2. 选取影响矿井涌水的累积巷道长度、月开拓巷道长度、累计开采面积、月开采面积、降水量、含水系数等6个因素作为变量,将主成分分析与BP神经网络2种方法相结合,采用主成分分析法对影响矿井涌水量的6个主要影响因子进行分析,根据确定的主要影响因子作为BP神经网络的输入样本,建立BP神经网络预测模型进行预测,预测数据与现场实测数据对比表明,2种方法相结合预测涌水量误差小、精度高,为矿井涌水量的预测开辟了新思路。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：186368
    • 提供者：weixin_38526914

  1. 共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型

  2. 针对目前焦炭质量预测线性方法的现状及不足,建立了共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型。该模型既能满足焦炭质量预测的非线性关系,又克服了神经网络收敛速度低、易陷入局部极小值的缺点。模型的实例验证分析表明,共轭梯度法优化的BP神经网络焦炭质量预测模型有较好的适应性和预测精度,具有一定的实际应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：260096
    • 提供者：weixin_38621870

  1. 基于BP神经网络分源预测综采面瓦斯涌出量研究

  2. 为了提高综采工作面瓦斯涌出量的预测精度,根据综采工作面瓦斯来源的分析,在瓦斯分源预测方法的基础上,融合神经网络预测技术,建立BP神经网络分源预测模型。结合某矿1242(1)工作面地质条件和开采技术条件,利用BP神经网络分源预测模型对工作面瓦斯涌出量进行了预测,结果表明,BP神经网络分源预测模型预测精度能满足现场需求,与分源法相比较,在综采工作面瓦斯涌出量预测中方便简洁而且具有很高可信度,其应用前景更广泛。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38670208

  1. 改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

  2. 为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：436224
    • 提供者：weixin_38645266

  1. 一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力

  2. 为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用轮换法的策略来避免因样本不均衡分布带来的负面影响.研究结果表明:所构建的神经网络模型效果令人满意,是行之有效的做法.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38719540

  1. 基于BP神经网络的Mathews图表法分区调整

  2. 为解决经过Mawdesley修正的Mathews图表法的分区划分限于回归分析,过于简化,在水力半径过小及过大2个区域没有给出明确的稳定性判断等问题,通过建立BP神经网络岩体稳定性预测模型,利用Mawdesley修正的图表法历史样本数据进行训练,在满足精度要求的约束下对Mathews图表中节点的稳定性状态进行预测,绘制稳定性等值线图,在此基础上进行分区的优化调整,对于低稳定性系数小水力半径和高稳定性系数大水力半径的2个区域,给出了稳定性确切的分区定义,调整后的分区在中间区域和原图基本重合,能很好的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-27
    • 文件大小：760832
    • 提供者：weixin_38744207

  1. 基于灰色理论-BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

  2. 煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：466944
    • 提供者：weixin_38508126

  1. 综合改进BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

  2. 针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：670720
    • 提供者：weixin_38618521
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