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1.
基于BP神经网络的粮食产量预测模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
提高我国粮食产量的预测精度与效率是人们关注的一个重要问题.BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单又非常有效的算法.将BP神经网络模型应用到粮食产量预测中,并建立了粮食产量的神经网络预测模型,结果表明BP神经网络应用于粮食产量预测是可行的.  相似文献   
2.
全球气候变化及其影响、对策研究一对IPCCAR4的解读   总被引:1,自引:0,他引:1  
气候变化问题被列全球十大环境问题之首.并日益成为国际社会的一个热门话题。根据全球气候变化的事实,分析出近50年气候变化的原因很可能主要是人类活动排放的温室气体造成的,并分析全球气候变化对农业、林业、生态系统、水资源、人类健康、工业、人居环境和社会的影响,提出适应和减缓气候变化的对策。  相似文献   
3.
不同地貌类型坡度提取算法的比较   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
分别选取陕北延川、贵州省黔西南牛场、河北省井径县作为黄土地貌、喀斯特地貌以及低山丘陵地貌的典型样区,并建立该样区的1:1万,5m分辨率的DEM。采用简单差分、二阶差分、Frame差分、三阶不带权差分、三阶反距离平方权差分(Horn算法)、三阶反距离权差分6种算法提取坡度,对不同算法提取坡度的信息进行对比研究,并分析了不同算法提取坡度产生差异的原因,确定了适合不同地貌的算法。结果表明,在不同的地貌类型上使用8个邻接单元的算法精度总高于使用2个或4个邻接单元的算法,其中三阶反距离平方权差分(Horn算法)与三阶反距离权差分在所研究的3种地貌类型上均是比较合适的。  相似文献   
4.
【目的】利用BP人工神经网络模型预测太湖水污染指标,为探讨湖泊水污染物变化规律提供参考。【方法】利用2004~2010年浙江嘉兴王江泾断面自动监测站4项水质指标,建立了太湖水污染BP人工神经网络模型,并对太湖2012年前5周的水质情况进行预测。【结果】建立了浙江嘉兴王江泾断面的4项水质指标浓度的三层BP神经网络预测模型,其预测精度较高,对湖泊水环境污染物预测的适应性较好;对太湖2012年前5周的水质情况进行预测,结果表明,2012年前5周水质污染情况加重,基本为Ⅴ类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。【结论】BP人工神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,与传统的统计建模方法相比,其预测精度较高,能较好地反映水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供了科学预测方法。  相似文献   
5.
为更好的反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、准确、全面的环境质量信息,开展城市污染预报研究是十分必要的。将BP神经网络模型引入到大气污染预测预报领域,利用石家庄市2005-2009年春季、夏季、秋季、冬季的4组数据分别建立了4个季节的日空气污染指数的预测模型,并用2009-2010年春季、夏季、秋季、冬季的数据作为独立样本进行预测检验,实验结果表明:通过设置初始权重、学习率、动态系数等参数使基于BP神经网络的大气污染预测模型的精度得到提高,预测值与实际值之间的平均相对误差小,预测值与实际值的相关系数高,得到了较好的预报效果,说明该模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。  相似文献   
6.
BP人工神经网络模型在太湖水污染指标预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】利用BP人工神经网络模型预测太湖水污染指标,为探讨湖泊水污染物变化规律提供参考。【方法】利用2004~2010年浙江嘉兴王江泾断面自动监测站4项水质指标,建立了太湖水污染BP人工神经网络模型,并对太湖2012年前5周的水质情况进行预测。【结果】建立了浙江嘉兴王江泾断面的4项水质指标浓度的三层BP神经网络预测模型,其预测精度较高,对湖泊水环境污染物预测的适应性较好;对太湖2012年前5周的水质情况进行预测,结果表明,2012年前5周水质污染情况加重,基本为Ⅴ类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。【结论】BP人工神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,与传统的统计建模方法相比,其预测精度较高,能较好地反映水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供了科学预测方法。  相似文献   
7.
BP神经网络在渭河水环境质量评价中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
为准确和客观地评价渭河水环境质量状况,将改进算法的BP神经网络引入地表水环境质量评价领域,采用渭河2010年(9月7日至10月11日)水质指标监测数据,构建了渭河水环境质量评价模型。通过3个水质监测项目(氨氮、高锰酸盐指数、溶解氧)对渭河水质进行了评价,评价结果与环境保护部公布结果完全一致。结果表明,BP神经网络应用于水环境质量评价具有客观性、通用性和实用性,可以很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价方法简便可靠,预测精度高。  相似文献   
8.
由于CO2等温室气体的大量排放,全球气候呈现变暖的趋势,气候变化将继续对自然生态系统和社会经济系统产生重要影响,特别是对农业生产和粮食安全产生重大影响,在SRES各情景范围之内,未来20a仍会以每10 a约0.2℃的速率上升,存在进一步变暖趋势.综述了全球气候变化趋势及其对农业生产能力的实际影响,提出了应对气候变化的农...  相似文献   
9.
基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
土壤含水量是制约植物生长的主要因子之一,因此科学地预测土壤含水量对充分利用土壤水资源具有十分重要的意义。提出了基于BP人工神经网络的土壤含水量预测模型,BP人工神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量-自适应学习速率调整算法。并通过基于这种模型的土壤含水量预测实验,结果表明BP人工神经网络预测模型提高了收敛速度和减少陷入局部最小的可能,并且提高了预测精度。  相似文献   
10.
基于BP神经网络的我国农民收入预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
依据1978~2008年影响我国农民收入因素的相关数据,选取从事农业的人口、第一产业产值、乡村就业人员数等13个指标,依据标准化方法和BP神经网络方法,建立了关于农民收入的人工神经网络模型,并进行具体分析。结果表明,模拟值与真实值吻合较好,改进BP算法的神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力。在此基础上,提出了增加农民收入的建议:一是推进城镇化进程;二是发展农村中小企业;三是鼓励集约经营;四是加强农村基础设施建设和农业科技投入。  相似文献   
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