BP网络、Hopfield网络在水质评价应用中的比较研究

针对BP网络、Hopfield网络在水质评价的应用问题,建立BP网络、Hopfield网络水质评价模型,对BP网络、Hopfield网络从结构、输入输出、稳定性、评价结果等方面进一步地分析比较。然后以东辽河为例,运用BP网络、Hopfield网络、模糊评价法、内梅罗指数法4种水质评价方法进行水质评价,通过比较评价结果进行深入研究。结果表明,Hopfield神经网络更适用于水质评价。对神经网络方法水质评价问题进行探讨,试图找出BP网络、Hopfield网络方法在水质综合评价中的优缺点,具有非常现实的意义。     

浅谈单位换算技术在水泵测试中的应用

水泵试验时,要采集诸多参数,并且根据这些参数计算出扬程、轴功率、NPSH等数值,不同国家这些参数采用的单位不同,企业必须能够按照客户要求的单位提供试验数据;并且有时客户要求得到水泵在特殊介质下进行试验得出的试验数据,同一台泵在每种介质下都做一遍试验不太现实,且会增加企业的生产成本,提出将采集的数据进行单位换算,根据不同国家或者客户的特殊要求求出泵的试验数据,在实际应用中节省了试验成本。     

泵试验的精度与误差分析

水泵台架试验是测定水泵技术性能与制造质量的重要手段，而研究水泵测试系统的精度与误差则是保证测试数据准确性的关键。实践表明，正确选用高精度仪器仪表及正确设计测试方法是非常重要的；采用微机自动采样其随机误差均小于人工读数测试。     

小型潜水电泵欠压运行试验研究

以QDX3-18-0.55小型潜水电泵作为试验对象,通过单相潜水电泵试验台调节电压,进行电泵的欠压运行试验研究。结果表明:当小型潜水电泵欠压运行时,电机输出功率明显降低,在同等流量情况下,泵的扬程有小幅下降,但机组效率有所提升。     

RBF神经网络在洪灾易损性分析中的应用

针对水稻洪灾易损性与多种因素呈复杂的非线性相关问题,通过训练和检验样本的选择、网络程序的构建、神经网络的训练、最佳参数的确定、原始数据的检验等过程,以Matlab为平台建立RBF神经网络洪灾易损性模型,对水稻的洪灾易损性进行模拟,并与AGA-BP网络的训练和检验结果进行对比,以此验证RBF神经网络在洪灾易损性分析中的可行性和有效性。实例分析表明：RBF网络检验样本的平均相对误差是5.428%,比AGA-BP网络（检验样本的平均相对误差是8.652%）精度更高,检验效果更好,对易损性的模拟程度更佳,使洪灾易损性分析结果更加准确、可靠。     

基于因子分析的Hopfield神经网络在水质评价的应用

针对Hopfield神经网络的过度拟合问题,在因子分析的基础上,结合Hopfield神经网络模型提出了因子分析—Hopfield神经网络模型。以东辽河为例,采用因子分析法确定7个水质评价因子,再建立5×7的Hopfield神经网络进行水质综合评价,并与单一的Hopfield网络和传统的内梅罗指数法的结果进行了比较。结果表明,因子分析—Hopfield神经网络明显优于单一的Hopfield神经网络,不仅在一定程度上弥补了因子分析在实际应用中没有实现水质分级的缺陷,而且有效地降低了Hopfield神经网络的过度拟和的程度,评价结果更为科学合理,为水质综合评价提供了一种新的方法,具有极好的应用前景。     

基于小波分析的ARMA-GARCH模型在降水预报中的应用

利用小波分析方法对通榆地区1955-1999年降水资料进行分解与单支重构,得到低频序列和高频序列;对得到的子序列依据是否具有自回归条件异方差(ARCH)效应,建立自回归移动平均(ARMA)模型或者ARMA-GARCH模型.然后将上述各子序列所建模型进行线性叠加,得到年降水量的基于小波分析的ARMA-GARCH模型(w-...     

冲击式食物破碎机内部流场模拟及实验研究

运用工程软件Fluent6.2,采用双流体模型对冲击式食物破碎机粉碎室内液固两相流场进行了模拟,利用相位多普勒粒子测速仪(PDPA)在不同转速工况下对冲击式食物破碎机破碎机理进行了初步探讨和测试。最后将数值计算结果和试验测量结果进行了对比,模拟结果表明:粉碎效率以转速的2.33次方增幅增加;并分析得出了刀盘的高效粉碎区具体位置。试验结果与模拟结果吻合较好,验证了模拟结果的正确性,研究结果可为破碎机的优化设计提供理论依据。     

基于非标模式的冷凝泵汽蚀试验方法初探

通过对在模拟条件下的汽蚀试验过程和试验数据等方面的分析比对,提出冷凝泵非标模式的试验方法,并从理论与实际运用上分析其可行性,最终获得汽蚀试验的一种优化方案.根据优化方案提出改善冷凝泵汽蚀性能的实际运用实例以及其可行性.     

泵试验的分析与误差精度

水泵台架试验是测定水泵技术性能与制造质量的重要手段,而研究水泵测试系统的精度与误差则是保证测试数据准确性的关键。实践表明,正确选用高精度仪器仪表及正确设计测试方法是非常重要的;采用微机自动采样其随机误差均小于人工读数测试。