人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

根据电力系统短期负荷变化的特性，提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．     

晚稻稻瘟病BP神经网络分区预报

应用相关分析方法分析了浙江省19个县1988～1999年晚稻稻瘟病发病与有关环境因子的关系,筛选了8个气象因子用于晚稻稻瘟病发生程度长期预报。根据各预报因子与稻瘟病发病程度相关性,采用邻接二维图论聚类分析法,将19个点(县)划分为4个生态区。每个生态区内运用BP神经网络技术建立模型,并进行拟合和试报。1997～1999年试报验证,在划分稻瘟病生态区的基础上,应用BP神经网络模型对稻瘟病进行长期预测预报是可行的,3年试报成功率分别是78.95％、84.21％和78.95％。文中还对该方法与过去常用的预报方法的试报结果作了比较。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例

在变量选择的基础上，构建基于Lasso方法和BP神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Lasso方法和BP神经网络的组合预测精度要明显高于BP神经网络、Lasso方法的预测精度；在2014~2020年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。     

基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。     

法氏囊活性肽BP7调节鸡未成熟B细胞的基因表达谱及功能分析

试验旨在探索法氏囊活性肽BP7调节鸡未成熟B细胞的分子基础。利用BP7刺激禽前B淋巴细胞DT40细胞,采用荧光定量PCR(qPCR)检测IgM的mRNA水平,并采用基因芯片分析基因表达谱及其生物学功能。结果显示,BP7刺激的DT40细胞产生IgM的mRNA水平明显升高。基因芯片分析发现,BP7处理的DT40细胞中共有1345个差异表达基因。通路分析发现,BP7诱导DT40细胞的差异表达基因涉及17条通路,包括受体互作、信号通路、代谢和蛋白质分解相关通路等。通路网络分析发现,细胞因子-细胞因子受体互作是BP7刺激后DT40细胞相关途径中的关键通路。基因本体论(GO)功能分析发现,BP7刺激DT40细胞中涉及的免疫相关功能主要包括免疫应答、免疫应答信号、Th1型免疫应答、细胞因子的产生和调节及其受体活性等方面。该研究阐述了法氏囊活性肽BP7调节禽未成熟B细胞的分子基础,为进一步研究法氏囊活性肽调控B细胞分化的分子机制提供了新的数据。     

基于神经网络红枣红外辐射干燥预测模型建立

针对红枣红外辐射干燥含水率的变化具有非线性和时变性、很难利用现有的模型构造一个数学模型来描述其变化规律的问题,利用Mat Lab神经网络工具箱和红枣红外辐射干燥特性试验数据建立了神经网络预测模型。通过对实测值和模型预测值进行分析研究,得出利用BP神经网络可以较快速、准确地建立模型来描述含水率的变化规律,且模型的预测值与试验测试值误差较小,能很好地实现在线预测的效果。     

桃的电特性及新鲜度识别

为了解采后果品电特性变化机理，并探索基于电特性识别果品品质的方法，研究了桃采后电特性和生理特性的变化。结果表明，随着桃新鲜度下降，相对介电常数呈余弦规律变化，损耗角正切逐渐减小，呼吸高峰时相对介电常数最大。分析了电特性变化的原因，进而建立了采后桃电特性与生理特性之间的关系模型。以相对介电常数和损耗角正切为输入特征参数，应用BP神经网络技术识别桃的新鲜度等级，平均识别率为82％。     

Multiple Layer BP Neural Network for Fuzzy Calculating

The FCBP(Fuzzy calculating BP) algorithm which is proposed by this paper hasovercome the sensitivity for samples,reduced the number of input layer's samples,lightened the burden of input layer.it is suitable to fuzzy inference and pattern recognition.