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课题组进行实际道路跟驰实验,利用GPS采集跟车驾驶行为数据。以GPS采集到的车辆行驶轨迹数据为基础,提取前车车速、相对距离、前车对后车的相对速度以及后车车速作为输入,后车下一时刻的车速作为输出,建立BP神经网络跟驰模型,并使用遗传算法(GA)对BP神经网络跟驰模型进行优化。结果表明,GA-BP神经网络模型与BP神经网络模型对比,GA-BP神经网络跟驰模型预测性能的各个评价指标都优于BP神经网络跟驰模型。 相似文献
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基于BP神经网络的鲜鸡蛋货架期预测模型 总被引:3,自引:0,他引:3
为研究不同温度范围内鸡蛋的品质变化及货架期,通过实验室模拟,检测了鲜鸡蛋在5、25、35℃条件下的哈夫单位值、蛋黄系数等理化指标,分别构建了同等实验条件下的鲜鸡蛋货架期动力学预测模型和BP神经网络预测模型,并选取5、25、35℃温度下共6组数据进行模型验证。结果表明,基于BP神经网络的鲜鸡蛋货架期模型预测精度达到95.93%,动力学模型预测精度为90.79%,BP神经网络能更精确地预测鲜鸡蛋在5~35℃贮藏温度范围内的货架期。 相似文献
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基于BP神经网络的土壤氮素运移模型 总被引:1,自引:0,他引:1
随着淡水资源的日益紧缺,再生水灌溉已成为人们日益瞩目的研究方向,而再生水灌溉条件下土壤氮素运移规律与模拟成为这个研究的关键环节之一.以往对土壤氮素运移的模拟主要聚焦在数值模拟上,鉴于数值模拟在应用上的复杂性,为了寻找一种简便实用的模拟方法,尝试引入人工神经网络技术对土壤氮素运移进行模拟,经模拟计算得出,拓扑结构为10:12:7的BP网络模型可以较精确地模拟再生水灌溉条件下的土壤氮素运移,此研究为土壤氮素运移的研究开辟了新方向. 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的用水 总被引:7,自引:0,他引:7
为避免BP算法易陷入局部极小的缺陷,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成GA-BP混合算法。以GA优化BP网络的初始权值和阈值,按负梯度方向修正网络权值及阈值,对网络进行训练。最后,用matlab编写GA-BP计算程序,以多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法可以有效、准确的应用于城市用水量预测。 相似文献
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研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。 相似文献
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为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。 相似文献
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为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。 相似文献
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基于改进BP神经网络的复合叶轮离心泵性能预测 总被引:2,自引:0,他引:2
应用Matlab建立了复合叶轮离心泵效率和扬程的BP神经网络预测模型.选取73组试验结果作为样本,采用LevenbergMarquardt法则对构建的网络进行训练,并随机选取12组训练样本外的数据对训练好的网络进行测试.试验的主要参数为流量Q, 叶片数z,叶片出口安放角β2,短叶片进口直径Di,叶片出口宽度b2,效率η以及扬程H.其中选取Q,z,β2,Di,b2作为网络的输入层,η和H作为输出层.预测结果的分析表明,预测值与试验值具有较好的一致性,利用BP神经网络对复合叶轮离心泵性能进行预测是可行的,可用来作复合叶轮的辅助设计,从而缩短试验时间,降低成本. 相似文献
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基于BP神经网络的旁热式辐射与对流粮食干燥过程模型 总被引:2,自引:0,他引:2
针对旁热式辐射与对流粮食干燥机的干燥特点,建立了一种粮食干燥机干燥过程的BP神经网络预测模型。该模型采用了3层神经网络结构(8-10-1),模型输入为粮食干燥机的8个变量,模型输出为出口粮食水分比或干燥速率。通过编写Matlab建模程序,基于实际干燥实验的样本数据训练与测试网络,实现了红外辐射与对流联合干燥的动力学模型,并给出了相应的模型数学表达式,模型预测的出口水分比与干燥速率的R2分别为0.998 9和0.998 0,均方根误差分别为0.009和0.004 1,预测结果与实际测量数据拟合较好;另外,结合实验干燥条件对模型干燥性能的预测结果进行了分析与总结,并依据同样方法建立了顺逆流粮食干燥过程的出口粮食水分比预测模型,对比了2种干燥方式的干燥性能。仿真预测表明用BP神经网络方法建模简单,具有自适应性、灵活性和自学习性等特点,相比于其他粮食干燥的经验数学模型,能综合考虑多种影响因素,可为红外辐射与对流联合干燥过程提供一种新的建模方法。 相似文献
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我国农业机械化作业水平的发展变化具有增长性和波动性,对预测的方法要求较高。鉴于单一预测模型的局限性,在确定我国农业机械化作业水平各单一预测模型的基础上,建立了基于BP神经网络的农业机械化作业水平非线性组合预测模型,并对我国农业机械化作业水平进行预测。误差分析表明,该模型可以有效地提高农业机械化作业水平的预测精度,用该模型对我国2012-2020年农业机械化耕、播、收作业水平进行了预测。预测结果表明,在未来几年我国农业机械化作业水平将保持快速增长趋势,到2020年机耕、机播和机收作业水平分别为91.37%、66.77%和71.93%。 相似文献
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混凝土抗压强度是混凝土最重要的性能之一,是混凝土质量控制最核心的内容。通过介绍混凝土强度的预测方法、BP神经网络预测的过程,在主要考虑水灰比、砂率和水泥用量3个因素的情况下,基于MATLAB用BP神经网络预测特细砂混凝土强度。分析表明:通过BP神经网络模型拟合的计算期望值和实际值的相关系数达到0.96287,相关性非常显著。 相似文献