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针对现有小尺度林火预测模型预测结果有效性、可扩展性等方面的不足,通过考虑多种火险因素,构建BP神经网络预测模型以提高预测精度,在此基础上借助粒子群算法加快BP神经网络收敛速度,进而提出一种混成的多因素森林火险等级预测模型particle swarm optimization based back-propagation neural network (PSO-BP)。所构建的预测模型,能够同时考虑气候因素(日最高气温、日平均气温、24 h降水量、连旱天数、日照时数、日平均相对湿度、日平均风速)、地形地貌因素(海拔、坡度、坡向、土壤含水量)、可燃物因素(植被类型、可燃物含水率、地被物载量)、人为因素(人口密度、距人类活动区域的距离) 16个变量。基于南京林业大学下蜀林场森林防火实验站传感器网络所采集的实际数据及现场测量数据,通过一组试验验证提出模型的有效性。结果表明:基于训练数据集及检验样本所构建的模型能够开展有效的火险等级预测;模型的计算复杂度较单独使用BP神经网络模型明显下降。 相似文献
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毛竹内部在经历不同次数冻融后会发生不同程度损伤,严重的内部结构破坏会影响毛竹材性。利用105组毛竹傅里叶红光谱数据,通过BP神经网络建立了毛竹冻融次数预测模型,无损预测毛竹内部冻融损伤。将105组毛竹平均分为4组,每组依次通过0、1、2、3次冻融循环处理,采集每个毛竹的红外光谱,带入BP神经网络模型中进行训练,发现较优识别准确率可达100%。结果显示:利用傅里叶红外光谱结合BP神经网络,可有效预测毛竹冻融次数,能为毛竹材料选取提供可行方法。 相似文献
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利用神经网络所具有的输入-输出之间的高度非线性映射关系,给出一种利用BP神经网络模型预测木材径向导热系数的方法.为了提高网络模型的泛化能力,采用规则化调整的方法.仿真结果表明:利用文中所提出的神经网络模型能够较准确、快速地预测木材径向导热系数的变化,其精度高于推导出的木材径向导热系数的理论公式. 相似文献
4.
为提高发动机的安全性,利用BP神经网络进行发动机故障诊断。BP神经网络隐含层节点数根据经验公式选择,并考虑训练方法的影响,通过比较每种方案的误差确定为最佳BP神经网络方案。由于BP神经网络存在诸多有待优化之处,选择粒子群算法优化BP神经网络,首先提取粒子群中相应参数作为网络的权值和阈值,然后设置网络进化参数,最后将从粒子群中提取的数值赋给神经网络,进行网络训练。利用发动机故障诊断台架对两种算法进行故障诊断测试,将结果与未优化的BP神经网络进行比较,结果显示,经过粒子群优化后的BP神经网络学习速度和诊断正确率均优于未优化的BP神经网络。 相似文献
5.
应用BP神经网络(BPNN)对超临界CO2萃取油茶籽油过程进行了模拟和预测。研究了神经网络的构建、训练以及学习算法和隐含层结构的优化,并用得到的神经网络对不同原料平均粒径(0.215~0.625 mm)、压力(30~35 MPa)、温度(35~50℃)、CO2流量(20~25 L/h)条件下的油茶籽油收率进行预测。结果表明:L-M算法是适宜的BP神经网络学习算法;具有5/8/1结构的BP神经网络的模拟性能最优;模型的预测值与实验结果吻合较好,大部分数据的相对误差小于3%,说明BP神经网络适用于超临界CO萃取油茶籽油过程的模拟。 相似文献
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基于BP神经网络理论的物流金融风险评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍物流企业在物流金融服务过程中可能遇到的内外部各类风险,分析风险产生的主要因素,并构建一套完善的物流金融风险评价指标体系。通过应用BP神经网络理论建立物流金融风险评价模型,利用BP神经网络的结构形式及训练原理,调查数据为样本,对该网络进行充分训练与检验,从而得到可对物流金融风险做出准确评价的BP神经网络评价模型,为物流企业发展提供借鉴。 相似文献
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