基于遗传算法优化BP神经网络模型估测高山松叶面积指数

叶面积指数(LAI)是衡量森林生产力的重要指标,遥感技术为实现大尺度估测叶面积指数提供支持。以香格里拉市高山松为研究对象,以Sentinel-2多光谱影像为信息源,结合地面样地实测LAI,通过相关性分析筛选出与LAI显著相关的植被指数,采用BP神经网络和遗传算法(GA)优化BP神经网络建立高山松LAI估测模型,基于像元尺度对研究区高山松LAI进行遥感估测。研究表明:1)Sentinel-2影像红边波段构建的植被指数与LAI有较高的相关性; 2)遗传算法优化前后,BP神经网络模型的决定系数(R²)为0.289和0.508,均方根误差(RMSE)为0.340和0.314,通过遗传算法优化后,BP神经网络建模精度更高和对实测LAI的变化趋势预测更加准确。研究结果可为低纬度高海拔地区森林LAI的研究提供参考。     

基于遗传算法的神经网络木材消耗量预测模型研究

本文介绍了基于遗传算法的神经网络模型，应用该模型对我国山东省木材消耗量进行了预测，结果表明，预测精度高，并且具有良好的扩展性。     

基于 BP 神经网络对供应商选择与评价的研究

基于当前经济全球化、竞争日益激烈、用户需求个性化的新环境的严峻挑战,企业应该如何依据供应链管理的思维与技巧选择与评价供应商,具有举足轻重的现实意义。通过对供应商选择与评价的实例,在神经网络训练成功的前提下对企业供应商进行了选择,BP神经网络模型的建立、仿真及评价得到了实际的应用,详细说明了基于BP神经网络对供应商选择与评价的可行性。     

基于BP神经网络的马尾松树高曲线模型

基于福建省南平市2013年森林资源清查实测的121对马尾松平均木数据,应用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。经反复训练和优选,得到最优模型结构为1∶5∶1,决定系数为0.855,均方误差为2.603 2。结合传统5个树高曲线方程,利用38对平均木检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型拟合和预测效果都优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。     

基于BP神经网络的森林碳汇量估测方法研究

文介绍了BP神经网络理论,以森林面积、森林覆盖率、森林蓄积量、受害森林面积、基本完成投资额、病虫害面积等6个影响森林碳汇量为主要因素,构建了基于BP神经网络的森林碳汇量估测模型;并应用我国第六次森林资源清查数据对BP神经网络模型进行训练和仿真。其分析和仿真结果显示:利用BP神经网络模型来模拟和仿真森林碳汇量精度较高,误差较小,具有有较高可靠性,从而为森林资源管理模拟仿真提供一种新方法。     

基于BP神经网络的沙柳地上生物量预测模型

目的 以库布其沙漠沙柳为研究对象,建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型,探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化,以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。 方法 选取6种沙柳生长因子,并根据与生物量相关性大小加入输入变量,从而组成6组不同输入变量,输入变量包含因子数量逐步增加（1 ～ 6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能,确定最佳输入变量,并在最优输入变量的基础上,确定BP神经网络隐层数量,经过反复训练,建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。 结果 基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构,即输入层节点数（Nin）∶隐层节点数（Nh）∶输出层节点数(Nout)为：4∶9∶1。其中训练数据R2=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50;测试数据R2=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。 结论 基于BP神经网络的沙柳生物量,随着输入变量中输入因子的数量不断增加,发现其R2、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐变好,但是输入变量每增加1种后,当输入因子数量为5时,模型精度相比输入因子数量为4时提升幅度较小,考虑模型使用时的精度和野外工作的便利性,输入层最优输入因子数为4种,当隐层数为9时模型性能表现为最优。     

基于BP神经网络的CT图像重建方法研究

提出了将三层BP神经网络算法应用于不完全投影数据的图像重建。采用新的方法确定隐含层至输出层的权值,利用误差反向传播自动调节输入层和隐含层之间的权值,使重建图像投影不断逼近原始图像投影,并采用改进的Sigmoid函数和在线调整学习速率,显著加快了网络收敛速度,提高了重建图像质量。     

基于BP神经网络木材纹理分类的研究

应用 BP 神经网络对常见的10种木材纹理进行了分类研究,获得了比较满意的效果。首先,应用灰度共生矩阵提取了木材的纹理特征参数;其次,在此特征参数体系下,应用 BP 神经网络对木材纹理进行了分类研究,识别率达89%。     

基于BP神经网络的木材表面颜色特征分类的研究

本文针对木材表面颜色自动分类难题,在 RGB 颜色空间提取木材图像的颜色矩作为颜色特征参数,利用 BP 神经网络对特征参数进行分类,通过输入层、输出层和隐含层的设计,传递函数的选择,确定最终网络结构。实验结果表明,分类正确率达到98%,验证了本文提取的特征参数的有效性。     

基于遗传神经网络的煤层气含量预测

指出了煤层气含量预测是煤层气勘探开发的一个关键问题,传统的线性回归预测方法已不能反映各影响因子和煤层气含量之间的内在关系,据此提出了基于遗传-BP神经网络的非线性新型智能算法。其中,神经网络用来学习,遗传算法用来优化神经网络的连接权值及阈值,该方法能有效避免陷入局部极小值,具有全局寻优的特点。研究表明:构建的新型智能算法相对标准的BP网络预测精度要高,该方法为今后煤层气含量的预测提供了可靠依据。     

基于BP神经网络的太白山生态旅游量预测研究

生态旅游需求预测受到许多不可预知因素的干扰,而且不稳定因素也很多,传统方法难以得到有效的预测结果。文章把BP神经网络应用在旅游需求预测中,通过介绍BP神经网络的原理和计算步骤,结合实例确定神经网络的结构,从而建立BP神经网络,最后预测了太白山自然保护区2011—2020年旅游人数,将利用该模型得到预测数据与实际数据做对比,表明该模型预测效果良好,并能保证网络良好的泛化能力。     

基于BP神经网络的臭氧需求量预测方法的设计

指出了煤燃烧产生废气中含有大量的污染物,利用臭氧进行尾气处理是优势比较明显的技术,但臭氧的需求量现阶段采用公式计算,定量供给,会导致反应不完全或者臭氧的浪费。设计了一种方法,利用相关影响因素,采用BP神经网络预测的优势,进行臭氧需求量的控制,可提高臭氧的利用率,降低企业成本。     

基于BP神经网络的泉州湾红树株高预测模型

在分析测量数据的基础上,提取红树的平均基径、基径数、平均胸径、胸径数等特征参数,建立了预测红树株高的人工神经网络模型。采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络算法;采用训练好的BP神经网络模型对距堤坝25,50,75 m 3个采样点的株高进行预测,预测值和实测值的均方根误差分别为0.000 6,0.002 2,0.004 1,相关系数分别为0.99,0.95,0.94。结果表明利用BP神经网络对红树株高进行预测是可行的。     

基于BP神经网络的野生笃斯越桔生长立地条件研究

对大兴安岭野生笃斯越桔的生长条件进行分析,探究主要的立地条件因素,为野生笃斯越桔拟自然栽培技术提供重要的理论依据。应用SPSSClementinel2．0软件,以pH值、有机质含量、土壤类型、全氮为输入神经元,以野生笃斯越桔植株高为神经网络输出神经元建立BP神经网络模型,以BP神经网络模型得出的各立地条件因素的敏感度来评价各因素对野生笃斯越桔植株高度的影响程度。结果表明影响野生笃斯越桔生长高度的主要立地条件因素大小排序依次为土壤类型、全氮含量、pH值、有机质含量。应用BP神经网络对野生笃斯越桔生长立地条件进行研究,为笃斯越桔的人工栽培与繁育打下了良好的基础。     

基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测

[目的]为解决木质家具生产过程中木工刀具磨损造成的加工质量下降和生产成本升高的问题,需要对生产过程中的木工刀具磨损状态进行精确监测.[方法]提出了一种基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测方法.通过接入机床控制箱的功率传感器采集不同主轴转速、铣削深度和刀具磨损状态下的机床主轴功率信号,使用离散小波变换...     

基于BP神经网络的油茶产量预测模型构建

【目的】改良传统农业生产预测方法,实现油茶产量的快速高效预测,为油茶实际生产提供参考。【方法】收集油茶栽种较为集中的湖南、江西、浙江、广西的油茶籽年度总产量、实有油茶林面积、气象等数据,选择17个气象指标作为油茶产量的影响因素,使用MATLAB软件,通过主成分分析提取出主成分,再将主成分作为BP神经网络的输入集,在传统神经网络模型基础上构建主成分分析与BP神经网络组合模型,对4个地区油茶籽单位面积年产量进行预测。BP神经网络的训练集和测试集选用1990—2018年的数据,采用2019年的数据对模型预测效果进行验证,最后应用模型对2025年油茶籽单位面积产量进行预测。【结果】对主成分有重要贡献的气象因子有日照时长、6—11月气温、3—5月降水量、平均最低气温、露点温度、平均风速、最大持续风速以及海平面气压。改进后模型迭代耗时更少,拟合度较高,对4个地区油茶产量的预测结果的平均相对误差均低于3%。应用模型预测得到2025年湖南、江西、浙江、广西的单位面积油茶干籽产量分别为0.831、0.583、0.449、0.512 t/hm²。【结论】与传统预测模型相比,改进后的主...     

基于BP神经网络识别毛竹冻融循环次数

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。     

基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

电力系统负荷预测是电力生产部门的一项重要工作,通过引入BP神经网络算法建立相应的模型,可以提高电力系统负荷预测的精度。BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,文章利用主成分分析方法对原有的输入空间进行重构来改进模型的预测精度。     

基于BP神经网络理论的物流金融风险评价模型

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。     

基于BP神经网络的中国进口俄罗斯木材贸易额预测

采用灰色关联度分析法筛选对中国进口俄罗斯木材贸易额影响较大的5个因子,运用影响因子及木材贸易进口额构建BP神经网络模型,利用GM(1,1)模型预测影响因子值,将其代入训练好的BP网络模型中对中国进口俄罗斯木材贸易额进行预测。预测结果表明,中俄木材贸易仍具有良好的发展前景。