基于BP神经网络的降雨量预测研究

使用2种方法,即用前5年降雨量来预测后1年的降雨量和用气象资料预测降雨量,应用BP神经网络对降雨量进行预测,试图找出应用BP神经网络预测降雨的最佳方法.通过对青海省10个气象站的降雨进行预测分析,得到结论如下:两种方法均适合于降雨预测,其被选择概率均等.     

基于BP神经网络的玉米果穗烘干装置参数优化

以物料的水分质量、物料的总质量、物料中的干物质质量和干燥作业时间为自变量,干燥有效度、干燥均匀度、水分比率为响应值,建立烘干工艺参数的神经网络数学模型.用MATLAB优化工具箱对该模型进行优化,求得干燥装置各因素之间的最佳组合,并应用遗传算法对优化结果进行验证.优化结果表明:应用MATLAB优化工具箱对该模型进行优化后...     

基于BP神经网络的湖北省水电发电量预测模型

为了精确预测的湖北省水力发电量，通过分析湖北省水力发电量数据特点，给出了BP神经网络预测湖北省水电发电量的关键技术，并采用实例进行预测，与常用的自回归求和滑动平均法进行了对比。预测结果显示，此方法辩识周期性波动时间序列很有效。     

基于BP神经网络的农业机械数量预测

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。     

基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究

为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。     

基于BP神经网络的农机拥有量预测技术

应用BP神经网络技术预测农业机械的社会拥有量，证实了农机拥有量系统的非线性混沌特征，提出了预测的“窗口”最优化方法和预测操作技术。并对今后5年的农机拥有量进行了预测。     

基于BP神经网络的农田灌溉量预测

农田灌溉量预测对水资源合理规划和优化配置具有重要意义。为此,以农田水分平衡公式为基础,导出灌溉量I与前各时期的降雨量pt-1、pt-2、pt-3灌溉面积S之间存在非线性关系,由此建立了农田灌溉量的BP神经网络预测模型。检验结果表明,灌溉量BP神经网络预测法精度约为94.5%。因而,以灌溉面积、前各时期降雨量为输入变量,结合BP神经网络技术来预测农田灌溉量,具有很好的应用前景。     

基于RBF神经网络与BP神经网络的核桃作物需水量预测

采用RBF网络与BP网络的方法,利用MATLAB工具箱并结合气象资料中的相对湿度、平均气温和太阳日辐射量,建立了预测核桃作物需水量的神经网络预测模型.两种预测模型通过实例证实了预测的准确性,并且将这两种网络模型进行了比较分析.RBF神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.254 7 mm/d、相对误差平均值为5.47％,BP神经网络预测作物需水量的绝对误差平均值为0.320 6mm/d、相对误差平均值为6.97％,由此可见,RBF网络预测的精度比BP网络高.并且,通过程序记时显示RBF网络训练用时0.063 0 s,比BP网络训练所需的时间要短的多,因此RBF神经网络具有较好的实用价值,实现了精度与实用性的统一.     

基于改进樽海鞘优化BP神经网络的土壤墒情预测

针对传统的土壤墒情预测方法精度较低、训练周期长的问题,本文对BP神经网络预测模型进行研究,提出一种改进樽海鞘算法优化BP神经网络的预测方法。首先,在标准樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm, SSA)中引入变异算子增强种群的多样性,提高算法的全局探索能力;同时,采用动态权重调整策略增强局部开发性能,改善收敛速度,在位置更新过程中加入动态权重,进一步平衡全局探索和局部开发能力;其次,考虑到BP预测网络收敛精度低、易陷入局部最优等缺点,将改进樽海鞘算法引入到BP中形成ASSA-BP的预测模型算法,该算法缩短了训练时间、提高了预测精度。最后,将ASSA-BP与PSO-BP、BP不同预测模型进行对比,结果表明ASSA-BP的最优预测相对误差平均值3.37%,绝对误差平均值0.025 8,比BP模型预测误差有所下降。克服了BP预测模型收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,具有更好的鲁棒性和预测精度。     

数控铣削工艺参数优化研究

为进一步提高工艺水平,促进数控铣削工艺参数进一步优化,要对数控机床零件加工进行铣削加工实验数据的提取,并在神经网络建立基础上形成数控加工铣削工艺参数优化模型.文章基于DMC60H数控机床,对数控加工铣削参数进行优化方案的制定.在实验验证中证明该优化方法具有一定实效性,对提高数控机床加工效率有着重要意义.     

秸秆生物质发电环境影响问题的分析

秸秆生物质发电项目与传统火力发电项目有较大的区别,文章对秸秆生物质发电项目的燃料收集、空气污染、灰渣利用进行了分析论述。     

基于BP神经网络工具箱实现函数逼近

运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab神经网络工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数.文章分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数,结合一个实际的例子详细阐述了基于BP神经网络的函数逼近过程及其MATLAB实现方法.     

基于GA-BP神经网络的果园需水量预测

为解决果园需水量预测精度低、鲁棒性差等问题,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的果园需水量预测模型.选取空气温度、土壤含水率、光照强度3个主要环境因子作为BP神经网络的输入量,利用遗传算法的全局搜索能力优化神经网络权值和阈值,建立GA-BP神经网络模型预测果园需水量.仿真结果表明:GA-BP预测模型的预测值比BP模型更加趋近期望需水量,模型评价指标平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE),均优于单一BP神经网络模型.与传统的BP神经网络算法相比,GA-BP神经网络模型能较好的表达果园需水量与主要环境因子的非线性关系,具有较高的预测精度和适应性.     

基于BP神经网络猪咳嗽声识别

咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状.为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案.基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFC...     

基于人工神经网络的离心泵叶轮边界涡量流预测

根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内表面的BVF分布,建立可用于训练人工神经网络的初始样本集;再利用63个初始样本建立离心泵叶轮几何参数和边界涡量流的非线性映射关系,并用剩余的7个校对样本进行测试.根据神经网络预测结果和数值模拟计算结果的误差分析,确定最适用于离心泵叶轮边界涡量流预测的神经网络类型.研究表明:径向基(RBF)神经网络的预测精度高于BP神经网络,其训练时间更短、运行稳定性更高;径向基函数的宽度对RBF神经网络的预测性能有较大影响,当径向基函数宽度取0.3时,RBF神经网络的预测性能最佳,预测误差仅0.020 3;RBF神经网络预测所得叶轮内表面的边界涡量流分布,可以作为评价叶轮水力设计优劣的重要指标,进而指导叶轮机械的优化设计.     

基于ANN的抽水蓄能电站建模与过渡过程优化

对大型带长引水管道的抽水蓄能电站机组调节系统进行了建模与过渡过程调节参数优化的研究.依据某抽水蓄能电站的具体参数,利用Matlab/Simulink对其机组调节系统建模,其中长引水管道系统采用弹性水击模型以较准确地反映较长压力管道内的水力振动特性,然后利用BP和RBF神经网络训练水泵水轮机特性参数,以获取较精确的水轮机模型,从而避免用插值法处理密集、交叉现象严重的水泵水轮机“S”特性曲线带来的误差.基于所建立的仿真模型,引入改进正交试验法对其空载频率扰动、负荷扰动及甩负荷过渡过程进行调节参数优化.结果表明,所建立的调节系统仿真模型可以在一定程度上反映机组的实际特性,并且改进正交试验法在机组调节系统过渡过程仿真试验参数优化中取得了很好的效果.本研究对大型抽水蓄能机组调节系统建模仿真具有一定的指导意义,为实际运行中机组过渡过程优化控制提供了理论依据和技术参考.     

BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比

为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2 m安装高度、27°仰角、4~10 mm喷嘴直径时,压力增大到0.4 MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05 s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力.     

基于BP神经网络的水轮机综合特性建模仿真

针对目前对水轮机特性曲线数据处理方法精度不高,不能真实地反映水力机组在过渡过程的流量特性和力矩特性的问题,利用BP神经网络与Matlab相结合,对水轮机综合特性曲线进行建模仿真。由已知综合特性曲线结合边界控制点经神经网络训练获得低效区的流量延拓、力矩延拓和导叶浆叶协联关系仿真曲面。BP神经网络模型大大提高了水轮机综合特性曲线数据处理效率与精度,是研究水轮机控制系统的一种新的非线性建模仿真模型。     

基于改进神经网络算法的蛋鸡产蛋率预测研究

为提高蛋鸡产蛋率预测效果,采用改进神经网络算法.首先依据神经网络误差与动态因子来优化神经网络权值,神经网络自适应学习速率在算法运行前期较大从而加快学习,后期迅速减小,加速收敛,减小误差,提高网络训练精度;接着神经网络的激活函数采用修正线性激活函数ReLu,使得计算速度加快;然后建立预测模型以及产蛋率预测评价指标;最后给...