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BP神经网络在浅层地下水矿化度预 总被引:1,自引:1,他引:1
针对导致黄河下游三角洲地区土壤盐渍化的浅层地下水因素,以该地区典型区域为研究对象,将人工神经网络引入地下水矿化度的模拟和预测中,建立了基于土壤盐分、地下水埋深和pH的地下水矿化度预测的BP神经网络模型,并与多元回归模型在拟合精度和预测性能方面进行了比较。结果表明:研究区域地下水矿化度与土壤盐渍化程度呈显著的相关性,多元回归模型能较好地拟合地下水矿化度;通过网络训练确定了地下水矿化度的BP神经网络的拓扑结构为5:8:1,BP神经网络的拟合精度明显优于多元回归模型;统计检验表明BP神经网络的预测性能亦优于多元回归方法,其预测精度提高了50.1%。该研究可为黄河三角洲地区盐渍化的水盐调控和预测预报提供理论基础与决策依据。 相似文献
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《中国农村水利水电》2017,(9)
预测径流式水电站发量。针对径流式水电站发电量变化的随机性及水力发电系统的复杂非线性,提出一种基于相空间重构小波神经网络的径流式水电站发电量预测模型,并借助具有全局搜索能力的改进粒子群优化算法对小波神经网络特征参数进行优化,提高模型的精度和泛化能力。结果表明:相空间重构小波神经网络模型的预测平均相对误差约为8.7%,相关系数达到0.81,误差分析指标优于传统神经网络预测模型,在多步预测情形下模型的收敛性和稳定性得到较为明显增强,能够准确进行发电量预测。 相似文献
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针对难以通过数学建模方法分析数控机床运动精度演化规律的问题,提出了基于混沌相空间重构理论的数控机床运动精度非线性演化预测方法。采用平均互信息法计算延迟时间,以虚假最近邻点法计算最小嵌入维数,对数控机床运动精度的一维时间序列进行相空间重构,获得与原系统拓扑同构的状态空间。基于混沌系统内在的规律性和有序性,用相点轨迹描述运动精度在相空间中的演化规律,以相点的多维分量构成输入向量,以运动精度预测值为输出向量,构造了基于RBF神经网络的非线性预测模型。引入了量子粒子群方法对预测模型参数进行优化,得到RBF预测网络的中心点、宽度及连接权值的全局最优值,采用优化后的模型对数控机床运动精度演化趋势进行了预测。实验结果表明,基于混沌相空间重构的预测模型,可以很好地追踪数控机床运动精度的演变趋势和规律,有较高的预测精度。 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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运用BP神经网络有关理论,构造一个从小缸径直喷式柴油机的喷油规律预测放热规律的BP神经网络模型,经过验证,预测模型具有较高的精度,可以作为柴油机喷油系统与整机匹配性能研究的一个有效手段,也是一个新型预测放热规律的方法。 相似文献
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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. 相似文献
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径流中长期预报一直以来都是人们关注的热点研究问题,常用的时间序列法、多元回归分析法等都存在预报精度偏差过大的问题。以年径流作为自回归因子,降水和气温作为多元回归因子,建立了年径流预测的非线性混合回归模型,并利用BP神经网络进行模型求解。戴营水文站的年径流预报结果表明,与自回归模型、多元回归模型、BP网络模型和线性混合回归模型相比较,非线性混合回归模型具有较高的预报精度。 相似文献
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基于EMD和ELM的工厂化育苗水温组合预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对南美白对虾工厂化育苗水温时序数据存在非线性、非平稳等特点,采用传统单项预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,提出基于经验模态分解(EMD)、相空间重构和极限学习机(ELM)的非线性组合预测模型。在建模过程中,采用EMD方法将工厂化育苗水温原始时序数据多尺度分解为一系列固有模态分量(IMF),并对各分量进行相空间重构,在相空间中对ELM训练建模,分别对各IMF序列进行预测,将各分量预测结果进行叠加重构得到原始水温序列的预测值。将该模型应用于广东省湛江市南美白对虾工厂化育苗水温预测中,结果表明,该模型取得了较好预测效果。与BP神经网络、标准LSSVR和标准ELM等单项预测模型对比分析,模型评价指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.015 8、0.032 9和0.096 2,均表明提出的组合模型具有较高预测精度和泛化性能,为南美白对虾工厂化育苗水温调控管理提供了一种有效的技术支持。 相似文献
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针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型。分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89%,且相对误差基本上在5%以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89%。因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础。 相似文献
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马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm, WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。 相似文献
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马铃薯产量的高效预测对于制定马铃薯生长期间的精准管理决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在的精度差、准确度低等问题,选择遗传算法对单一BP神经网络模型开展网格优化。基于朔州市朔城区沙楞河村2010-2019年田间物联网获取的田间环境数据(土壤含水率和土壤温度)、气象环境数据(大气湿度、大气温度、降雨量)和马铃薯产量,采用BP神经网络及GA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测分析。研究结果表明:GA-BP神经网络模型下,马铃薯产量的预测精度明显高于BP神经网络模型,R2达到0.993 27,平均相对误差仅为0.88%。试验证明,GA-BP神经网络模型能够更加科学、合理地进行马铃薯产量预测,说明利用遗传算法优化BP神经网络在马铃薯产量预测中是可行且有效的。 相似文献
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为了实现小麦供水量精确控制,优化整合BP神经网络和模糊控制,设计了智能灌溉系统,并基于BP神经网络设计小麦需水量预测系统。整个神经系统为3层结构,以温度、土壤湿度、风速和光照强度作为系统输入,理论计算得到的小麦需水量为预测期望值,训练该神经网络。基于模糊控制设计浇灌控制系统,以神经网络小麦需水量预测值和实际土壤含水量的差值e及其变化率ec作为控制系统输入,以浇灌时间作为系统输出,对神经网络需水量预测精度进行测试,相对偏差分布区间为[1.65%, 7%]。对灌溉系统进行测试,相对偏差分布区间为[0.02%, 0.38%]。 相似文献
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利用黑龙江省1983-2013年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和LM-BP神经网络对黑龙江省未来5年的农机总动力进行预测。预测结果表明:在达到相同的误差目标值(即计算期望精度),LM-BP神经网络与标准PB相比,具有更快的收敛速度。如果需进一步减小误差目标值(即提高计算期望精度)时,标准BP神经网络在16h内都无法满足给定的精度要求;而LM-BP神经网络在20s内即可满足给定的精度要求。此时,LMBP神经网络的收敛速度优势非常明显,而拟合的精度也进一步提高,表明LM-BP神经网络具有较高的预测精度。准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省农业机械化发展规划的制定和近阶段农业机械化的发展水平提供参考依据。 相似文献