利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法

针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M训练法的BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络非线性系统的奶牛305d产奶量预测模型,此模型可以提前215d预测初产奶牛305d产奶量,从而实现提早进行选择,加速奶牛育种工作进程。并通过具体的实验验证了改进BP神经网络预测模型的有效性。     

车用永磁式缓速器设计中漏磁影响因素分析

以优化设计和减少漏磁为目标,运用磁路分析法建立永磁式缓速器的漏磁场模型,得到设计参数的解析式。由于参数之间的复杂函数关系,采用区间数学算法来优化永磁式缓速器的设计参数,将影响漏磁系数的非线性方程组化简为线性方程组。选取满足设计要求的目标参数——转子鼓磁感应强度Bm、气隙磁感应强度Bg,ave、漏磁系数K的最佳取值区间。使用区间迭代法,求出自变量参数的取值区间和权数pi。运用Matlab语言编程直接搜索合理的设计参数,减少了计算量和循环次数。三维有限元漏磁分析和试验均证明了设计参数选取的合理性。结果表明：永磁体高度HPM、气隙ge对漏磁系数K影响较大;区间数学Tschernikow算法在永磁式缓速器设计中是有效的。     

基于遗传算法与粒子群算法的配电网无功优化

根据遗传算法(GA)收敛效果好和粒子群算法(PSO)收敛速度快的特点,将两者相结合对配电网无功优化模型进行求解。计算结果表明:该算法是收敛的、有效的。     

四川紫色土地区典型小流域分布式产汇流模型研究

针对日益加剧的四川紫色土地区水土流失情况,为定量分析紫色土地区小流域水土流失程度,选取四川省南部县鹤鸣观小流域为研究区,在蓄满产流模型的基础上,构建了适合紫色土地区小流域分布式产汇流模型。该模型以地块为计算单元,在每个地块上输入参数,然后依据流域产汇流机制计算每个地块的产汇流量,并用递归算法将计算结果推算到流域出口,得到流域径流总量。该模型能评价流域下垫面各因子空间分布不均匀性和人类活动的影响,模拟每个地块次降雨产汇流过程。在鹤鸣观小流域进行了模型的检验与应用,模拟过程与实测结果符合较好。该研究为四川紫色土地区水土保持治理提供了科学依据。     

应用LM算法的神经网络模型研究灌区退水问题

在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探讨。实例研究表明,模型能够较准确的对灌区退水量进行模拟和预测,对灌区退水问题研究具有较好的应用价值。     

基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法

常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大,预测过程复杂等现象。设计基于SVM算法对区域农田灌溉短期用水量进行预测。以某沿黄区域位于全景属于黄河流域东南方向一区域农田为研究对象,首先基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能将农田灌溉短期用水量特征子集进行获取,并在此基础上可以根据特征子集通过预测模型进行用水量预测。由于用水量序列波动性较强,将GM(1,N)模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测,并确定模型评价指标。结果证明基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内且在农业中具有可使用性。     

一种提取结构系统脉冲响应函数的时域平均法

在结构系统动态特性测试中,针对不适用于平均功率谱方法的场合,研究了在时域提取系统脉冲响应函数的方法。利用误差函数对脉冲响应函数的偏导数获得误差函数的极值,以最大程度地消除随机噪声的干扰。算法考虑了2种误差模型并分别得到了各自的系统脉冲响应函数的递推算法。算法适用于在不同激励下进行平均去噪的问题。用四自由度的弹簧质量阻尼系统进行了仿真,并且在悬臂梁上进行了实验,结果表明了算法的有效性。     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

基于模拟退火算法的减速器多目标优化设计

提出了采用模拟退火算法进行减速器参数的全局优化的方法;针对斜齿轮减速器优化设计的多参数、多目标、多约束特点,建立了多目标优化数学模型;应用层次分析法计算了各目标权重。仿真结果表明,优化参数比原设计参数的优化解要好,说明模拟退火算法用于减速器优化设计是有效、可行的。     

基于改进BP神网络的离心泵性能预测

采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵进行工况预测。结果显示,用改进神经网络来预测单级离心泵的性能,预测误差不超过6%。