检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王佳楠长安大学

学位级别：硕士

渭河是关中地区经济发展的重要水源,同时也是地区容纳污染物的一条重要通道。近些年随着区域经济的快速发展,人们对水资源的过度索取以及各类污染物的大量排放,都造成了渭河水质的严重破坏。而高锰酸盐指数(CODMn)作为水环境监测中最重... 详细信息

渭河是关中地区经济发展的重要水源,同时也是地区容纳污染物的一条重要通道。近些年随着区域经济的快速发展,人们对水资源的过度索取以及各类污染物的大量排放,都造成了渭河水质的严重破坏。而高锰酸盐指数(CODMn)作为水环境监测中最重要且易得的有机污染综合指标之一,可以对水体中有机物的相对含量进行判断。本文在此背景下研究渭南潼关吊桥段CODMn浓度。目前对水体中CODMn浓度的预测研究多集中于长期预测,其缺点在于无法将政府对水环境的治理力度作为有效变量加入模型,故而长期的预测结果通常和实际的监测数值误差较大,失去了预测的实际意义。同时,短期的CODMn浓度预测研究较少,因而导致在应对水质出现恶化的情况时,很难提前做好必要的准备。本文基于时间序列分析、BP算法以及GA算法,通过建立ARIMA时间序列模型、BP神经网络模型以及GA优化的BP神经网络模型,研究渭南潼关吊桥断CODMn短期内的浓度变化,验证预测值与实际监测值之间的相对误差,得到了一种预测精度较为理想的CODMn预测方法。本文对近三年研究断面的CODMn浓度进行时间序列分析,验证原序列和一阶差分后序列的平稳性,建立了时间序列模型ARIMA（1,1,1）,模型拟合效果较好,预测结果表明短期精度较为理想,但当实际浓度变化与时间序列预测的总体趋势相反时,明显存在相对误差较大的问题。针对时间序列预测的不足,建立了BP神经网络模型,结果表明BP神经网络模型获得的预测结果相对误差较为理想,但存在收敛速度慢,易陷于局部最小值的现象。为了弥补BP神经网络模型的不足,进一步建立了GA优化的BP神经网络模型。通过遗传算法来对神经网络的初始连接权值进行优化,提高了网络搜索能力、加快了收敛速度、解决了易陷入局部最小的问题,结果表明遗传算法优化过的BP神经网络模型不论在CODMn的拟合过程还是预测结果上,较普通的BP神经网络,都更加理想,误差更小,更适用于短期CODMn浓度预测。

关键词：神经网络时间序列法反向误差传播算法遗传算法高锰酸盐指数

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基于3种训练神经网络方法解决异或问题的研究

引用

云南民族大学学报（自然科学版） 2016年第3期25卷 270-274页

作者：刘汉军吴海锋王阳云南民族大学电气信息工程学院云南昆明650500

分别运用误差反向传播(error back propagation)算法、扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter)和数值积分卡尔曼滤波(cubature kalman filter)算法对多层神经网络模型进行逐次状态估计,并将其用于解决异或的分类问题。从仿真实验结果来... 详细信息

分别运用误差反向传播(error back propagation)算法、扩展卡尔曼滤波(extended kalman filter)和数值积分卡尔曼滤波(cubature kalman filter)算法对多层神经网络模型进行逐次状态估计,并将其用于解决异或的分类问题。从仿真实验结果来看,利用BP,EKF和CKF算法训练的神经网络的输出信号的均方误差曲线的收敛速度依次加快,这使得神经网络的实际输出值越来越逼近其期望输出值,同时针对异或问题3种算法都得到了良好的分类结果.

关键词：神经网络异或反向误差传播算法扩展卡尔曼滤波数值积分卡尔曼滤波

来源：评论

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BP网络学习算法及其改进

BP网络学习算法及其改进

引用

第18届全国计算机新科技与计算机教育学术大会

作者： SHI Huiyu 史会余 MENG Fanrong 孟凡荣 Computer Science and Technology Department China University of Mining and Technology 221008 中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221008

针对标准BP网络学习算法的收敛速度慢、学习精度不高的问题，从全局学习速率自适应和局部学习速率自适应两个方面，研究了几种权值更新的快速收敛算法，并提出了一种改进算法。最后以传统的XOR(异或)问题，比较标准BP算法与改进算法的... 详细信息

针对标准BP网络学习算法的收敛速度慢、学习精度不高的问题，从全局学习速率自适应和局部学习速率自适应两个方面，研究了几种权值更新的快速收敛算法，并提出了一种改进算法。最后以传统的XOR(异或)问题，比较标准BP算法与改进算法的有效性，得到了预期的结果。

关键词：人工神经网络反向误差传播算法学习算法收敛速率

来源：评论

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人工神经网络在PZT掺杂陶瓷体系分析中的应用

人工神经网络在PZT掺杂陶瓷体系分析中的应用

引用

第12届全国高技术陶瓷学术年会

作者：郭栋李龙土桂治轮清华大学(北京)

首次将人工神经网络技术用于压电陶瓷的性能分析研究.以PZT为对象选取了几种常用的稀有金属氧化物掺杂剂,在均匀实验设计基础上,用BP人工神经网络对21个样品的结果进行了分析,建立了掺杂体系的数学模型并将其与多重非线形回归模型的精... 详细信息

首次将人工神经网络技术用于压电陶瓷的性能分析研究.以PZT为对象选取了几种常用的稀有金属氧化物掺杂剂,在均匀实验设计基础上,用BP人工神经网络对21个样品的结果进行了分析,建立了掺杂体系的数学模型并将其与多重非线形回归模型的精度进行了比较.实验结果表明,体系的人工神经网络模型明显要比多重非线形回归模型准确.而且人工神经网络模型在对建模样本外实验点的预测也非常成功,说明人工神经网络在陶瓷这种多组分材料的性能分析中具有良好的使用前景.

关键词：人工神经网络反向误差传播算法锆钛酸铅掺杂改性压电陶瓷材料数学模型

来源：评论

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