检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农村水利水电 2018年第10期 54-59页

作者：刘强冯忠伦刘红利王维林洪孝王刚山东农业大学水利土木工程学院山东泰安271018 河海大学南京210000

鉴于烟台市水资源短缺,为了更加合理地开发利用水资源,在建立RVA模型评估烟台大沽夹河流域水利工程对水文情势影响的基础上,结合bp神经网络方法对大沽夹河流域径流量进行没有水利工程影响的天然径流量的还原计算。结果表明:(1)水库等水... 详细信息

鉴于烟台市水资源短缺,为了更加合理地开发利用水资源,在建立RVA模型评估烟台大沽夹河流域水利工程对水文情势影响的基础上,结合bp神经网络方法对大沽夹河流域径流量进行没有水利工程影响的天然径流量的还原计算。结果表明:(1)水库等水利工程建设后,使天然径流发生了显著的改变,其中月流量改变度在0.3～0.7之间较多,极限日最大最小平均流量改变度在0.3～0.6之间,属中度改变。(2)对RVA法所得结果进行分析,建立大沽夹河流域天然径流量还原计算的bp神经网络模型,通过模型的建立对天然径流量进行还原计算,结合烟台水资源评价提供的实测值进行误差对比,发现构建的bp神经网络模型可行与方便,可以为水利水电工程建设与该地区水资源合理开发利用提供科学依据。

关键词：大沽夹河流域 RVA法 bp神经网络法天然径流量还原计算

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基于因素法与bp神经网络模型的耕地质量评价研究 ——以襄阳市区为例

基于因素法与BP神经网络模型的耕地质量评价研究 ——以襄阳市区...

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作者：张朝晖华中师范大学

学位级别：硕士

进行耕地质量评价是精准掌握、全面摸底耕地质量水平的必要工作,也为高效保护耕地、科学管理耕地以及有序提升耕地质量打下坚实基础。新时代背景下,我国迎来经济社会全面发展的新机遇,也面临着新挑战,对耕地的需求尤其是耕地质量的要求... 详细信息

进行耕地质量评价是精准掌握、全面摸底耕地质量水平的必要工作,也为高效保护耕地、科学管理耕地以及有序提升耕地质量打下坚实基础。新时代背景下,我国迎来经济社会全面发展的新机遇,也面临着新挑战,对耕地的需求尤其是耕地质量的要求愈来愈高,因此耕地质量评价工作也需及时更新,紧跟社会潮流,满足时代需求。传统的耕地质量评价方法多以定性为主,定量方法较为欠缺,创新评价方法,注重定性定量结合,丰富完善耕地质量评价方法与手段有重要意义。文章立足于使用两种方法进行耕地质量评价,对评价效果进行对比分析,总结经验,取长补短。综合全面分析襄阳市区耕地质量的影响因素因子,构建起自然、经济、区位3主方面细化为气候、地形、土壤等8次方面统共20个指标的评价指标体系,采用公式计算、空间差值、叠加分析等方法获取得指标数据,并给予量化处理,分别使用因素法和bp神经网络法进行耕地质量评价工作,以特尔斐法和熵权法综合确定因素法的指标权重,构建“因子——质量分”表,汇总综合质量分;构建20:12:1的三层次bp神经网络框架,确认激活函数、学习率、目标误差等相关参数,通过样本数据训练模型,输入数据进行仿真练习以得到耕地质量分值,后将两种方法的评价效果进行对比分析,探究方法之异同、适用之范围。文章主要研究结果如下:(1)襄阳市区耕地质量总体优良,耕地数量分布中心市区少、周边郊区多,耕地质量整体呈现出由东北向西南质量递减的趋势。因素法利用两种方式确权,进行指标量化赋分,分值汇总求和以获得耕地质量分值;bp神经网络法在构建好模型的基础上,不断调试参数,减少误差,通过样本数据训练模型,再代入各地块数据以预测出综合分值。(2)两种方法的评价结果都效果较好,与耕地自然等结果趋势一致,其中bp神经网络模型的总体精度R达到0.93左右,以预测质量分与实际质量分对比可知,两者的相对和绝对差值都相对较小;两种方法的评价结果总体差异不大,只在耕作质量比例和耕地质量空间分布上存在少许差异,可初步认为两种方法在耕地质量评价上都可运用,且评价效果较好。(3)对比分析两种方法的评价过程和评价特点,得出各种方法具有自身适宜性的结论,进行具体评价工作时,应当因地制宜以满足评价区域需求、符合评价区域特点为基准来选用更为适宜的评价方法。因素法较为独立、可操作性强,可适用于前期工作和资料不完善、较欠缺的区域使用;bp神经网络法,方便快速、客观性强,但对前期工作和资料要求较多,适用于前期基础较好、资料完整的区域使用。

关键词：耕地质量评价因素法 bp神经网络法襄阳市区

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边坡稳定性影响因素定量分析神经网络法

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路基工程 2005年第5期 42-45页

作者：马洪生郑灵希四川省交通厅公路规划勘察设计研究院四川成都610041

探讨圆弧式破坏的边坡稳定性分析的一种新算法———bp神经网络法,与多元线性回归和多元判别分析法相比较,神经网络方法具有精度高、收敛速度快、容错能力高等特点,用于边坡稳定性评价是可行的。

关键词： bp神经网络边坡稳定性回归判别 bp神经网络法边坡稳定性分析稳定性影响定量分析多元线性回归边坡稳定性评价

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基于自适应过滤与bp神经网络的城市时用水量组合预测模型

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给水排水 2017年第11期43卷 107-111页

作者：班福忱吴丹黑月明沈阳建筑大学市政与环境工程学院沈阳110168

城市短期时用水量预测是城市管网进行优化调度决策的基础,用水量预测的准确性与稳定性更是关系着城市供水正常运行管理的关键。根据某市的用水数据,分别利用时间序列预测方法以及解释性预测方法对城市短期时用水量进行预测。综合两种预... 详细信息

城市短期时用水量预测是城市管网进行优化调度决策的基础,用水量预测的准确性与稳定性更是关系着城市供水正常运行管理的关键。根据某市的用水数据,分别利用时间序列预测方法以及解释性预测方法对城市短期时用水量进行预测。综合两种预测方法的优点,提出了基于权系数优化理论的组合预测法。通过实例预测结果比较,用水量组合预测法模型较单项预测模型有更高的准确性和稳定性。

关键词：时用水量预测自适应过滤法 bp神经网络法组合预测法

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基于平面拟合和bp神经网络组合法的GPS高程转换

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大地测量与地球动力学 2010年第6期30卷 91-94页

作者：侯东阳张书毕中国矿业大学环境与测绘学院徐州221008 江苏省资源环境信息工程重点实验室徐州221008

针对GPS高程转换时单独采用平面拟合法不能获得较高的精度,而bp神经网络法也存在很大风险性的问题,设计了6种平面拟合和神经网络组合法,经过实例验证和比较,6种组合法的精度均比单独使用平面拟合法和bp神经网络法的精度高,其中3输入平... 详细信息

针对GPS高程转换时单独采用平面拟合法不能获得较高的精度,而bp神经网络法也存在很大风险性的问题,设计了6种平面拟合和神经网络组合法,经过实例验证和比较,6种组合法的精度均比单独使用平面拟合法和bp神经网络法的精度高,其中3输入平面拟合法的精度最高。

关键词： GPS高程转换拟合平面拟合法 bp神经网络法组合方法

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毛织物起毛起球的bp神经网络预测研究

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毛纺科技 2003年第3期31卷 53-55页

作者：曹建达嘉兴学院浙江嘉兴314001

采用bp神经网络技术建立和训练反应纱线、织物结构参数与织物起毛起球性之间关系的三层神经网络模型 ,对比预测值和实验值。

关键词：毛织物起毛起球 bp神经网络法预测纱线织物结构参数三层神经网络模型

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基于熵权和bp神经网络的山西省规上工业企业自主创新能力评价研究

基于熵权和BP神经网络的山西省规上工业企业自主创新能力评价研究

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作者：方琪太原理工大学

学位级别：硕士

创新驱动发展模式下,自主创新成为了实现经济高质量发展的关键。山西省作为我国重要的综合能源生产基地,工业企业发展长期以来过度依赖资源禀赋和要素投入,忽视自主创新能力建设,导致山西在全国经济放缓的背景之下难以找到经济转型发展... 详细信息

创新驱动发展模式下,自主创新成为了实现经济高质量发展的关键。山西省作为我国重要的综合能源生产基地,工业企业发展长期以来过度依赖资源禀赋和要素投入,忽视自主创新能力建设,导致山西在全国经济放缓的背景之下难以找到经济转型发展的突破口。规模以上工业企业作为山西省经济发展的主要力量,准确把握其自主创新能力水平,并在此基础上不断提升其自主创新能力对促进区域经济高质量发展,实现山西经济转型具有重要的理论和现实意义。本文在阐述企业自主创新相关理论的基础上,首先对山西省规模以上工业企业自主创新能力现状进行分析。其次,在参考相关研究结果及因素分析的基础上构建包括自主创新投入、创新活动、创新产出、创新环境四方面的规模以上工业企业自主创新能力评价指标体系,并运用熵权法对评价指标体系中的13个指标进行权重的计算,同时,结合熵权法构建bp神经网络模型对山西省规模以上工业企业自主创新能力进行综合评价测算,分析山西省在全国31个省份规模以上工业企业中自主创新水平以及山西省近5年的自主创新能力变化趋势。分析结果表明:(1)山西省规模以上工业企业自主创新能力处于低水平,在全国31个省份中排名20;在中部六省当中,山西省处于末位。(2)山西省规模以上工业企业自主创新能力在近五年来呈现缓慢增长的趋势。(3)自主创新环境对于规上模以上工业企业自主创新能力的影响较大。在规模以上工业企业自主创新能力评价指标当中,研发机构数量对企业自主创新能力影响最大,有效发明专利拥有量次之。根据研究结论,本文从自主创新投入、活动、产出、环境方面提出提升山西省规模以上工业企业自主创新能力的对策建议:(1)加大企业创新投入,提供资金与人员保障;(2)产学研合作,推进企业创新活动;(3)提高创新产出率,增加企业收益;(4)加强研发机构的建设,支撑企业创新环境;(5)创新企业发展机制,塑造员工创新理念。

关键词：规上工业企业自主创新能力熵权法 bp神经网络法山西省

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基于AHP和bp神经网络的创新型中小企业融资能力评价研究

基于AHP和BP神经网络的创新型中小企业融资能力评价研究

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作者：章家盛北京化工大学

学位级别：硕士

在创造经济效益和社会效益方面,创新型中小企业发挥着不可替代的积极作用。企业的发展离不开资本的投入,相对于普通中小企业,创新型中小企业更偏好于长期和稳定的资本投入,然而付出与回报不等价的是,现实中创新型中小企业获得的融资支... 详细信息

在创造经济效益和社会效益方面,创新型中小企业发挥着不可替代的积极作用。企业的发展离不开资本的投入,相对于普通中小企业,创新型中小企业更偏好于长期和稳定的资本投入,然而付出与回报不等价的是,现实中创新型中小企业获得的融资支持非常有限。拼产业、拼市场、拼技术,在一定程度上,也是在拼融资。在金融抑制背景下,利好政策和激励体制有待进一步激活和完善。破解融资困境,创新型中小企业还得从自身出发,加大研发,保持持续创新,提高市场竞争力,进而使自身融资能力全面升级。论文根据创新型中小企业的自身特性,以市场环境为出发点,建立融资能力评价指标,然后采用层次分析法(AHP)和bp神经网络法,对样本企业的融资能力进行综合评价归类,主要工作和创新如下：(1)阐明研究基础,给出相关概念,陈述企业融资现状,解析创新型中小企业遭遇融资困境的原因。(2)假设外界因素(如社会环境、经济环境、市场环境)不变,根据指标体系构建原则,选取了5大类二级指标和相应的20个三级指标,并且利用AHP构建了融资能力评价的层次结构模型。依据专家评分计算出了各指标权重；(3)从深圳证券交易所公司2014年报等资料收集了20个符合要求的创新型中小企业的相关指标数据。依据AHP方法对其进行了融资能力评价分类,并利用bp神经网络法进行了评价预测与比较；(4)根据评价结果提出了创新型中小企业融资对策：从相应指标着手,增强补弱,平衡维稳,以期达到融资优势。

关键词：创新型中小企业融资能力 AHP bp神经网络法融资指标

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改进的灰色bp神经网络组合模型在建筑物变形预测中的应用研究

改进的灰色BP神经网络组合模型在建筑物变形预测中的应用研究

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作者：江春建桂林理工大学

学位级别：硕士

随着我国经济建设的快速发展，全国各地工程建筑物的建设规模和速度都在飞速的增长，但在工程的施工过程中存在着各种不确定性的危险因素可能会导致安全事故的发生，因此对建筑物进行沉降变形观测这项工作就显得十分重要。本文通过实例... 详细信息

随着我国经济建设的快速发展，全国各地工程建筑物的建设规模和速度都在飞速的增长，但在工程的施工过程中存在着各种不确定性的危险因素可能会导致安全事故的发生，因此对建筑物进行沉降变形观测这项工作就显得十分重要。本文通过实例对建筑物变形预测的几种模型进行分析与研究，并对它们的预测效果进行评价。在实际应用中，我们经常使用的预测模型有多元回归模型、时间序列模型、灰色模型、神经网络模型以及由各种单项模型进行组合预测的方法。本文在建模的过程中提出了一些方法和建议，其主要研究内容为：\n 在绪论中主要综述了有关变形预测模型研究现状及进展，不同的预测模型由于研究的角度、模型建立的出发点、采用的数据样本大小以及适用条件不同，都有其各自的应用特点。章节中还叙述了本文研究的内容和技术路线，第二章阐述了用于变形预测的几种常用模型如多元线性回归。时间序列、灰色模型和bp神经网络，并对建模的基本理论与方法进行了叙述，对建模过程中存在的问题以及一些注意事项和模型的优缺点也进行了介绍。\n 组合预测模型是把几个单项预测模型科学的合理的结合起来，对沉降观测数据进行预测的一种方法。因为对建筑物变形预测所用模型不同，得出的结果也不尽相同，若只用一种模型进行预测，则对模型的选择至关重要，方法不当可能要冒一定的风险，因此本文介绍了灰色系统与bp神经网络的结合方法，从实际应用的角度出发分别对灰色模型和bp神经网络的变形预测方法进行了探讨，得到了相应的变形预测模型。最后阐述了一种改进的组合预测模型的建模方法，借助matlab对所运用的组合预测方法进行了程序实现，通过对模型预测精度进行分析评价，并且与传统的变形预测方法进行比较，得出了改进的组合模型比单项模型和组合模型的预测效果要好，预测精度指标较其他模型有明显的改善，能够很好地反映出数据序列的波动性和预测性能的稳定性可靠性。最后，对于本文存在的不足之处进行了简要的论述。

关键词：建筑物变形预测模型灰色理论 bp神经网络法多元回归模型时间序列

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应用改进混合蛙跳算法的实用语音情感识别

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声学学报 2014年第2期39卷 271-280页

作者：张潇丹黄程韦赵力邹采荣东南大学水声信号处理教育部重点实验室南京210096

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数优化问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,Im-SFLA),提高了其在实用语音情感识别中的学习能力。首先,我们在SFLA中引入了模拟退火(Simulated Annealing,SA)、免疫接种(Immune Vaccination,IV)、高斯变异和混沌扰动算子,平衡了搜索的高效性和种群的多样性;第二,利用Im-SFLA优化SVM的参数,提出了一种Im-SFLA-SVM方法;第三,分析了烦躁等实用语音情感的声学特征,重点分析了基音、短时能量、共振峰和混沌特征随情感类别的变化特性,构建出144维的情感特征向量并采用LDA降维到4维;最后,在实用语音情感数据库上测试了算法性能,将提出的算法与混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)优化SVM参数的方法(SFLA-SVM方法)、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化SVM参数的方法(PSO-SVM方法)、基本SVM方法、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)方法和反向传播(Back Propagation,bp)神经网络法等进行对比。实验结果表明,采用Im-SFLA-SVM方法的平均识别率达到77.8%,分别高于SFLA-SVM方法、PSO-SVM方法、SVM方法、GMM方法和bp神经网络法各1.7%,2.7%,3.4%,4.7%,7.8%,并且对于烦躁这种实用情感的识别率提高效果最为明显,从而证实了Im-SFLA是一种有效的SVM参数选择方法,并且Im-SFLA-SVM方法能显著提升实用语音情感的识别率。

关键词：语音情感识别高斯混合模型算法性能 bp神经网络法 SVM方法优化问题蛙应用

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