检索结果-内蒙古大学图书馆

重庆交通大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 71-77页

作者：曹雪娟卢治琳吴博文黄莹王民重庆交通大学材料科学与工程学院重庆400074 重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆市智翔铺道技术工程有限公司重庆400067

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-rbf;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用... 详细信息

为了准确预测沥青路面使用性能变化规律,提出了基于径向基神经网络算法的路面使用性能组合预测模型PCA-GA-rbf;针对神经网络收敛速度慢、模型参数容易陷入局部最优的问题,采用主成分分析算法对路面使用性能影响因素进行了降维处理,利用遗传算法对神经网络结构进行了优化;通过路面行驶质量的预测分析对组合预测模型进行了验证。研究表明:组合预测模型PCA-GA-rbf的拟合优度R2=0.820,均方根误差S=2.645,比单一rbf神经网络预测模型误差降低了11.4%,平均预测准确率为84.13%;组合预测模型计算速率快、预测精度高、预测效果好。

关键词：道路工程 rbf神经网络模型主成分分析算法遗传算法

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露天矿边坡设计及工程动载作用下的稳定性分析与评价

露天矿边坡设计及工程动载作用下的稳定性分析与评价

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作者：杨官涛中南大学

学位级别：博士

针对当今世界范围内矿产资源大量开采与现有资源保有量不足这一现状,从如何减少矿石开采损失与高效开采这一角度入手,深入地研究了露天坑边坡优化设计的力学基础,建立了露天坑数字模拟模型,并根据目前露天矿边坡在工程动载作用下分析研... 详细信息

针对当今世界范围内矿产资源大量开采与现有资源保有量不足这一现状,从如何减少矿石开采损失与高效开采这一角度入手,深入地研究了露天坑边坡优化设计的力学基础,建立了露天坑数字模拟模型,并根据目前露天矿边坡在工程动载作用下分析研究不足的情况,系统分析了在台阶爆破和矿用重型车辆运行动荷载扰动下的边坡稳定性。主要研究内容如下： 1、结合矿区地质勘察报告、室内岩块测试以及现场勘测等地质数据,借助RMR分类系统对边坡分区岩体进行了质量评价和分类,并运用Hoek-Brown准则对岩体强度参数和变形参数进行计算;获取与工程实际较为接近的岩体力学参数;2、采用复变三角插值理论和法线迭代收敛方法,将任意复杂边界单连通域转化为单位圆域,建立二者之间的共形映射函数,实现解析建模求解;推导露天坑边坡角与相关岩石力学参数、开挖半径以及水平构造应力沿径向分量之间的关系式,以此进行露天坑边坡形状设计;并用rbf神经网络模型进行边坡稳定性影响参数敏感性分析;3、结合大量的矿山基础数据,借助MapGIS, Midas, AutoCAD、 FLAC3D及Supac等软件的数值模拟功能,建立了准确度较高的矿山三维数值模型;4、结合预裂爆破和深孔台阶爆破各自的技术特点,设计了台阶爆破开挖方案;运用动力学时程分析法计算边坡在爆破荷载作用下的动位移、加速度、动应力随时间的响应过程;5、首次研究露天矿边坡在车辆运行条件下的稳定性,并将车辆荷载作用下边坡的动力响应描述为一带有输入与输出的系统响应问题,建立了车-路耦合模型;分析了在车辆不同工况下(空载、满载、超载)下台阶的动力稳定性;6、根据边坡稳定性影响因素具有随机性、模糊性、可变性等不确定性等特点,应用ANFIS的评价模型建立了边坡稳定性指标与稳定性的非线性映射关系,与神经网络方法相比其计算结果更接近边坡的实际情况。

关键词：岩体力学参数露天矿边坡设计工程动载荷边坡稳定性预裂爆破车-路耦合模型 rbf神经网络模型动力学时程分析法

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基于神经网络太阳能热泵系统模型简析

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水电能源科学 2011年第7期29卷 129-131页

作者：熊翰林李素萍范波华北水利水电学院环境与市政工程学院河南郑州450011 华北水利水电学院信息工程学院河南郑州450011 上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器rbf神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及... 详细信息

为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器rbf神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及程序可行、有效。

关键词：热泵太阳能集热器 rbf神经网络模型

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因子相关性对大坝监测模型精度的影响探究

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水电能源科学 2009年第5期27卷 77-80页

作者：许后磊冯茂静杨阳娄一青河海大学水利水电工程学院江苏南京210098 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心江苏南京210098 温州市龙湾区水利局浙江温州325000

介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、rbf神经网络、主成分rbf组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于... 详细信息

介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、rbf神经网络、主成分rbf组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于逐步回归、岭回归法;rbf神经网络、主成分rbf组合模型优于线性统计模型,主成分rbf组合模型最优,拟合及预测精度最好。

关键词：因子相关性统计回归模型主成分分析 rbf神经网络模型

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基于rbf模型的坝土料力学指标预测研究

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中国农村水利水电 2010年第6期 121-123页

作者：欧斌林志祥周斌云南农业大学水利水电与建筑学院昆明650201 临沧市水利水电勘测设计研究院云南临沧677000

坝土料力学指标是土石坝安全稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验法。在分析土料物理-力学指标相关性的基础上,尝试采用rbf神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。通过模型训练、测试样本检验,结果表明rbf... 详细信息

坝土料力学指标是土石坝安全稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验法。在分析土料物理-力学指标相关性的基础上,尝试采用rbf神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。通过模型训练、测试样本检验,结果表明rbf神经网络预测力学指标其方法是可行的。

关键词：物理指标力学指标 rbf神经网络模型

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修正Logistic-rbf组合模型的构建及其在空气质量评价中的应用

修正Logistic-RBF组合模型的构建及其在空气质量评价中的应用

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作者：张星灿江西财经大学

学位级别：硕士

十九大报告中强调要持续进行空气污染防治攻坚行动,要打赢蓝天保卫战,并且努力使人民群众对美丽生态环境抱有更多获得感和幸福感。在这样的背景下,对空气环境质量进行有效地评估是对空气污染防治行动做出的积极响应,同样也是检验空气污... 详细信息

十九大报告中强调要持续进行空气污染防治攻坚行动,要打赢蓝天保卫战,并且努力使人民群众对美丽生态环境抱有更多获得感和幸福感。在这样的背景下,对空气环境质量进行有效地评估是对空气污染防治行动做出的积极响应,同样也是检验空气污染防治工作好坏的一项重要标准。因此,在经济高质量发展格局下对空气质量进行高精度评价具有重要的指导意义。为了实现对空气质量的高精度评价,并考虑到模型的优缺点以及组合模型权重求解的可行性。选用统计学中的稳健性较好的Logistic回归模型和非统计学中的训练速度及精度较高的rbf神经网络模型。首先,结合空气质量标准等级和江西省空气环境污染物浓度值的实际情况将空气质量标准等级分为五级,并在五个空气质量标准等级内随机生成100组数据以满足模型训练的要求,同时运用因子分析法对污染物指标进行选取,保证所选取出的关键污染物指标在所属类别中对最终评价结果影响最显著,能降低低浓度值的污染物对最终评价结果的影响,也避免了人为选取指标的主观性。然后,通过研究实际情况下空气质量污染物浓度值的范围及分布趋势,提出Logistic回归模型并进行修正,通过软件1stOpt中的遗传算法对Logistic回归模型参数进行优化,最终得到修正Logistic回归模型并通过了拟合模型检验以及模型参数的检验;其次在MATLAB中用100组数据对rbf神经网络模型进行训练达到精度要求后收敛。最后,采用线性规划法对两单一模型进行组合,组合模型通过有效性和相关性检验后将组合模型的评价结果与单一模型的评价结果进行对比得知组合模型在稳健性和精度均占优,据此提出基于修正Logistic—rbf网络组合模型。通过对江西省空气质量进行实例分析,并与单一模型以及常规评价方法的结果进行对比。结果表明:组合模型得出的评价结果与常规方法的评价结果惊人的一致,说明了组合模型的适用性,另组合模型的精度和稳健性都要高于单一模型且得到的评价结果是连续的实数值,解决了常规评价方法对空气质量进行评价时结果的不相容问题,即可以对传统评价方法得出的同一等级内的区域进行比较。因此,本文提出的是一种新的空气质量评价方法,具有广泛的应用价值。

关键词：修正Logistic回归模型 rbf神经网络模型组合模型空气质量评价

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经济预测方法及其应用研究

经济预测方法及其应用研究

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作者：赵琳天津大学

学位级别：硕士

该文在明确经济预测相关概念的基础上,首先分析了最常用的预测模型——线性回归模型,通过对一元和多元线性回归模型及检验评价方法的全面介绍,重点研究了违反古典假定的各种情况及其解决方法.然后介绍基于灰色系统理论的灰色动态预测模... 详细信息

该文在明确经济预测相关概念的基础上,首先分析了最常用的预测模型——线性回归模型,通过对一元和多元线性回归模型及检验评价方法的全面介绍,重点研究了违反古典假定的各种情况及其解决方法.然后介绍基于灰色系统理论的灰色动态预测模型GM(1,1),主要包括GM(1,1)建模方法、检验指标及其残差修正模型.随后对近年来新兴的人工神经网络预测模型进行了深入研究,在简要介绍人工神经网络的基本结构特征和学习规则的基础上,重点研究径向基函数(rbf)神经网络模型优于其它前馈网络的收敛特性及其在实际应用中的变量选择问题.

关键词：线性回归模型灰色预测模型 rbf神经网络模型组合预测模型货物吞吐量

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汽车零部件仓储企业的存储控制策略研究

汽车零部件仓储企业的存储控制策略研究

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作者：曹迪大连理工大学

学位级别：硕士

自20世纪80年代以来,外包已成为商业领域中的一大趋势。企业越来越重视集中自己的主要资源与业务,而把其他资源与业务外包。中国的大多数汽车制造企业也会采用有限的物流业务外包形式将物流服务委托给第三方物流(Third Party Logistics,... 详细信息

自20世纪80年代以来,外包已成为商业领域中的一大趋势。企业越来越重视集中自己的主要资源与业务,而把其他资源与业务外包。中国的大多数汽车制造企业也会采用有限的物流业务外包形式将物流服务委托给第三方物流(Third Party Logistics,3PL)企业。存储控制对于3PL仓储企业减低运作成本、提高服务水平具有重要的现实意义,而这些3PL企业在服务中出于被动和从属地位,并不是完全的第三方物流服务,主要任务是仓储业务。这使得其进行存储控制变得更加困难。本文的研究对象即为面向汽车产前零部件的此类3PL仓储企业的存储控制问题。希望通过仓储企业本身出发,通过其仓储数据预测存储需求量,并通过一定的控制策略对3PL仓储企业存储的零部件进行管理,通过存储控制为所服务的汽车制造企业提供更加合理的订购建议,从而提高仓储企业的服务水平。 3PL仓储企业在进行存储控制时面临以复杂和不确定为特征的动态需求环境,影响汽车零部件库存需求量的因素众多,该预测问题具有高度非线性与趋势不确定性,使得准确预测其库存需求量很困难,这也是汽车零部件存储控制中的难点。基于汽车零部件的需求特点,本文提出一种集成预测模型SIF,包含三个子模型：ARIMA模型、rbf神经网络模型和专家打分模型。该集成预测模型在预测汽车零部件周期性趋势基础上,综合考虑多种内、外部影响因素对零部件需求的影响,动态预测其需求的变化。对于不同的汽车零部件,其库存特点存在较大区别,因此在进行存储控制时,本文采用基于DEV法的ABC分类法对零部件进行合理分类。在对库存需求进行有效预测和合理分类的基础上,针对每类零部件提出不同的库存策略,并针对其中AD、BE和CV类零部件,提出了需求率随时间分段变化且允许缺货的库存控制模型。该模型在考虑缺货成本和服务水平的基础上,在每个周期内,根据库存需求趋势特点进行存储控制,得到每个阶段对应的订货周期和对应每个周期内不同的订货量。通过分段控制模型,分析对比零部件的需求变化趋势及3PL仓储企业的现有库存量,为汽车制造业提供更加合理的采购意见,从而提高存储控制的效率和企业的服务水平。最后通过实例研究,对某面向汽车产前零部件的3PL仓储企业提出了有效的存储控制策略。本文研究为这类3PL仓储企业的存储控制问题提供了新的思路。

关键词：存储控制 ARIMA模型 rbf神经网络模型集成预测模型

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我国粮食最低收购价政策研究

我国粮食最低收购价政策研究

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作者：陶璐苏州大学

学位级别：硕士

粮食收购政策作为政府弥补市场失灵、调控经济的重要手段,与国家经济的运行息息相关,对经济发展以及社会稳定有着重要的影响。本文主要通过构建数学模型对粮食最低收购价的合理性作出评价并利用SAS及MATLAB软件建模预测出我国小麦及稻谷... 详细信息

粮食收购政策作为政府弥补市场失灵、调控经济的重要手段,与国家经济的运行息息相关,对经济发展以及社会稳定有着重要的影响。本文主要通过构建数学模型对粮食最低收购价的合理性作出评价并利用SAS及MATLAB软件建模预测出我国小麦及稻谷在2017年的最低收购价并与国务院批准的2017年小麦及稻谷实际最低收购价进行对比,更好的预测出我国小麦及稻谷在2018年最优的最低收购价。以小麦及稻谷为例,首先利用时间序列分析方法从国内及国外环境下探究我国粮食价格所具有的特殊规律性。然后用聚类分析对样本数据进行初步分类,筛选出有代表性的省份,建立影响因子的指标体系并利用逐步回归建立多元回归模型探测各个影响因子对不同省份粮食价格的影响力,再通过构建ARIMA模型从经济学角度评价粮食最低收购价政策执行效果。建立粮食最低收购价的博弈模型,继而对其合理性做出评价。对于预测2018年我国粮食最低收购价,主要通过构建线性回归径向基函数(rbf)神经网络模型以及简单线性回归模型对小麦及稻谷最低收购价进行预测并得到rbf神经网络模型拟合效果更好,其中2018年粮食最低收购价最优结果为:小麦-1.18元/斤,早籼稻-1.3元/斤,中晚籼稻-1.36元/斤,粳稻-1.5元/斤。最后根据本文研究结果,对调控我国粮食种植提出优化决策及建议。

关键词：最低收购价时间序列分析聚类分析博弈模型 rbf神经网络模型

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油包水型乳状液蜡沉积速率预测研究

油包水型乳状液蜡沉积速率预测研究

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作者：鄂广杏西南石油大学

学位级别：硕士

随着深水油田的开发和海底管线的建设,油水乳状液的蜡沉积问题已成为多相混输技术面临的一个新的问题。油水乳状液物性复杂,导致蜡沉积模型研究困难加大,目前国内外学者建立的蜡沉积模型多为单相模型。本文利用已报道的蜡沉积实验数据... 详细信息

随着深水油田的开发和海底管线的建设,油水乳状液的蜡沉积问题已成为多相混输技术面临的一个新的问题。油水乳状液物性复杂,导致蜡沉积模型研究困难加大,目前国内外学者建立的蜡沉积模型多为单相模型。本文利用已报道的蜡沉积实验数据开展油包水型乳状液蜡沉积预测速率研究。本文在跟踪国内外该领域内相关研究成果的基础上,以215组不同油水乳状液蜡沉积数据为研究对象,提出以组合预测法建立油包水型乳状液粘度预测模型,根据经验公式计算蜡沉积相关参数,完善蜡沉积实验数据样本。本文引入PSO-rbf神经网络建立油包水型乳状液蜡沉积速率预测模型,与rbf神经网络模型和改进黄启玉模型进行比较和验证,同时预测实际管道中蜡沉积速率沿线分布规律。本文主要的研究内容与结论如下:(1)通过文献调研收集油包水型乳状液蜡沉积速率的实验数据,整理、分析后获得蜡沉积模型需要的数据。(2)通过粘度组合预测模型、Vand模型、Brinkman模型、Pal模型及大庆油田模型分别对5种油水乳状液的204组粘度数据进行比较。结果表明,粘度组合预测模型适用性好、预测精度高,其平均相对误差仅为5.4%。(3)本文在215组油水乳状液蜡沉积数据样本的基础上,引入PSO-rbf神经网络模型预测蜡沉积速率,并与rbf神经网络模型、改进黄启玉模型对应的预测结果进行对比。结果表明,PSO-rbf神经网络模型预测的蜡沉积速率与实验值的相对误差较小,具有精度高,预测能力稳定等特点。(4)蜡沉积影响因素多而复杂,确定各因素的主次对蜡沉积规律研究尤为重要。采用rbf神经网络中输出变量对输入变量的偏导的敏感性分析,确定了蜡沉积影响因素之间的关系,量化了各影响因素的敏感性系数,并对影响因素的影响程度进行排序。(5)利用本文的蜡沉积模型预测了不同工况下实际管道蜡沉积速率沿线分布规律,并根据蜡沉积模型预测的沿程摩阻增加值和现场沿程摩阻增加值进行对比分析,间接验证蜡沉积模型预测结果的准确性。结果表明,PSO-rbf神经网络模型可用于预测油水混输管道的蜡沉积分布规律。

关键词：油包水型乳状液蜡沉积沉积速率蜡沉积模型粘度组合预测模型 rbf神经网络模型 PSO-rbf神经网络模型

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