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- 基于BP人工神经网络的高速公路造价估算研究
- 2025年
- 为了提高高速公路造价估算水平,先筛选出了影响高速公路造价的特征因素,从输入层、隐含层、输出层等方面建立了BP神经网络的框架结构,并阐述了其传递函数、权值、阈值确定方法。搜集了某地区多条高速公路项目的原始数据,并利用MATLAB软件开展归一化处理和网络训练。同时,对不同高速公路的造价预测误差进行分析,研究成果可用于指导高速公路前期造价估算。
- 张羽
- 关键词：公路工程造价造价估算BP神经网络误差分析
- 基于BP人工神经网络的北江水体中叶绿素a浓度预测模型研究
- 2025年
- 在北江选取了4个自动实时监测水质的网点作为研究断面,利用水站在2021年藻类水华期间以及2022年至2023年跟踪期间实时监测数据和人工调查水生态数据,通过主成分分析和北江藻类水华机理分析,以叶绿素a输出作为表征藻类水华生物量,设置了3组不同参数组合进行BP模型演算,演算数据共155组,随机选取80%数据作为训练样本,其余进行模型验证。模型演算效果显示水温、pH、COD_(Mn)组合为最佳输入组合,BP模型误差较小(均方根误差为6.74μg/L,平均绝对误差为9.26μg/L),演算结果精度较高(可决系数R^(2)=0.892)。使用训练好的模型,输入水站在线监测数据对叶绿素a进行预测,预测值和实测值的均方根误差降至1.96μg/L。结果表明,水温、pH、COD_(Mn)对叶绿素a浓度预测效果好,此模型可较好地为北江藻类水华预测预警和防控工作提供技术支持。
- 黄成吴剑丁炜炜吴淇钰邱劼婷张祺悦王兴
- 关键词：BP人工神经网络藻类水华叶绿素A浓度
- 基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
- 2024年
- 为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。
- 陈映彬文逸彦董国祥屠海洋张焱飞
- 关键词：BP神经网络遗传算法
- 基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
- 2024年
- 海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。
- 李昭毅孙虎元蔡振宇孙立娟
- 关键词：海洋腐蚀BP人工神经网络
- 基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络的短期湍流预报模型研究被引量：3
- 2024年
- 提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性,采用了来自地面气象站的大气湍流数据及气象数据进行实验。实验结果表明,SSA-BP人工神经网络能够成功预测大气湍流的发展趋势,并具有较高的预测精度和稳定性,能够充分利用大气湍流数据中的非线性特征,为湍流预测研究和实际应用提供了有力支持。
- 张恒张雷姚海峰佟首峰曹玉玺
- 关键词：BP人工神经网络气象参数
- 高校人文社科“项目制”的绩效评估及逻辑反思——基于联立方程与BP人工神经网络
- 2024年
- 中国的人文社科研究目前以项目制为主,对于项目制的绩效问题更多集中在微观层面,缺乏宏观实证研究。文章构建一种全新的分析框架,基于中国“双一流”建设高校的科研数据,综合应用联立方程、BP人工神经网络和贝叶斯向量自回归等多种方法分析科研项目、科研人员和科研经费等变量之间的互动关系。实证结果表明,中国人文社科项目制的总体绩效不高;科研经费的绩效有待提高;科研人员的绩效水平总体较高;科研人员、科研经费对科研项目的影响显著,学术论文对科研项目的正向反馈明显。最后指出,人文社科项目制需要进行反思和改进,要努力提高科研经费的分配体制,全方位调动广大人文社科工作者的积极性。
- 金鹏俞立平
- 关键词：人文社科项目制绩效联立方程BP人工神经网络
- 基于BP人工神经网络的简支梁桥结构振动响应预测被引量：1
- 2024年
- 针对有限元模型存在工作量大、计算耗时、无法实现结构响应的快速预测等问题,提出了基于BP神经网络算法的简支梁桥结构应力与位移预测模型。以某简支梁桥为工程背景,通过Midas/Civil有限元软件建立三维杆系有限元模型,并在考虑参数不确定性的基础上使用有限元模型得到完善的训练与测试样本数据集,建立了基于人工神经网络的桥梁结构响应预测模型。研究结果表明,构建的人工神经网络预测模型可在满足预测精度的基础上实现结构响应的快速预测,荷载试验实测值与模型预测值的最大误差在12.46%以内,且拟合优度均在0.9以上。该预测模型后期可与桥梁健康监测系统相结合,实现简支梁桥结构响应的实时分析,可应用于简支梁的结构响应评估工作。
- 赵立财
- 关键词：简支梁桥人工神经网络有限元模型应力
- 基于GA-BP人工神经网络的农宅供热负荷预测技术研究被引量：1
- 2024年
- 农宅实际供热负荷的预测对农宅供暖系统优化和新型供暖系统的应用具有重要意义。本文基于对华北地区农宅室内外13个参数的长期监测和相关性分析,研究了经遗传算法优化的BP人工神经网络模型(GA-BPANN)应用于农宅供热负荷预测的可行性和可靠性。结果表明,当GA-BPANN输入变量为按与供热负荷相关性强度排序的前6个参数(室内温度、室外温度、室内TVOC(总挥发性有机化合物)浓度、室内相对湿度、室外相对湿度和光照强度)时可以得到高精度的预测结果,为合理确定预测方案和农宅供热负荷提供了借鉴。
- 董胜明刘桐罗瑶胡晓微张晨
- 关键词：供暖系统人工神经网络
- 基于BP人工神经网络的学术期刊组合评价被引量：2
- 2023年
- 在学术期刊评价中,组合评价得到了广泛应用,但组合评价方法和多属性评价方法均可用于组合评价问题,从而加剧了组合评价的复杂性,这种现象被称为组合评价悖论。为了解决这个问题,文章提出采用BP人工神经网络进行组合评价的思路,基于JCR2017经济学期刊,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行单一评价,然后采用BP人工神经网络进行组合评价,并对评价效果进行分析。研究结果表明:组合评价悖论是学术评价中面临的新问题;BP人工神经网络是一种全新的组合方法,具有充分尊重单一多属性评价方法、精度高的优点,很大程度上解决了组合评价悖论问题;BP人工神经网络让评价重点重新回归到多属性评价,避免了评价方法过度技术化;BP人工神经网络组合评价不适合小样本。
- 俞立平
- 关键词：BP人工神经网络组合评价
- 基于BP人工神经网络的寒地水稻抗旱性综合评价被引量：2
- 2023年
- 为筛选适宜寒地水稻大田抗旱性的综合评价指标,并鉴定抗旱水稻种质资源,以分蘖期干物质量、拔节期株高、产量等15个性状的抗旱系数为指标,使用主成分分析法对50个参试材料的抗旱性进行综合评价。选取45个样本的抗旱系数作为输入,把对应的抗旱综合评价值作为输出,利用误差返向传播和神经网络的方法建立学习模型;剩余5个样本为验证样本,用于判断学习模型的预测准确性。改变3组学习样本来建立3个不同的学习模型并进行对比,比较其预测的准确度,进而验证该模型方法的合理性和稳定性。结果表明,采用主成分分析法可将15个单一抗旱系数转换成6个互相独立的综合性指标,方差累计贡献率达84.013%。采用聚类分析法将50个参试材料分为3种类型:强抗旱型、中间抗旱型、干旱敏感型。强抗旱类型含有24个材料,中间抗旱型含有18个材料,干旱敏感型含有8个材料。根据各性状抗旱系数与抗旱综合评价值(D值)的相关性分析结果,筛选出分蘖期干物质量、分蘖期叶面积、拔节期株高、最高分蘖数、穗粒数、结实率、千粒质量、产量、生物量、经济系数等10个适宜抗旱性评价指标。以特征指标值为输入层,综合评价值(D值)为输出层,构建BP神经网络学习模型,定量预测抗旱指标特征。通过改变学习样本获得3个学习模型的预测值,预测值与实际值之间的误差小于10%。把实际值和模型预测值进行线性拟合,R ^(2)>0.95。本研究构建的BP神经网络学习模型可用于定量预测水稻种质资源的抗旱性,预测的准确度和稳定性均优于单一的回归分析;分蘖期干物质量、分蘖期叶面积、拔节期株高、最高分蘖数、穗粒数、结实率、千粒质量、产量、生物量、经济系数可作为水稻抗旱能力鉴定指标;稻坚强为抗旱性最强的种质资源。
- 刘梦红张巩亮李红宇李红宇赵海成李红宇杜俊
- 关键词：寒地水稻抗旱性主成分分析BP神经网络
