致密储层动态渗透率预测模型

为准确描述致密油藏开发过程中渗透率的动态变化规律.本文首先分析总结致密储层渗透率的3个主要影响——有效应力、温度和含水饱和度,并建立了以有效应力、温度和含水饱和度为输入层,渗透率为输出层,人工蜂群算法优化的BP神经网络渗透率预测模型.利用不同条件下的渗透率数据建立仿真数据样本进行训练,训练结果的最大绝对误差为0.063 47×10-3μm2,最大相对误差为4.382%,平均相对误差1.069%.说明人工蜂群算法优化BP神经网络模型很好的描述致密储层渗透率和各个影响因素之间的内在规律.常规BP神经网络渗透率模型训练结果平均相对误差达10.699%.说明较之常规BP神经网络,改进的BP神经网络预测精度及稳定性均有较大提升.综上,人工蜂群算法优化的BP神经网络模型能较好应用于低渗致密储层渗透率预测.     

基于BP神经网络的配电网项目建设效果后评价方法

针对配电网项目的建设效果,建立了一套科学完备的后评价指标体系;基于BP人工神经网络,建立了具有L个隐含层节点、3层网络的配电网项目建设效果后评价模型,以配电网建设成效指标数据为样本作为输入即可得到建设效果的评价结果.以某省县域配电网为例,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练与检验,结果表明所建立的BP神经网络模型对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;应用该模型测试样本得出的评价结果与模糊综合评价结果基本一致,表明所述方法是准确与可行的.     

GA优化的BPNN模型在分布式降雨量插值中的应用

针对BP神经网络初始连接权值和阈值确定的随机性,以及网络收敛速度慢和容易陷入局部极小的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,构建混合GA-BPNN网络模型.利用建立的GA-BPNN模型,对湖北省宜昌地区降雨量进行插值估算,试验结果表明,单纯采用BP神经网络进行降雨量的插值估算,其归一化的平均相对误差为27.68%,而采用遗传算法优化后的BP神经网络进行降雨量插值估算,其归一化的平均相对误差为18.93%,估算的精度以及网络的稳定性和容错性都要好于单纯的BP神经网络模型.     

死端微滤牛血清白蛋白溶液膜通量的预测

为实现对不同操作条件(操作压力、料液质量浓度和温度)下的牛血清白蛋白溶液死端微滤膜通量的预测,以训练步数、绝对相对误差和相关系数作为预测的衡量指标,并对所建立的3层BP神经网络和RBF神经网络基本模型的内部参数进行了优化.优化的BP神经网络模型的拓朴结构为3-9-1,学习率为0.05,学习/训练函数为traingdx,隐层到输出层的传递函数为logsig,该网络对牛血清白蛋白(BSA)溶液膜通量预测的平均绝对相对误差为2.37%,相关系数为0.9960;优化的RBF神经网络的网络设计函数为newrbe,散布常数为400,该网络对BSA溶液膜通量预测的平均绝对相对误差为4.83%,相关系数为0.987 0.结果表明,BP神经网络优于RBF神经网络.     

基于SVM的管网状态估计模型

为建立未知节点压力和可知监测信息之间的管网状态估计模型,应用支持向量机算法,建立基于支持向量机的管网状态估计模型和测压点压力宏观模型.经仿真分析,SVM模型90%以上预测数据的绝对误差控制在0.01MPa;与BP神经网络模型相比,同样的样本集均方误差情况下,其测试集均方误差一般比BP神经网络精度高.杭州市管网的实例计算中,85%以上测压点预测数据的相对误差都在5%以内,结果相当理想.     

基于BP神经网络的信用担保产品风险 评价体系构建与实证检验

通过构建信用担保产品风险评价指标体系,应用神经网络技术对信用担保产品的风险进行综合评价;并通过在单指标评价标准范围内随机取值方法,生成建立神经网络模型所需的训练样本、检验样本和测试样本,建立可靠的信用担保产品风险BP网络综合评价模型.通过16个实例研究表明:提出的样本生成方法是可靠的,并能有效地避免出现“过训练”和“过拟合”现象,建立的BP模型具有较好的泛化能力,不受人为因素的影响.     

基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测

为掌握钱塘江水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标预测模型.利用钱塘江某行政交界断面的水质指标实测数据作为学习样本，选取了总磷、总氮、化学需氧量等9项指标作为预测参数，运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立了反向传播（BP）神经网络模型，并运用该模型对钱塘江水质指标进行了预测.结果表明，BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，相对误差的绝对值小于6％.此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中.     

基于最小二乘支持向量机算法的测量数据时序异常检测方法

将最小二乘支持向量机方法引入火电厂DCS的测量数据时序异常检测领域,该方法很好地建立了火电厂DCS的测量数据时序预测模型,具有预测真实值能力强、全局优化及泛化性好等优点。将该方法应用于某600 MW超临界火电机组DCS测量数据中,经过训练后的LS-SVM模型对再热蒸汽温度数据的检验样本进行不良值检测与真实值预测,均方根误差和平均相对误差分别为0.067%和0.050%,均方根误差是BP网络模型、RBF网络模型的8.756%和8.272%,平均相对误差是BP网络模型、RBF网络模型的7.541%和7.236%。应用结果表明,最小二乘支持向量机方法优于多层BP与RBF神经网络法,能很好地满足异常检测与真实值预测要求。     

基于神经网络的医院绩效研究

在国内外绩效考核评估理论的基础上,结合中国医院管理的现状,建立了医院绩效综合指标评价体系,构造了医院绩效评价的BP神经网络模型,最后以JC医院为例,对其绩效进行评价。仿真结果表明利用BP神经网络进行医院绩效评价具有可行性和有效性。     

BP神经网络对管网安全使用期的预测

目的对管网安全使用期进行科学预测,为更换、检修、维护供水管网提供参考依据.方法采用BP人工神经网络的方法对管网安全使用期进行预测,以影响管网使用的因素作为输入变量,以管网使用时间作为输出变量,建立BP神经网络模型,从而实现对管网使用期的预测.结果经过17次训练,模型达到了要求的精度,相对误差均小于±10%.结论用BP神经网络可以对管网的安全使用期进行预测.     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

基于小波分析的RINEX级GPS数据预处理软件的实现

基于小波分析理论,以RINEX级GPS数据预处理为视角,以提高单测站定位精度及基线解算质量为目的,采用VC＋＋和MATLAB为开发平台,运用面向对象的编程方法,及动态连接库技术,实现了RINEX级GPS数据预处理软件GPSPPS．该软件实现了基于原始观测值信号、基于组合观测值信号和基于残差信号3种预处理模式．因软件采用了双层次的分解合成手段,从而可以独立于后处理软件．此软件已用于“中国大陆构造环境监测网络”基准站勘选中GPS数据的质量检查,取得了较好的效果．     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.