基于模糊神经网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程预测出水COD值中,建立一个五层模糊神经网络模型;运用样本数据训练模型与仿真,结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时建立的模糊神经模型预测输出的平均误差仅为2.55%,说明此模型可以有效、可靠地运用于造纸废水处理预测出水COD值中,并可方便地应用于其它工业废水处理过程中。     

基于遗传算法和BP网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程建立出水COD预测模型中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,根据遗传算法(Genetic Algorithm-GA)具有全局寻优的特点,将两者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法--GA-BP算法;仿真结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时,建立的GA-BP模型预测输出的平均误差仅为0.88%,说明此模型可以有效、可靠地预测造纸废水出水COD.     

用BP神经网络预测棉织物的手感

采用BP神经网络技术建立和训练反应织物手感的预测模型，对比预测值和实验值，表明用神经网络方法预测织物手感有相当的准确性。     

BP神经网络在粮食霉变预测中的应用研究

霉变是造成粮食损失的重要原因,为了降低损失,将危害控制在萌芽状态,提前预测预警意义重大。本研究利用MATLAB的神经网络工具箱建立了预测粮食霉变的BP神经网络,给出了稻谷在给定含水率、温度、储藏时间的条件下是否会发生霉变的预测模型。同时,通过合理选择训练样本的数目,探究训练样本数量对网络精度的影响,并通过华北地区实仓数据验证由实验数据得到的BP神经网络在实际应用中所能达到的准确程度。经过验证,对于实验数据,训练样本数目大于400时,神经网络预测正确率可以达到94.3%;样本数越大,正确率越高。随机选择2 500个实验室样本数据进行训练得到的神经网路预测模型,对剩余样本预测准确率达到98%,对于实仓检测数据,正确率可以达到82.1%。     

BP神经网络预测上浆率

上浆率是衡量浆纱质量的重要指标之一,在生产过程中受到多种工艺因素的影响,其中主要可控因素为浆液浓度、浆槽温度、浆纱机速度和压浆辊压力。为建立以上4个因素与上浆率之间对应关系的数学模型,保证准确预测上浆率,以纯棉精梳斜纹织物实际生产中的经验数据为训练样本,建立3层BP神经网络系统预测模型,采用Levenberg Marquardt算法,对网络进行反复训练,使其达到预设精度。应用该网络模型对上浆率进行预测,结果表明,预测上浆率与实际上浆率非常接近,可以满足实际生产要求。     

基于BP神经网络的烟熏香肠色泽预测研究

以传统烟熏方式加工的香肠为研究对象,利用反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络建立烟熏香肠色泽的预测模型。通过试验获得不同烟熏温度、烟熏时间和肥瘦比条件的烟熏香肠,测定其L*、a*、b*和△E值,并对BP神经网络算法、隐含层神经元个数、学习速率和动量系数进行优化,获得最佳的BP神经网络预测模型结构。基于Levenberg-Marquardt算法建立精确的L*、b*和△E预测模型,性能测试显示L*、b*和△E预测模型的相关系数(R2)分别为0.847、0.825和0.924。相应的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为4.609、3.564和5.012。基于拟牛顿BFGS算法建立精确的a*值预测模型,性能测试显示模型的R2和RMSE分别为0.905和2.237。     

人工神经网络用于造纸废水处理建模的研究

利用造纸废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标，在此基础上研究了基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理建模。仿真结果表明，BP网络较RBF网络对样本数据的仿真误差较小，泛化能力更好；输入量考虑历史出水COD变化趋势的网络，其仿真效果要优于不考虑变化趋势的网络；运用基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理模型能够准确地预测出水COD，为实现废水处理的自动控制提供可行途径。     

基于BP神经网络的牛仔织物上浆率预测研究

文章采用MATLAB 7.0环境编程,充分利用人工神经网络对非线性系统很强的模拟能力以及根据具体问题灵活处理的柔性的网络结构来研究基于BP神经网络的牛仔织物上浆率的预测。     

人工神经网络用于造纸废水处理建模的研究

利用造纸废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标,在此基础上研究了基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理建模。仿真结果表明,BP网络较RBF网络对样本数据的仿真误差较小,泛化能力更好;输入量考虑历史出水COD变化趋势的网络,其仿真效果要优于不考虑变化趋势的网络;运用基于BP网络和RBF网络的造纸废水处理模型能够准确的预测出水COD,为实现废水处理的自动控制提供可行途径。     

基于BP神经网络的网络直播皮革服装销量预测

针对影响网络直播带货销量因素彼此之间复杂不可控,将人工神经网络引入网络直播销量预测领域.以皮革服装为例进行实证研究,对神经网络层数、输入层、输出层、隐含层神经元节点进行设计,构建了BP神经网络的网络销量预测模型,并进行了不同隐含层节点数的训练和优化测试.结果 表明,隐含层节点数为6,神经网络性能最佳,平均绝对值误差为6...     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。     

基于BP神经网络及其改进算法的织机效率预测

为准确预测纺织厂织布车间的织机效率,提出利用BP神经网络、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)、遗传算法改进BP神经网络(GA-BP)3种模型预测织机效率,并将GA-BP预测模型与传统BP神经网络和PCA-BP预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:GA-BP对原始数据的拟合度最好,相关系数为0.946 87, 比BP增加了6.42%,比PCA-BP增加了2.61%;GA-BP、PCA-BP、BP这3种网络十万入纬的经停仿真值与期望值间的平均误差分别为0.341 2、0.303 1、0.234 1,误差百分率分别为8.63%、7.67%、5.92%,不同网络结构下织机效率仿真预测值与期望值间的平均误差分别为3.010 9、2.688 4、2.118 9,误差百分率分别为3.51%、3.13%、2.47%;3种模型的预测准确度顺序由大到小为GA-BP、PCA-BP、BP。     

基于BP神经网络的原棉短纤指数预测模型

为对脱籽后原棉的短纤指数进行预测,采用遗传优化BP神经网络预测法,设计了原棉短纤指数预测的遗传优化BP神经网络模型。以南疆地区原棉为研究对象,选择籽棉回潮率和轧花速度频率2个因素作为BP神经网络模型的输入量,利用遗传算法优化神经网络的权值与阈值,建立原棉短纤指数的遗传BP神经网络预测模型。结果表明,遗传BP神经网络模型能较好地表达原棉短纤指数与主控因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,测试样本的网络输出值与网络目标值的相关系数达0.999 8,模型预测效果较佳。     

有机营养剂在造纸综合废水处理中的应用研究

在传统的造纸综合废水生化处理的基础上,根据微生物营养学原理,应用BIFE-Ⅰ、BIFE-Ⅲ系列有机营养剂改善活性污泥中微生物群落的结构,调整出丝状微生物与菌胶团共生、生态系统完整的微生物群落,大大提高了生化系统对水体中有机污染物,特别是难生化降解木质素等污染物质的降解效果,出水CODCr可稳定小于150mg/L,在120mg/L左右,对有机污染物的去除率高于90%。     

基于BP神经网络的花生挤压膨化参数优化研究

研究花生挤压膨化工艺参数对产品质量(粕残油率)的影响。通过建立BP神经网络模型,利用样本对其进行训练使其具有工艺参数-产品质量的映射能力,结合粒子群算法进行参数寻优,确定粕残油率最低时的最优参数组合。结果表明:建立了BP神经网络模型,相关的试验验证了仿真结果,表明BP神经网络模型在参数优化中的有效性和适应性;确定最优的参数组合为主轴转速55r/min、模孔直径12 mm、套筒温度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和轴头间隙12 mm。在最优参数组合下,粕残油率为1.03%。模孔直径、主轴转速和套筒温度对产品质量的影响较大。     

用先进的项目管理方法来运作造纸废水处理工程

本文将目前国际上先进的项目管理理念引入造纸废水处理工程,有效地解决了进度、费用和质量三者的冲突,达到了三个要素的协调与优化,避免了不必要的资金浪费和不必要的工期延长.用一个工程实例来说明,通过项目管理可以得到一个高质量的造纸废水处理系统.     

基于BP神经网络的仓储小麦的生理生化指标预测

BP神经网络算法在粮食仓储领域拥有巨大的应用价值和潜力。本研究尝试将BP神经网络引入仓储小麦品质预警模型,以天津储粮抽检数据为对象,通过对室内温度的记录,样品水分、淀粉、蛋白质等11项生理生化指标的定期检测,利用BP神经网络算法进行仓储小麦的品质预测与影响分析。仿真结果表明,基于BP神经网络的数据预测方法具有较小的过程误差和较高的结果准确性,为仓储小麦的品质预测提供了一种有效的研究方法。     

基于BP神经网络的织物斜向弯曲性能的预测

针对织物斜向弯曲刚度传统数学模型预测精度较低的实际情况,选择若干块织物沿纬向到经向每隔100测试弯曲性能,应用基于梯度降算法的BP神经网络对织物斜向弯曲刚度进行预测,并用误差平方和作为指标进行检验和比较.结果表明:这种网络模型能够有效预测织物斜向任意角度的弯曲刚度;与传统的数学模型相比,该网络模型的精准度和泛化能力更高,可为织物斜向弯曲刚度的预测提供一种新的客观评价方法.     

BP神经网络在烟草蚜传病毒病预测中的应用

利用1980~1998年在山东青州调查的数据资料,结合相关气象因子及烟草蚜传病毒病的病情指数,采用BP神经网络方法建立了烟草蚜传病毒病的预测模型。利用该模型对1999~2002年的发病情况进行预测,预测准确度较高。BP神经网络为烟草蚜传病毒病的预测预报提供了一种新方法。      

应用BP神经网络估算服装铺料长度

针对传统估算方法存在事后性和经验依赖性等缺点,提出应用BP神经网络来估算铺料长度。该方法避开了先打板,再排料,后估算等过程,直接从订单的信息分析入手,通过实验从中提取出有关铺料长度的影响因素,并将其作为输入参数,建立估算铺料长度的BP模型,实验证明该模型具有较好的预测效果。在实际应用中,如将企业实际生产的样本输入模型,通过训练可使估算长度更加接近于企业生产的实际铺料长度,为实现快速准确地估算面料消耗,设计出优化的分床裁剪方案提供指导。