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1.
综合考虑传统RBF模型在污染物预测中容易出现参数学习不足、泛化能力低下等问题,构建基于IRBF网络的草原环境污染物预测模型.利用均值思想,通过最近邻聚类之后每个类的平均值作为新的聚类中心,对中心参数进行改进,利用共轭梯度下降法优化RBF网络的权值参数.实验结果表明,IRBF网络模型相比传统的RBF和BP网络模型,预测误差得到大幅度降低,在检测性能上有明显提高,对神经网络应用于草原污染物预测进行了有效探索.  相似文献   
2.
利用浙江某公司先进控制平台APC-i SYS为烷基化反应器设计支路平衡优化系统,实现了稳定控制、优化工况,并降低了反应床层温升的偏差,从而提高了能量利用率和目标产品收率。  相似文献   
3.
基于环境监测的两级数据融合模型与算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用多源传感器采集的数据不仅存在大量冗余,而且会影响最终监测结果.为了提高监测的准确度,本文提出一种面向草原环境监测的两级数据融合模型.在一级数据融合中,首先采用自适应加权平均法对各区域内的同类传感器进行融合,然后利用BP神经网络对该区域内的异类传感器进行训练和融合,从而得到对各区域环境状况的初步判断.由于经BP神经网络融合的结果具有不确定性,因此,二级融合利用D-S证据理论对一级融合结果进行综合分析,从而得到对草原环境的决策判断.最后对模型及算法进行了有效性验证与分析,实验结果表明本文的方法能够较准确地监测草原环境状况,同时对草原环境的高效管理和科学养护等提供一些有价值的指导和决策依据.  相似文献   
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