基于模拟退火算法的BP网络在水文水资源中应用

为使BP网络在训练过程中能够在不降低网络训练速度的前提下,避免陷入局部极小点,将模拟退火算法与BP网络结合起来,使用传统方法和模拟退火算法同时对权值进行修正,取得了较满意的结果.将网络模型应用于实际中,结果表明该模型是可行、有效的.     

BP神经网络技术在调剖效果预测中的应用研究

调剖效果预测是对调剖措施进行决策和方案优化设计的理论基础.通过对影响调剖效果的因素分析,建立了BP网络效果预测模型并对其进行优化改进.模型网络预测结果与实际生产效果对比分析表明,所建立的预测模型可靠.可利用BP网络模型进行调剖效果预测,并为调剖方案的优化设计提供科学决策依据.     

基于EMD-VAR模型的景区客流波动特征与预测研究——以南京夫子庙为例

网络搜索大数据为研究游客量预测提供了新的视角,而多数研究运用的传统计量经济模型难以处理网络搜索与客流时序中包含的大量非线性波动特征,导致预测精度不够理想.引入经验模态分解方法(empirical mode decomposition, EMD)将向量自回归(vector autoregression, VAR)模型改进为EMD-VAR模型. EMD方法分解夫子庙景区长三角日际网络搜索和游客量序列,得到不同频率尺度的分量,基于波动关联的视角将同一尺度的两类序列分量组合建立EMD-VAR模型进行预测.结果表明：(1)网络搜索波动周期比游客量波动周期长.(2)网络搜索与游客量波动的关联紧密度在法定节假日时期最高.(3)EMD-VAR模型比ARMA模型和VAR模型具有更高的预测精度.     

用人工神经网络对SARS疫情进行分析与预测

采用三层结构的反向传播网络(backpropagationnetwork,简称BP网络),对SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型.并利用实际数据拟合参数,针对山西的疫情进行了计算仿真.结果表明,该网络模型算法收敛速度较快,预测精度很高.     

集对分析聚类预测法在区域用水量中的应用

精确预测用水量有利于水资源的规划和管理.本文利用集对分析联系度及聚类思想建立了集对分析聚类预测模型,并应用于山东省用水量预测中.结果表明,山东省2010年用水总量预测的计算值与实际值相对误差为0.67%,采用灰色GM(1,1)模型预测的相对误差为4.95%,采用BP神经网络预测的误差为4.77%.进一步对山东省2011—2013年用水量的年增长率进行预测,相对误差较小.可见,集对分析聚类预测模型精度较高,可用于区域产业用水量的预测研究中.     

基于BP神经网络的车身U形类冲压件成形回弹预测

基于MATLAB平台,将BP神经网络和数值模拟技术应用于冲压回弹预测中。采用三层BP神经网络建立基于变压边力的回弹预测数学模型,由正交实验法安排模拟实验组合,采用有限元软件进行冲压过程的数值模拟,并把端点处的Z向回弹量作为模型目标值。将模拟结果作为神经网络的输入样本对训练网络并建立网络知识源,得到了输入为工艺参数、输出为冲压回弹量的神经网络模型,并通过检验样本检验了ANN模型的准确性。实验表明：将神经网络与正交实验、数值模拟三者结合用于板料冲压参数优化可以明显缩短优化工艺参数的时间,提高工艺设计效率,同时在数值模拟实验次数一定的条件下,能获得比单纯使用正交实验和数值模拟方法更为精确的结果。     

BP神经网络在柳江径流预测中的应用

径流水位预测是进行洪水监测的重要手段,对于包含详尽信息的广西柳江日径流水位时间序列,采用基于BP神经网络模型进行预报可取得较好效果.如LMBPDH模型采用双隐含层BP网络能加强预测模型输入输出的非线性映射能力,采用Levenberg Marquardt （LM）算法对网络进行训练则能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能,同时采用实验法确定模型的其他参数使模型获取最佳预报性能.在对柳江近10年日平均水位的预测中,将LMBPDH模型与单隐含层BP神经网络、LM算法以及带适应学习率和动量因子的梯度递减法算法等组合构成的BP神经网络模型,以及遗传算法进化的神经网络模型比较,LMBPDH模型预报稳定性、预报准确率最佳.     

小波神经网络组合时序模型在径流预报中应用

构建小波与人工神经网络组合时序模型,该模型利用morlet小波基函数取代人工神经网络的激发函数,通过平移因子和伸缩因子确定小波基函数,采用误差逆向传播算法训练网络和预测.利用此模型对赣江河段上外洲水文站月径流变化趋势进行预测,并将其计算结果与BP神经网络进行比较,结果表明利用小波神经网络进行时间序列预测效果较理想.     

基于小波神经网络的房地产价格指数预测研究

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型。应用BP神经网络来对房地产价格指数进行预测,精度和收敛的速度都不是很理想,这主要是因为BP神经网络本身存在着缺陷。为了克服BP神经网络的缺陷,本文将小波变换和BP神经网络结合起来,运用小波神经网络来对房地产价格指数进行预测,并与BP网络的预测结果进行了比较,最后发现用小波神经网络进行经济预测可以达到很好的效果。     

人工神经网络在测井资料参数估算中的应用

利用人工神经网络(BP网络)的原理对测井资料进行了解释，建立了测井解释的BP神经网络模型，对BP网络进行了改进，提高了收敛速度，并防止陷入局部极小．利用多种测井数据及岩芯描述资料作为网络模型的学习样本，通过网络的学习、训练，建立了测井解释的神经网络模型．以渗透率的计算为例，应用此模型定量计算了川西某气田多口井的渗透率值，其解释结果及精度均令人满意，取得了良好的实际应用效果。     

基于VAR模型的国内旅游业与铁路运输业互动关系研究

交通业和旅游业的融合发展需要注意两者的实际联动效果。以铁路运输业为例,建立了VAR模型,利用协整分析、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解等,实证检验了1988—2016年间国内旅游人数与铁路客运量之间的互动关系。研究结果表明:铁路运输量与国内旅游人数存在长期的协整关系,前者对后者的推动效果不显著;从长期来看,国内旅游人数对铁路运输业的推动作用大于铁路运输业自身的促进作用,但是国内旅游人数更多依靠自身作用,铁路运输业对其发展的影响较小。最后,针对所得实证结果,提出了相应的对策与建议。     

我国国内旅游收入影响因素的计量分析——基于1994—2010年的数据

旅游业作为我国国民经济的重要产业之一,在我国的经济建设中发挥了巨大的作用,为了促进旅游业更好更快地发展,需要研究旅游收入的影响因素。本文旨在根据我国1994-2010年的旅游相关数据,选取了国内旅游人数、城镇和农村人均旅游支出、交通运输状况四个因素,利用Eviews3．1软件对回归模型进行参数检验,并运用逐步回归法修正模型,结论表明：国内旅游人数和农村旅游人均支出是影响国内旅游收入的主要因素。最后文章提出了旅游业可持续发展的建议性意见。     

国内外旅游者类型划分研究综述

本文从旅游者的内在心理、外在表现等方面对国内外学者的旅游者划分进行总结,发现国内外学者在旅游者类型划分上的异同点主要表现在标准选择、划分方法、划分内容等方面,从中得到学者进一步研究的方向。     

上海世博会的旅游效应分析

根据1997—2009年各年份到上海旅游的人数以及旅游总收入,建立了时间序列的指数平滑模型,对上海在没有世博影响下的2010年旅游人数和收入进行了预测.结论是：2010年世博会吸引的境外游客增加值约为178.58万人次,国内游客增加值约为5 173.92万人次,对上海市旅游业收入增加影响值为1 082.79亿元,并且2010年上海旅游收入预计增长率约为51.37%,远高于历年上海游客的环比增长率,由此可见世博会对旅游业发展有显著的影响.     

四川省红色旅游精品线路开发研究——以“重走长征路”为例

四川省红色旅游资源丰富、品位高。随着近年来四川旅游业的稳步发展,为吸引更多的旅游者,进一步打开国内外旅游市场,四川省正着力打造一批＂红色旅游精品线路＂以满足旅游者的需求。文章依托四川省红色旅游资源的优势和潜力,结合＂重走长征路＂的线路特点,从线路功能建设和线路机制建设两个方面提出了四川省进一步开发＂重走长征路＂红色旅游精品线路的对策及建议。     

催化汽油和液化气混炼芳构化反应的研究

为降低汽油烯烃含量,充分利用炼厂中过剩的液化气,采用小型固定流化床对山东催化汽油和液化气进行芳构化实验研究.利用正交实验考察了反应温度、空速、剂油比和催化剂不同配比对芳构化产物分布的影响,并详细地分析了产物组成.实验结果表明,在最优条件下,山东催化全馏分汽油与液化气的轻油收率分别为92.2%和41.5%(质量分数),轻油中芳烃体积分数为40.6%和48.6%,烯烃体积分数为12.8%和28.8%,干气+焦炭为1.8%和4.0%(质量分数);催化汽油和液化气混炼(同时进料)时,其轻油收率和轻油中芳烃的含量低于汽油单独进料,先进汽油后进液化气的芳构化效果优于汽油和液化气混炼和先进液化气后进汽油,说明液化气的加入不利于汽油芳构化.     

基于现场数据的电站过热器神经网络建模

为克服机理建模方法的不足,对利用现场数据建立过热汽温模型进行了研究。通过对过热器运行机理的分析,确定了影响过热汽温变化的主要因素,及其对过热汽温影响的延迟时间。在论述了神经网络建模原理的基础上,建立神经网络模型。通过大量现场数据的训练,使所建模的输出与实际系统的输出基本吻合。最后,用部分现场数据对所建模型进行了仿真试验,证明了该建模方法的可行性。基于神经网络建模计算速度快及模型精度高,模型输出基本上反映了过热汽温的实际运行情况。     

诱导效应对游客旅游路线选择的影响研究

选取旅游资源相似的两个旅游目的地西安和洛阳,分别设计出3种体验价值差异不大的旅游路线。由椿游路线组成两类问卷,并采用单一测试模型抽样调查。通过对调查结果检验,证明了在国内背景下,诱导效应的确对游客旅游路线选择有显著影响。最后讨论了研究结果的应用以及存在的不足。     

杭州徒步旅游发展中的问题和对策

徒步旅游是指旅游者以徒步为主要旅行方式的一种自助旅游形态,如何针对快速发展变化的国际、国内旅游市场需求开发适销对路的新型旅游产品,已提到议事日程上来。而徒步旅游作为一种崭新现象,对旅游者来说是一种新型的旅游方式,对旅游地来说是一种新型的旅游资源开发方式,开发徒步旅游可以更好地打造杭州“东方休闲之都”的旅游形象。     

近15年安徽入境游客时空分布特征研究

通过时间序列和空间尺度等时空分析方法来研究安徽省15年入境游客的年际变化,时间分布指数,空间集聚。结果表明：安徽省入境游客的到访率年际变化在69．34％～4％之间,年际集中指数在6．61～12．85之间,入境游客在各个地级市的停留时间不均匀。入境游客在安徽省的空间分布差异比较大,多年来一直呈现“皖南热,皖中温,皖北冷”的局面,黄山市的入境游客数量占安徽省入境游客总量的50％以上。入境游客在安徽省的空间集聚现象非常明显,但近年来集聚指数开始下降,地域间差异开始缩小,安徽省入境游客空间分布在向分散均衡发展。