基于神经网络的山东省机动车保有量预测

分析了预测机动车保有量时的若干影响因素,针对少量影响因素可提高BP神经网络训练速度的特点,提出利用主成分分析法通过SPSS软件来缩减影响因素数量。并根据这些筛选出来的因素,建立神经网络并对其训练达到预定误差后对机动车保有量进行预测。最后通过山东省实例,将BP神经网络预测的数据与趋势外推法预测的数据进行对比,得出BP神经网络法运算速度较快、误差较小的结论。     

基于BP神经网络的高校3种专利授权量预测研究

以1985-2007年授权量的数据为基础,运用BP神经网络建立预测模型,并结合Matlab工具箱对算法进行了实现.通过设置Matlab神经网络训练函数的最大训练次数300、收敛精度1e-6及最小梯度1e-6,合理确定了最优专利授权量的BP神经网络模型.仿真验证表明:该模型预测1990-2007年专利授权量时,平均绝对百分误差MAPE值为6.87%,逼近效果非常好.最后,利用该模型对未来5年的高校专利授权量进行了预测.     

基于遗传算法的BP神经网络模型在道路交通事故宏观预测中的应用

采用遗传算法优化BP神经网络来建立一个道路交通事故宏观预测的模型.该模型结合遗传算法和神经网络两者的优点,具有更好的运算性能、更快的收敛速度和更高的精度.模型以交通事故死亡人数为输出变量,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量,利用1978年至2006年的道路交通事故数据进行训练及检验.实例计算表明,建立的基于遗传算法的BP神经网络模型可以很好的适用于道路交通事故宏观预测,为制定交通安全对策提供理论依据.     

基于BP神经网络法对地连墙后土体沉降预测分析——以天津地铁施工为例

目的 研究深基坑地连墙墙后土体沉降的关联因素以及预测深基坑观测点的沉降数值,解决监测中的空白现象.方法 以天津地铁5号线张兴庄站为例,应用基本负梯度下降数学理论,并基于实际工程特点和MATLAB程序平台,对收集到的数据进行前期处理,经过对影响地连墙墙后土地沉降的关联因素的分析,编制BP神经网络预测模型程序,从而达到准确预测沉降数据的效果.结果 BP神经网络预测模型的训练结果和实际监测值高度吻合,在预测结果中,被破坏的观测点的预测结果与实际结果的误差小于1％.结论 在深基坑施工过程中,利用主成分系统分析得出关联因素,基于BP神经网络预测模型,可以利用正常使用的监测点对已破坏的监测点进行模拟预测,在有效时间内相对准确地预测出沉降数据,为施工过程提供科学依据.     

露天煤矿爆破振动的BP神经网络预测

由于爆破振动效果的影响因素繁多,能够综合考虑各因素并对爆破振动进行合理预测亟待研究。通过分析爆破各影响因子与爆破监测数据间的相互关系,利用神经网络之间的权值训练,找出变量之间的非线性关系,然后用训练好的神经网络对爆破振动进行预测。模型预测结果与实际监测得到的爆破振动数据基本吻合,与常规经验公式的预测效果对比表明,基于BP神经网络的爆破振动预测模型的预测方法更为简单适用,精度高而且误差更小,说明将BP神经网络模型应用到爆破效果预测中是适用的和正确的。利用该模型获得了满足布沼坝露天煤矿西帮生产爆破要求的一组最优参数。     

基于RS-SVM的建筑施工项目安全预警模型

针对目前建筑施工项目安全风险管理的现状,应用粗集理论对建筑施工项目的安全因素进行预处理,将处理后的信息结构作为支持向量机的输入数据进行训练和预测,构建建筑施工项目安全风险预警模型,并在小样本条件下,与BP神经网络进行对比分析。结果表明,RS-SVM预测模型的最小均方根误差为0.011 5,BP神经网络的均方根误差为0.070 7,RS-SVM预警模型的预测精度、泛化能力明显优越于BP神经网络学习方法。     

不平衡数据下基于PSO-BP算法的输电线路弧垂预测

针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度.     

变照度下的视觉测量系统误差建模

针对二维视觉在线测量工件时,照度变化因素导致测量误差的问题,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）,建立照度误差模型的方法. 分析视觉测量系统的误差来源,通过最小二乘法分析照度影响下的误差规律. 利用照度变化误差实验,获得照度和测量系统的误差数据,分别训练GA-LSSVM、支持向量机（SVM）以及BP神经网络,建立照度和测量系统误差模型,对系统测量误差进行预测. 结果表明：在变照度测量误差预测模型中,GA-LSSVM模型、SVM模型及BP神经网络模型的预测精度分别为94.90%、90.23%及80.60%. 这表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立的变照度误差模型,在拟合和预测精度上优于传统的BP神经网络.     

基于BP神经网络的水刺非织造布刚柔性能的研究

以BP神经网络为工具,研究影响水刺非织造布的刚柔性因素,并针对影响刚柔性的主要因素———材料配比和铺网方式进行分析.首先处理实验数据并通过灰色系统预测将数据补充完整,然后通过神经网络模型进行训练和预测,最后用计算机模拟的方法选出最优的工艺参数.研究证明,该方法具有较高的实际价值和广阔的应用前景.     

GA-LSTM模型在高速公路交通流预测中的应用

为提高高速公路交通流预测精度,为高速公路管理部门动态控制诱导提供有效支撑,以实时交通流预测误差最小为目标,通过对高速公路数据的清洗和归一处理,分为4个不同时间间隔的数据集,按比例划分为训练数据集和测试数据集.采用遗传算法(GA)对数据时间窗步长、长短期记忆(LSTM)神经网络的隐藏层数、训练次数、dropout进行优化调参,分析4种参数对模型寻优影响,GA-LSTM模型在keras中以Tensorflow为后台进行训练拟合.结果表明:GA-LSTM模型寻优速度快,同传统预测算法中的SVM、KNN、BP和LSTM神经网络相比较,GA-LSTM对数据预测均方误差和均方根误差最小,模型表现出更好的预测性能.     

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.     

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.     

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.     

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.     

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.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．