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在城市污水系统布局规划中,污水量的预测是关键项目,它关系到污水系统的布局、污水处理厂的建设规模、配套管网和截污系统的建设以及污水处理厂控制用地等,至关重要。结合《深圳市污水系统布局规划》,就污水量的预测方法进行了讨论,并提出预测结果。 相似文献
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遗传算法-人工神经网络应用于城市污水量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对BP人工神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,提出了采用遗传算法优化神经网络权重及阈值的方法,并据此建立了基于遗传算法的人工神经网络预测模型,利用该模型对武汉市武昌北区城市污水量进行预测,结果表明该模型适用于城市污水量的预测。 相似文献
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用神经网络和ANFIS模拟污水生物处理过程 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对污水生物处理过程进行有效的控制,首先要对该过程进行模拟以分析其动态特性。神经网络和ANFIS同样具有以任意精度逼近任何线性或非线性函数的功能,可以作为污水生物处理过程建模的工具。通过对深圳盐田污水处理厂的模拟发现:当采用实际运行数据作为模型的训练样本时,对样本进行适当的筛选处理是非常必要的;训练样本相同时,用ANFIS进行模拟则对出水COD和NH3-N的预测误差比用BP神经网络进行模拟的误差分别低79.7%和86.8%;在同样的预测精度下,用ANFIS模拟所需的训练样本数可比用神经网络的少很多。 相似文献
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鉴于传统BP神经网络在高铁桥沉降变形预报中随机性强、收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,本文引入了顾及邻域粒子群影响的改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络,建立IPSO_BP的高铁桥台沉降变形预报模型,组合模型的预报结果与高铁沉降变形评估方法—Asaoka进行比较,结果表明:基于改进的粒子群优化BP神经网络模型较高铁桥传统BP预报模型收敛速度更快,预报精度更高;预报评估结果与Asaoka方法预报的结果相符,证明了IPSO_BP模型的可靠性和实用性。 相似文献
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在污水处理系统过程控制中,对水质变化规律进行预测是控制系统可靠、稳定运行的重要环节。介绍了基于模糊逻揖和神经网络的补偿神经网络(CFNN)及其学习算法,利用CFNN学习速度快、学习过程稳定、全局动态优化运算等特点,建立污水处理厂CFNN的水质预测模型。实例预测结果表明该模型对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性和预测精度,适合实际工程应用。 相似文献
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介绍了BP、遗传算法(GA)优化BP两种神经网络,并以此分别对沥青混合料的体积指标(VMA和VV)进行预测,实验结果表明,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的沥青混合料体积指标预测方法,能够使网络收敛速度加快并避免局部极小。GA-BP神经网络在收敛速度和预测精度方面均优于BP神经网络,从而为沥青混合料体积指标的预测提供了一种新思路。 相似文献
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边坡的位移预测对其稳定性的预报具有十分重要的意义,从基于相空间重构的BP神经网络预测方法对位移时间序列进行了分析,对相空间重构的参数延迟量以及嵌入维数进行了论述,将预测结果与传统的BP神经网络模型的预测结果进行了比较。结果表明,基于相空间重构的BP神经网络具有更高的精度,是一种优秀的预测方法。 相似文献
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利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017~2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。 相似文献
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为实现开挖结束后大型地下洞室围岩位移的长期预报,及时评价围岩长期稳定,结合位移混沌力学参数优化BP神经网络结构,建立混沌-动态时间延滞神经网络长期预报模型。将嵌入维数m作为神经网络的输入层个数,增加神经网络预报反馈模式,动态生成预报训练样本,选取较大的时间延迟τ,预测步数为h,使相点间的时间延迟为hτ,通过有限预测步数,实现位移长期预报。实例表明,模型计算速度快,计算稳定性好。当预测步数h≤5,预测次数不大于10次时,预报精度在10%以内,预报结果实时有效,实现了大型地下洞室位移的长期预报,为大型地下洞室围岩稳定性评价提供了快速有效的新思路。 相似文献
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随着区域功能定位及用地结构的优化调整,城市老城区的既有污水收集系统已不能满足规划的需求,该类污水系统规划需要结合既有的污水收集系统,分析国土空间规划的变化,在技术可行、经济合理的基础上进行污水规划的编制。该文以重庆市中心城区某新城片区污水专项规划为例,收集数据,分析现有污水管网和处理厂运行情况,确定污水量指标和污水量,合理利用现状污水管网,科学布置规划污水管网。 相似文献
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《Planning》2014,(3):76-79
采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种改进型粒子群(Improved Particle Swarm Optimizer,IPSO)算法,可以优化BP(Back Propagation)神经网络,并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明:该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO-BP神经网络优化证券投资组合方法。 相似文献
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《Planning》2017,(4):29-31
为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明:通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab平台上训练精度设为0.005、学习率0.01的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。 相似文献
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将BP神经网络应用于深基坑开挖引起的建筑物沉降预报,编制了基于Matlab6.5平台的建筑物沉降预报计算程序,工程实例计算表明该方预测精度较高,在工程实践中有较好的实用性。 相似文献