简介:PriorityorderedBPneuralnetworkandtheapplicationforspeakeridentification;ProbingmodificationofBPneuralnetworklearning-rate;Real-timeoptimalexcitationcontrollerusingneuralnetwork;ResearchonthemodelingoftheaxialloaddistributioncoefficientofcylindricalgearsingearCADbasedonANN;Short-termsystemmarginalpriceforecastingwithhybridmodule;StudyonautomaticcreatingmethodofpublictransportationdispatchingformbasedonBPneuralnetwork。
简介:港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。
简介:本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000~2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.
简介:摘要:全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术,其中GPS的应用最为广泛,目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度,这种优势能够大大缩减人工测量的时间,提高效率,但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合,基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常,建立两者之间的神经网络关系,并对网络进行训练,根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改,最后使得预测与实际值之间的误差满足要求,计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较,最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性,可靠性和稳定性。