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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 52 毫秒
1.
几种修正的自适应神经网络学习算法及其应用   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
张志华  朱章森 《地球科学》1998,23(2):179-182
针对一般BP网络的拓扑结构和参数选择的随意性问题,讨论了几种自适应BP网络,即自适应调整网络的拓扑结构和自适应调节学习步长的改进BP算法,综合二者构造了一种修正的自适应BP算法.为了验证改进算法的有效性,将这几种算法与标准BP算法进行了比较.结果表明:对于XOR问题,这几种算法的学习速度和计算精度都有不同程度的提高.将算法用于油气预测的实际中,也取得了满意的结果  相似文献   

2.
人工神经网络在水质评价中的应用   总被引:25,自引:1,他引:25  
将人工神经网络技术应用于水质综合评价,提出了水质综合评价的BP网络模型,并将该模型应用于实例检验。结果表明:BP网络模型用于水质综合评价方法可行且适应性强,结果客观、合理  相似文献   

3.
人工神经知水质评价中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
薛建军  姚桂基 《水文》1997,(3):37-39
将人工神经网络扶植竽水质综合评价,提出了水质综合评价的BP网络模型,并将该模型应用于实例检验。结果表明:BP网络模型用于水质综合评价方法可行且适应性强,结果客观,合理。  相似文献   

4.
BP网络的改进及模拟退火神经网络在地学中应用   总被引:11,自引:0,他引:11  
本文针对BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了改进方案。还引进了模拟退火理论,将模拟退火算法与BP神经网络计算方法结合,并通过对正弦函数岩性识别及跨孔地震层析成象的试验,证明模拟退火BP算法是有效的、大范围收敛的。而且,具有良好的收敛速度和很高的精确度。  相似文献   

5.
B-P网络在地表水水质综合评价中的应用梁丽明,孙建星,崔宝波(太原市环境保护监测站)(太原工业大学)B-P网络(Back-prapagatlonnetwork)是一种由非线性变换单元组成的前馈网络。其输入输出可采用单调上升的非线性变换,它们的联接权和...  相似文献   

6.
介绍了BP网络的特点,阐述了它在位场资料解释中应用的方法、特点和可行性。通过模型计算证实了该方法在位场异常识别中的效果,正确率达97%。此外,通过修改网络单元的激发函数,增强网络的稳定性和内插功能,使BP网络在多层密度界面反演中得到满意的结果,模型和实例计算证明了该方法的有效性。  相似文献   

7.
BP网络在位场解释中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了BP网络的特点,阐述了它在位场资料解释中的应用的方法,特点和可行性。通过模型计算证实了该方法在位场异常识别中的效果,正确率达97%。此外,通过修改网络单元的激发函娄,增强网络的稳定性和插功能,使BP网络在多层密度界面反演中得到满意的结果,西医 实例计算证明了该方法的有效性。  相似文献   

8.
运用BP网络预测地下水位   总被引:15,自引:0,他引:15  
人工神经网络是一门新兴的交叉学科,是处理非线性问题的有效方法。本文把影响地下水位的因素集作为网络的输入向量,地下水位本身作为网络的输出向量,构成了预测地下水位的BP网络模型。一个实例的应用实践表明,用BP网络预测地下水位较准确地反映了客观实际,比其它方法如回归模型具有较高的拟合严谨和预测精度。  相似文献   

9.
改进的BP网络在地下水水质评价中的应用   总被引:5,自引:1,他引:4  
耿冬青  张洪国  王福刚 《世界地质》2000,19(4):366-369,374
针对BP网络在连接权的赋值和调整方面存在着固有不足的缺陷,尝试应用近些年发展起来的浮点遗传算法对BP网络的连接权进行优化,应用改进的BP网络对四平市地下水水质进行评价,结果证明,浮点遗传算法对BP网络连接权的优化有很好的效果。  相似文献   

10.
模糊神经网络用于储层预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用模糊理论和BP网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服BP网络单独使用的局限性,可在地质条件较复杂地区进行储层及油气预测。通过实际资料应用表明,应用单个BP网络进行储层及油气预测效果较差的地区,采用模糊神经网络能取得较好的效果。  相似文献   

11.
改进的快速BP算法   总被引:4,自引:1,他引:3  
BP网络现在得到了广泛的应用.然而,对于学习样本较多,输入输出映射关系复杂的情况,学习速度较慢.通过分析网络误差曲面特征,提出了快速BP算法,它可以大幅度地提高学习速度.  相似文献   

12.
基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类   总被引:14,自引:0,他引:14  
周翠英  张亮  黄显艺 《地球科学》2005,30(4):480-486
围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.   相似文献   

13.
补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了克服常规BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足,我们引入了补偿模糊神经网络。它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统,由面向控制和面向决策的神经元组成,其模糊运算采用动态的、全局优化运算,学习速度快、学习过程稳定,将其用于储层参数预测效果良好。  相似文献   

14.
班懿根 《地下水》2012,(1):114-116
介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络城市需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强。  相似文献   

15.
BP神经网络的改进及其在初至波拾取中的应用   总被引:2,自引:3,他引:2  
在地震资料处理中,正确的初至时间,是解决复杂地表静校正问题所需的关键参数。将BP神经网络引入到初至波拾取中,并针对经典BP神经网络收敛速度慢、易于陷入局部极小的缺点,利用组合函数法、限幅法、动量因子法及自适应学习率法等进行了改进。用模拟试验证明了这些改进方法的可行性和有效性,在应用于实际的地震记录初至波拾取中,取得了良好的应用效果。  相似文献   

16.
孙永福  刘红军  薛新华 《岩土力学》2006,27(Z1):686-690
影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和不确定性。由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的边坡稳定性评价问题。结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略,并综合考虑影响边坡稳定性的各方面因素,建立了基于GASA混合策略的神经网络模型,并利用大量工程资料对网络进行训练和测试,得出了一些有意义的结论。  相似文献   

17.
INTRODUCTIoNImagetextureanalysisisanimportantpartofresearchin-tocomputervision.Forobjectidentificationandunderstand-ing,textureanalysisisthebasisoftheresearchwork.Ingeneral,texturecanberegardedasakindofstructurethatconsistsofmanytextureelementsorpatternswhicharemoreorlesssimilar,i.e.,primitivesthatformtexturesandspatialdependenceorinteractionbetweentheprimitives.Ex-tensiveresearchhasbeendoneintextureanalysis,andrefer-ence(Haralick,l979)hasmadeathoroughsurvey.Amongthesetextureanalysismetho…  相似文献   

18.
对多层前馈神经网络模型(BP神经网络)的结构特点、数据分析、学习方法和过程等内容做了分析。以中核抚州金安铀业有限公司铀矿山氡气状态为学习训练样本及预测样本,建立铀矿山氡气灾害模型。讨论了基于BP神经网络技术的氡气灾害模型分析方法及其有效性。通过实例样本的训练检验表明,采用人工神经网络方法对铀矿山氡灾害预测取得了比较满意的效果,为神经网络在铀矿山氡气灾害预报的应用提供了可行性。  相似文献   

19.
依据煤层反射波运动学和动力学特征,提取出了波峰波谷振幅A1、平均频率Fa、主频带能量Qf1、低频带宽能量Qf和峰值频率Fmain等5个地地震特征参数。选取8组学习样本,利用4层BP(Back Propagation)人工神经网络模型,采用动量法和自适应调整的改进算法,训练BP网络,用训练好的BP网络预测煤层厚度。经实例验证,地震多参数BP网络预测煤层厚度精度高,是一种有效的煤厚预测方法。  相似文献   

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