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使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性.采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果... 相似文献
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神经网络和主元分析-神经网络软测量技术在污水处理系统中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
杨文娟 《地球科学与环境学报》2008,30(1):101-106
为了实现对污水处理系统参数与性能的有效预测和处理系统的在线实时控制,在介绍神经网络和主元分析神经网络软测量技术的基础上,分析了神经网络在国内外污水处理领域的研究现状和存在的问题,探讨了神经网络软测量技术在污水处理系统的发展方向.结果表明,基于神经网络的软测量技术能够很好地进行数据分析与模拟仿真,这种软测量技术在污水处理系统中的应用可以通过优化神经网络结构、结合其他数据处理方法、全面预测污水处理系统重要参数、收集与生物处理过程密切相关的参数以及加强对污水生物处理数学模型的研究等方式得到不断改进和完善. 相似文献
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介绍了一种新的神经网络权值优化算法——粒子群优（Particle Swarm Optimization，PSO）算法，提出了用粒子群神经网络对非线性系统进行系统辨识的构思。仿真实验结果表明，粒子群算法具有比BP算法更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力。 相似文献
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基于神经网络的话务量预测 总被引：2，自引：0，他引：2
话务量具有高度的非线性和时变特性,由于神经网络具有较强的非线性映射等特性,将其运用于非线性的话务量短期预测是非常合适的。以青白江2005年10月的话务量作为预测对象,提出基于BP神经网络和基于Elman神经网络的话务量预测模型,仿真实验表明两种模型对于话务量的短期预测均是可行有效的。经过比较,Elman神经网络训练速度比BP神经网络快很多,更适用于实际应用。 相似文献
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基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。 相似文献
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为解决难以用确定机理模型描述的非线性系统状态预报问题,提出一种基于过程神经网络的预报模型及其算法.利用过程神经网络对动态系统的非线性映射机制和直接辨识建模能力,面向系统状态参数预测,建立一种反映系统过程模态特征变化的过程神经网络模型,分析模型的预测机制,给出相应学习算法.为弥补实际采样数据不足及提高数据信息利用率,利用... 相似文献
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周洋 《大地测量与地球动力学》2021,41(9):967-972
针对地震观测数据难以准确预测的难题,提出基于核混合效应回归模型。为验证该算法模型的可行性,结合湖北地震台站地球物理仪器产出数据开展仿真实验,并与传统的神经网络算法作对比。结果表明,该模型能准确预测地震地球物理观测数据且性能优于其他神经网络算法,对水温、水位数据的预测相对误差低于0.05%及0.48%。该研究为地震监测预报人员积累、分析地震基础数据提供了全新思路,同时也为较复杂的深度学习类算法框架模型的构建提供了实践基础。 相似文献
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船舶行为特征挖掘与预测是水上智能交通系统的重要研究内容,也是交通运输工程领域的关键科学问题。为系统研究基于船舶自动识别系统（Automatic Identification System, AIS）数据的船舶行为特征挖掘与预测的研究现状与发展趋势,本文首先针对Web of Science(WOS)和中国知网（China National Knowledge Infrastructure, CNKI）收录的文献,用知识图谱分析软件VOSviewer对文献关键词进行处理,从文献计量学的角度生成高频关键词的聚类图谱和趋势演化。然后对基于AIS数据的水上交通要素挖掘、船舶行为聚类和船舶行为预测3个主题的研究内容、方法、存在问题进行了系统分析和展望,研究结果表明：① 在基于AIS的水上交通要素挖掘方面,主要集中在对AIS数据中表征船舶行为空间特征和交通流的时间特征单独挖掘分析,缺乏对AIS数据的时间、空间以及环境因素特征的关联挖掘,对于如何进行交通要素的关联融合挖掘研究还有待深入探索;② 在船舶行为聚类方面,研究主要是运用无监督聚类方法研究船舶航迹点和航迹段聚类,得到船舶航行行为模式的时空分布和船舶操纵意图辨识模型,然而融合多维特征的船舶轨迹的相似性计算方法、聚类参数的自适应选取以及船舶行为的语义特征建模有待进一步研究;③ 在船舶行为预测方面,主要集中在基于动力学方程、传统智能算法和深度循环神经网络的船舶行为预测研究,考虑船舶行为的随机性、多样性和耦合性的特点,运用混合神经网络模型以及神经网络与向量机、注意力机制相结合的模型实现多维的船舶航行行为特征的实时预测将是新的研究方向。最后提出了基于语义模型的船舶行为特征挖掘、基于深度卷积神经网络的船舶行为的预测和基于知识图谱的船舶行为特征挖掘和预测结果可视化等有待进一步研究的方向。 相似文献
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补偿模糊神经网络在砂土液化势评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析砂土液化影响因素的基础上,选取震级、地面加速度最大值、标准贯入击数、比贯入阻力、相对密实度、平均粒径、地下水位等7个因素作为评价指标,建立了砂土液化势评价的补偿模糊神经网络模型.通过对网络的学习训练和仿真检验,表明补偿模糊神经网络是进行砂土液化势预测评价的有效手段. 相似文献
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应用神经网络建立水下拖曳体轨迹姿态水动力控制模型 总被引：2，自引：0，他引：2
以拖曳体的拖曳水池样机试验取得试验数据作为训练样本,采用LMBP算法,建立基于神经网络理论构建的可控制水下拖曳体轨迹与姿态水动力控制数值模型,并进行LMBP模型仿真检验。结果表明,利用所建全的神经网络模型对拖曳体在一定控制动作下的水动力响应预报是令人满意的。 相似文献
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WANGXie-kang HUANGEr CUIPeng 《中国地理科学(英文版)》2003,13(3):262-266
Debris flow is one of the most destructive phenomena of natural hazards. Recently, major natural haz-ard, claiming human lives and assets, is due to debris flow in the world. Several practical methods for forecasting de-bris flow have been proposed, however, the accuracy of these methods is not high enough for practical use because of the stochastic and non-linear characteristics of debris flow. Artificial neural network has proven to be feasible and use-fill in developing models for nonlinear systems. On the other hand, predicting the future behavior based on a time se-ries of collected historical data is also an important tool in many scientific applications. In this study we present a three-layer feed-forward neural network model to forecast surge of debris flow according to the time series data collect-ed in the Jiangjia Ravine, situated in north part of Yunnan Province of China. The simulation and prediction of debris flow using the proposed approach shows this model is feasible, however, further studies are needed. 相似文献
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SHIChun PhilipJAMES GUOZhong-yang 《中国地理科学(英文版)》2004,14(1):1-8
Meeting the challenge of sustainable development requires substantial advances in understanding the interaction of natural and human systems. The dynamics of regional sustainable development could be addressed in the context of complex system thinking. Three features of complex systems are that they are uncertain, non-linear and self-organizing. Modeling regional development requires a consideration of these features. This paper discusses the feasibility of using the artificial neural networt(ANN) to establish an adjustment prediction model for the complex systems of sustainable development (CSSD). Shanghai Municipality was selected as the research area to set up the model, from which reliable prediction data were produced in order to help regional development planning. A new approach, which could help to manage regional sustainable development, is then explored. 相似文献
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Tianye ZHU Qingyan WANG Kun YIN Siyi WANG. College of Construction Engineering Jilin University Changchun China. Key Laboratory of Underground Information Detection Technology Ministry of Education Changchun China 《东北亚地学研究》2007,10(2):196-202
The computer simulation is an important method for hydrokinetic hammer design. Various kinds of simulation measures with their technical characters and applications being taken during the computer aided design are enumerated. Computer simulation supports plenty of valuable references to the designer. Each type of simulation process is used to explore the exact aspect of the performance of hydrokinetic hammer and each type of simulation method has its own excellences and deficiencies. Thus the integrative simulation methods based on modern computational technology are brought forward to obtain the perfect capability of the whole product. Along with the development of computer hardware and software, various kinds of platforms have been provided to different simulation methods that can be carried out with distinct working flows. The jet flow element is the core part of the hydrokinetic hammer. We can build the ideal simulation model of it by means of CFD (computational fluid dynamics) technology. On the other hand, to set up the digital model of piston and hammer, the best way is to build the virtual prototype using automatic dynamic analysis of mechanical system. As a result of the argumentation, we think the technique of Virtual Prototype and CFD are the prime way to process the combined computer simulation for hydrokinetic hammer. 相似文献
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The computer simulation is an important method for hydrokinetic hammer design. Various kinds of simulation measures with their technical characters and applications being taken during the computer aided design are enumerated. Computer simulation supports plenty of valuable references to the designer. Each type of simulation process is used to explore the exact aspect of the performance of hydrokinetic hammer and each type of simulation method has its own excellences and deficiencies. Thus the integrative simulation methods based on modern computational technology are brought forward to obtain the perfect capability of the whole product. Along with the development of computer hardware and software, various kinds of platforms have been provided to different simulation methods that can be carried out with distinct working flows. The jet flow element is the core part of the hydrokinetic hammer. We can build the ideal simulation model of it by means of CFD (computational fluid dynamics) technology. On the other hand, to set up the digital model of piston and hammer, the best way is to build the virtual prototype using automatic dynamic analysis of mechanical system. As a result of the argumentation, we think the technique of Virtual Prototype and CFD are the prime way to process the combined computer simulation for hydrokinetic hammer. 相似文献
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多类支持向量机在语音识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对语音模式识别,引入多类（M-ary）支持向量机来进行分类。并详细的介绍了M-ary支持向量机的概念以及语音识别系统中的实现方式。通过仿真实验,与BP神经网络、SVM进行比较,验证了M-ary支持向量机具有识别率高,抗噪能力强等优越性。 相似文献
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人工神经网络的基准地价评估方法研究 总被引：12，自引：0，他引：12
探讨了人工神经网络应用于基准地价评估的可行性 ,针对基准地价评估提出了相应的人工神经网络模型和算法改进措施 ,以及在采用神经网络的前提下 ,进行土地定级与基准地价评估的新思路。实例表明 ,人工神经网络方法具有客观、准确、通用等优点。 相似文献
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计算机系统内部安全和系统外部安全是计算机系统安全体系中的两个重要组成部分.从系统内部安全出发,为应用程序内部的安全手段提出一种行为审计模型,用以监督和记录系统操作者的行为,为检查可疑活动提供有利证据. 相似文献
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随着经济的不断发展,人力资源管理受到越来越多的关注,如何通过加强人力资源管理,提高组织绩效是值得思考的问题。地质矿产勘查是整个矿产行业中重要的组成部分,受我国经济体制的影响,事业体制单位是勘查主体的重要构成。该文选择中央地质勘查基金管理中心作为研究对象,通过对该单位人力资源管理的分析,发现存在人力资源管理与组织发展战略联系不紧密、缺乏灵活有效的人力资源管理机制、组织文化建设滞后和绩效管理薄弱等问题。建议建立与组织目标相契合的人力资源管理体系,优化人力资源配置,完善绩效管理,加强员工培训,构筑组织文化。 相似文献
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构建传染病模型可为疫情防控与公共卫生研究提供至关重要的规划与解析工具。由于宿主行为是传染病传播动态的决定性因素之一,有效耦合人群时空行为对以人为宿主的传染病建模具有重要意义。得益于人群移动大数据研究与应用的快速发展,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）的疫情建模研究中呈现出了耦合人群移动建模的显著特征。为系统深入理解该项传染病模型研究中的重要进展,本文对相关文献进行分析与总结。首先,本文分析了COVID-19疫情与人群移动的交互影响,说明了耦合人群移动构建COVID-19模型的必要性。然后,根据建模的目的和原理,从疫情短期预测与过程模拟2个角度,对耦合人群移动的COVID-19传染病模型进行分类梳理。其中,根据耦合人群移动的方式,本文将面向疫情短期预测的模型分为人群移动一阶量与人群移动二阶量的耦合模型,将基于过程模拟的模型分为群体级别和个体级别的耦合模型。最后,本文评述了耦合人群移动的传染病模型研究进展和未来发展方向,认为该领域研究亟需更加深入建模与疾病传播相关的复杂人群时空行为、提升模型的空间解析能力、突破精细化时空传播模拟的计算瓶颈、拓展与前沿人工智能方法的融合,并构建普适而开放的建模数据与工具以促进应用发展。 相似文献