BP神经网络在矿产资源评价中的应用     

刘俊  曹静平  张晓黎  胡海风  陈有明 《安徽地质》2007,17(2):114-117

简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.  相似文献   

湖北神农架年纹层石笋记录的YD与8.2 ka事件转型模式研究     

王权  刘殿兵  汪永进  邓朝 《沉积学报》2015,33(6):1140-1148

基于青天洞两支年纹层石笋QT16和QT40高分辨率δ18O序列,重建了Younger Dryas(YD)和8.2 ka期间季风突变细节过程。结果显示,亚洲季风强度在YD和8.2 ka事件内部并不稳定。在年层时标控制下,季风强度在YD早期最弱,随后缓慢上升,其间叠加三次百年尺度次级振荡;在8.2 ka期间,季风强度整体较弱,内部出现一次持续40 a左右的强季风事件,曲线形态类似"W"结构。运用"方差法"和"RAMPFIT"法分析显示,在两事件开始,季风衰减均表现出缓慢特征(转型时间占据事件整体历时的40%~50%),但在结束期间季风迅速增强,相似变化模式得到了同区其他石笋记录的支持。与格陵兰冰芯记录对比发现,尽管高、低纬气候在两事件结束时段变化特征基本类似,但在两事件开始,亚洲季风衰减过程却显著长于北高纬气温变化。与低纬记录对比显示,热带水文变化在两事件开始阶段均表现出与亚洲季风基本一致的演化趋势,表明亚洲季风的突变过程可能具有鲜明的低纬特色。这些细节差异若得到更多高分辨率地质记录验证,将有利于进一步认识亚洲季风对突变事件的响应方式及其动力学机制。  相似文献   

岩石本构模型智能辨识方法研究     

翟淑花  张亮  丁桂伶  张梅花 《城市地质》2015,(Z1)

岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。  相似文献   

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用     

沈哲辉  黄腾  葛文  孟庆年 《测绘工程》2015,(11):51-53

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。  相似文献   

基于机器学习的降雨量雷达回波数据建模与预测     

陈晓平  陈易旺  施建华 《南京气象学院学报》2020,12(4):483-494

以浙江省2016年1-10月的雷达回波强度数据为基础,分别应用随机森林模型、BP神经网络模型、卷积神经网络模型来预测降雨量并进行对比.建模分析结果表明,随机森林模型预测效果精确度较低,容易低估较大的降雨强度,而BP神经网络和卷积神经网络预测的效果都比随机森林好,特别是卷积神经网络,其预测值与真实值更加接近,且对较大的降雨强度拟合较好.  相似文献   

基于MonoRTM模型的微波辐射计反演方法研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

黄兴友  张曦  冷亮  李峰  樊雅文 《气象科学》2013,33(2):138-145

基于辐射传输模型MonoRTM计算天空亮温度,使用多元线性统计回归方法和BP神经网络方法分别对大气温度和水汽密度廓线进行了反演,检验并分析了两种方法的反演精度.结果表明,多元线性回归方法反演的温度偏差总体不大于6K,反演的水汽密度偏差小于4 g/m3;神经网络方法反演的温度偏差小于2K,反演的水汽密度误差总体不大于2 g/m3.与探空数据的对比表明,对于大气温度和水汽密度反演,BP神经网络方法的反演结果都要比多元线性回归方法的反演结果更接近探空资料值.  相似文献   

基于中尺度模式与神经网络的风电功率预测     

于凤鸣  李喜仓  宋进华  高春香  卓义 《气象科技》2013,41(4):784-789

将中尺度数值天气预报模式与BP神经网络模型相结合用于风电功率预测,以WRF模式回算了2008年6月至2009年6月试验风电场的气象要素,精度检验结果显示风速预报值与对应实测值之间的相关系数达到0.72,风向、气温、湿度、气压的预报也比较准确,满足建立BP神经网络预报模型的需要.逐一建立试验风电场40台风电机组输出功率的BP神经网络预报模型,分析了数据标准化方法、隐含层神经元数对预报精度的影响.进行了26天实效为24 h的逐10 min预报试验,并以独立样本进行预报精度检验,结果显示单台风电机组输出功率相对均方根误差在24.8％～32.6％之间,预报值与实测值之间的相关系数现在0.45～0.68之间;风电场整体相对均方根误差为19.5％,预报值与实测值之间的相关系数为0.74.研究结果表明该方法可以用于实际的风电功率预测.  相似文献   

基于BP模型的渔业资源可持续利用综合动态评价     

陈新军  周应祺 《广东海洋大学学报》2002,22(6):38-44

在对传统可持续发展评价方法进行评述的基础上 ,利用神经网络具有自组织、自学习、自适应以及非线性等功能 ,提出了以BP模型为基础包括经济、社会和资源环境三个方面的渔业资源可持续利用综合动态评价方法 ,该方法克服了传统上单纯从生物方面进行资源评价的缺陷。并以东海区 1978～ 1990年的渔业资源可持续利用状况为例进行了实证分析 ,建立以BP模型为基础的东海区渔业资源可持续利用的综合动态评价模型。  相似文献   

箭竹生长及开花的气象条件研究     

胡毅  向卫国  朱克云  林若钟  王金锡  汪万江 《成都信息工程学院学报》1997,(3)

通过对我国历史上箭竹开花及王朗自然保护区箭竹生长气象条件的研究认为，箭竹开花多在冬暖夏凉的年份；箭竹的生长量可由气象因素的变化来进行预测。研究结果可为保护大熊猫提供一定的气象依据。  相似文献   

BPSA混合策略在GPS高程拟合中的应用   总被引：2，自引：1，他引：1  

范千  王新洲  朱轶群 《测绘工程》2006,15(2):9-11

针对误差反向传播(BP)算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,利用BP算法监督学习特点,模拟退火算法(SA)在局部极小处的概率突变性,有效结合BP和SA算法,提出一种BPSA混合学习策略。将其应用于GPS高程拟合,并以实例验证了该算法的有效性。  相似文献