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浮游植物密度的人工神经网络预测研究 总被引：3，自引：1，他引：2
将人工神经网络模型应用于藻类密度数据的预测计算之中,并利用遗传算法对其网络结构进行优化计算以保证计算结果的准确性且自动确定网络结构,分别对神经网络的“当天模型”和“预测模型”进行了计算。结果显示：几种人工神经网络模型在计算精度以及预测数据的趋势上都有较好的效果,目前国内学者使用的人工神经网络“当天模型”无法对其后数据进行预测,不能起到实际预测的作用,而经过遗传算法优化后的人工神经网络“预测模型”不仅达到了很好的预测效果,而且网络结构简单,适用于浮游植物密度的预测计算。 相似文献
23.
砂土地震液化预测的人工神经网络模型 总被引：13，自引：6，他引：7
在简要分析BP算法的基础上,应用BP网络的理论与方法,选取烈度、震中距、平均粒径、不均匀系数、地下水埋深、砂层埋深、标贯击数、剪应力比等8个实测指标,建立了砂土液化预测的神经网络模型。通过实例计算与模型评价、验证了该模型的科学性、高效性并较规范法、Seed简化法等传统方法具有更高的预测精度,说明人工神经网络是解决非线性问题的有效方法之一。 相似文献
24.
基于神经网络的选址区位评价模型分析应用 总被引：3，自引：0，他引：3
针对设施选址区位评价问题,分析了分级评分、回归分析等传统方法的特点和不足,并由此提出基于人工神经网络的选址区位评价模型;系统地分析了利用神经网络模型进行选址区位评价的思路和特点,提出基于遗传算法的网络结构和网络学习优化算法;通过某大型银行网点的选址实例分析,验证了该评价模型的可行性和实用性,同时也总结了其在实际应用中的若干规律。 相似文献
25.
26.
27.
人工神经网络在爆破块度预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络模型对爆破块度进行预测,实验结果表明,该方法是完全可行的。通过对实验样本数据进行归一化处理后再对人工神经网络模型进行训练和预测,其预测精度会得到大大提高。 相似文献
28.
29.
人工神经网络方法估算海洋上混合层深度的初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
上混合层深度是海洋上层热力结构特征的重要参数.结合南海南部海区一连续温盐深观测站的实测资料和NCEP再分析风场资料,以海洋表层温度和风应力为输入,以温度差值判断方法计算所得上混合层深度为输出,采用BP神经网络和广义回归神经网络2种方法进行训练,建立了南海南部海区的上混合层深度人工神经网络计算模型.实验显示,两种模型仿真结果与温度差值方法计算结果均方根误差分别为3.58m、3.09m,线性相关分别达0.87、0.91,绝对误差分别为2.80m、2.37m,相对误差分别为9.40%、7.40%.这一结果表明,人工神经网络方法精度较高,是一种切实可行的上混合层深度估算方法. 相似文献
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