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1.
计算结构可靠度的RBF神经网络响应面法   总被引:6,自引:0,他引:6  
对功能函数不能明确表达的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,提出了RBF神经网络响应面法,并通过算例与常用的BP神经网络响应面法进行了对比分析,该方法在学习速度、迭代次数等方面均优于BP神经网络响应面法。该方法用于大型复杂结构的可靠性分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。  相似文献
2.
基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
王艳姣  张鹰 《海洋工程》2005,23(4):33-38
利用Landsat7ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低.  相似文献
3.
基于BP神经网络的海水盐度建模研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对受诸多因素影响的复杂的海水盐度参数非线性输入输出特性,训练并建立BP神经网络模型,介绍了该模型的结构特点和原理。分析表明,该方法在海水盐度建模等复杂系统方面具有实用性和可靠性,并有很好的应用前景。  相似文献
4.
基于改进BP神经网络的海底底质分类   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。  相似文献
5.
基于粗糙集与人工神经网络的变压器故障诊断   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据电力变压器故障诊断问题,提出了基于粗糙集与人工神经网络的变压器故障诊断模型,分析了该模型的实现步骤.采用Kohonen网络对连续属性值进行离散化,应用粗糙集理论对特征参数进行属性约简,并把约简结果生成规则作为BP网络的输入.仿真结果表明,把经过粗糙集理论预处理过的数据送入BP网络训练,提高了学习速度和故障诊断正确率,减少了训练时间.  相似文献
6.
利用化学传感器检测海水中的多氯联苯   总被引:1,自引:1,他引:0  
为建立一种简单快捷的多氯联苯检测方法, 本研究应用化学传感器对宁波沿海重点陆源排污口及周边海水中的多氯联苯进行了检测, 采用HS-SPME-GC-MS(顶空固相微萃取-气质联用)对结果进行了验证。利用化学传感器测定海水中的多氯联苯, 在LDA(线性判别分析)中, 总判别率为99.81%。海水体积增大到5mL时, LDA 最低检测限达到了0.01ng/L。建立的模型中, 欧氏距离、相关性、判别函数法和马氏距离对样品浓度鉴别的正确率分别达到了100%、100%、92%、84%。采用Loading分析法简化了传感器阵列, 使BP神经网络总的MSE达到了5.6548e?006, 总的相关系数0.99998, 而最大误差只有1.0300e?002的水平。HS-SPME-GC-MS对海水中多氯联苯浓度的检测限最 低为0.001?g/L, 远高于化学传感器的0.01ng/L, 回收率在100%—120%之间。  相似文献
7.
基于遗传BP神经网络的海底沉积物声速预报   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在海底沉积物声速预报中,针对传统经验公式存在预测精度差、适用范围窄、缺乏物理意义等问题,在已有BP神经网络预测的基础上,运用遗传算法优化其初始权值和阈值的方法,构建出基于含水量、孔隙度的声速预报模型。将南沙海域采集得到的海底沉积物样品分为两部分,抽取120组涵盖陆架、陆坡、海槽等地貌单元的样品作为训练数据,另外剩余6组作为测试数据。经试验对比后发现,在对本区域进行声速预报时,宜采用遗传算法优化的BP神经网络,其要优于传统的单参数、双参数回归拟合预报方法和国内外其他学者所得到的经验公式。此种预报方法具有一定的科学依据和广泛的应用前景,可在今后为建立明确、统一的声速预报模型提供参考。  相似文献
8.
东南太平洋智利竹筴鱼Trachurus murphyi是我国大型拖网渔船队的重要捕捞对象。准确预报中心渔场是提高渔业生产能力的重要工作。本文根据2003—2009年我国船队在东南太平洋海域捕捞智利竹筴鱼的渔捞日志数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)和海面高度(SSH)等海洋环境因子,利用主成分和BP神经网络方法对智利竹筴鱼中心渔场预报模型进行了研究。研究利用主成分分析法(PCA)得到累计贡献率在90%以上样本的主成分,综合考虑模型测试的精度与速度,基于原始样本和经PCA处理后的主成分分别建立了BP模型,其最优BP模型结构分别为5∶10∶1和3∶7∶1。研究结果表明,经PCA处理后的主成分所建立的BP神经网络模型在训练结果和测试结果上均要优于用原始样本建立的BP神经网络模型,两者的预报准确率分别为67%和60%。  相似文献
9.
对取自长江、黄河三角洲和东海 230个表层沉积物样的重矿物资料进行人工神经网络分析.结果表明,东海外缘(外陆架和冲绳海槽)沉积物具有明显的分区特征,并与不同的物源影响密切相关.外陆架、陆坡和西部槽底的碎屑物主要来自长江;冲绳海槽中轴线以东主要受槽底火山和岛坡物源控制;黄河物源扩散的影响局部可达26°20′N线以北的陆架、陆坡和槽底区.  相似文献
10.
在明确城市土地集约利用概念和内涵的基础上,建立了沿海城市土地集约利用评价指标体系,运用BP神经网络构建了一个定量评价模型,并应用其对大连市城市土地集约利用水平进行综合评价和分区判定.评价结果表明,大连市城市土地集约利用处于适度水平,区域差异显著,其中西岗区集约水平最高,金州区最低;而土地投入产出偏低是影响大连市城市土地集约利用的主要原因.  相似文献
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