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1.
基于AGA的SVM需水预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
张灵  陈晓宏  刘丙军  王兆礼 《水文》2008,28(1):38-42,46
需水预测是一个由城市人口、工业水平、社会经济水平共同作用的多因素、多层次的复杂非线性系统.其结果将直接影响受区域水资源承载力约束的产业结构、布局形态等决策.作为一种集中参数预报方法,支持向量机方法具有对未来样本的较好的泛化性能,对于这类资料缺乏、系统结构尚欠清晰的问题可以取得较好的模拟和预测结果.基于此,本文将支持向量机方法引入需水预测领域,建立了需水预测支持向量机模型.同时,本文将加速遗传算法和支持向量机方法耦合起来,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法.模型在珠海市的应用实例表明:与简单遗传算法比较,AGA的模型参数寻优效率更高;与BP神经网络模型相比,SVM模型较好地解决了小样本、经验性等问题,并取得了较高的预测精度.  相似文献   
2.
地形坡度对多金属结核分布的控制作用   总被引:3,自引:3,他引:3  
选取我国东太平洋多金属结核开辟区内的一个区域作为研究区,利用人工神经网络中应用最为广泛的BP网络,建立控制多金属结核分布的地质因素与多金属结核分布之间的映射关系,探讨地形坡度对多金属结核分布的控制作用.结果表明,在经度、纬度、水深、坡度四个因素中,坡度对结核分布影响程度最大;多金属结核主要分布于坡度小于5°的地方;当坡度小于5°时,丰度与地形坡度呈正相关,品位与地形坡度呈负相关,丰度与品位呈负相关;品位与坡度似呈指数关系,坡度增大,品位降低.  相似文献   
3.
本文介绍了 Kohonen神经网络对输入数据进行聚类方法在卷烟配方中的应用 ,提出了从核心样本动态搜索 BP网络训练样本的新探索 ,摒弃了过去 BP算法中训练样本固定不变 ,互不相交的方法 ,实现了 BP网络和 Kohonen网络动态无缝集成。  相似文献   
4.
Abstract. Survival and behaviour of the hermatypic coral Diploria strigosa was studied during 6–24 h doses with water-accomodated fractions of chemically dispersed crude oil, and for a subsequent recovery period of 1 month. Experiments utilized a flow-through laboratory dosing procedure and incorporated petroleum hydrocarbon measurements in order to simulate a major but short-term oil spill in shallow subtidal benthic reef environments. Chemically dispersed oil treatments consisted of Arabian Light Crude oil with Corexit 9527 or BP1100WD at 1–20 ppm concentrations of oil.
In general, effects observed were sub-lethal, temporary, and associated with the highest concentrations tested. Responses to the presence of dispersed oil at 20ppm for 24 h included mesenterial filament extrusion, extreme tissue contraction, tentacle retraction and localized tissue rupture. The nature and severity of reactions during the dosing phase varied between colonies and treatments, but colonies typically resumed normal behaviour within 2 h to 4 d of the recovery period. It therefore seems unlikely that observed biological effects would impair long-term viability.  相似文献   
5.
Dimethylsulfide (DMS), chlorophyll a (Chl-a), accessory pigments (fucoxanthin, peridinin and 19-hexanoyloxyfucoxanthin), and bacterial production (BP) were measured in the surface layer (0–100 m) of the subarctic North Pacific, including the Bering Sea, during summer (14 July–5 September, 1997). In surface sewater, the concentrations of DMS and Chl-a varied widely from 1.3 to 13.2 nM (5.1 ± 3.0 nM, mean ± S.D., n = 48) and from 0.1 to 2.4 µg L–1 (0.6 ± 0.6 µg L–1, n = 24), respectively. In the subarctic North Pacific, DMS to Chl-a ratios (DMS/Chl-a) were higher on the eastern side than the western side (p < 0.0001). Below the euphotic zone, DMS/Chl-a ratios were law and the correlation between DMS and Chl-a was relatively strong (r 2 = 0.700, n = 27, p < 0.0001). In the euphotic zone, DMS/Chl-a ratios were higher and the correlation between DMS and Chl-a was weak (r 2 = 0.128, n = 50, p = 0.01). The wide variation in DMS/Chl-a ratios would be at least partially explained by the geographic variation in the taxonomic composition of phytoplankton, because of the negative correlation between DMS/Chl-a and fucoxanthin-to-Chl-a ratios (Fuc/Chl-a) (r 2 = 0.476, n = 26, p = 0.0001). Furthermore, there was a positive correlation between DMS and BP (r 2 = 0.380, n = 19, p = 0.005). This suggests that BP did not represent DMS and dimethylsulfoniopropionate (DMSP) removal by bacterial consumption but rather DMSP degradation to DMS by bacterial enzyme.  相似文献   
6.
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   
7.
由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。  相似文献   
8.
BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。  相似文献   
9.
变形分析的神经网络技术应用实例   总被引:1,自引:0,他引:1  
胡伍生 《测绘工程》2008,17(3):37-40
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。  相似文献   
10.
基于退火BP神经网络的GPS高程转换   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。  相似文献   
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