四川省稻飞虱发生程度及趋势预报

分析了稻飞虱发生与气象要过之间相关性，利用逐步判别法对四川省稻飞虱的发生程度进行预报，其预报效果较好。     

一种面向系统状态参数预报的过程神经网络模型及其算法

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...     

EOF-LSTM神经网络的电离层TEC预报模型

为有效利用电离层总电子含量序列的时间信息,提出一种经验正交函数分解与长短期记忆神经网络组合的预报模型,利用IGS提供的云南地区TEC格网数据,分别对不同地点和不同时段的电离层进行建模预报。实验结果表明,该模型在同一时段预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.83 TECu,较单一模型减小16%,其平均相对精度最优达91.56%,较单一模型增加7%;在同一地点预报5 d的TEC值均方根误差最优达1.86 TECu,较单一模型减小25%,其平均相对精度最优达90.74%,较单一模型增加7%。     

基于SSA-Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型

针对基于神经网络的电离层TEC短期预报存在精度较低、易陷入局部最优的问题,利用CODE中心提供的TEC数据及地磁活动指数,建立基于麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的电离层TEC短期预报模型,并通过BP模型、Elman模型及SSA-Elman组合模型分别对电离层平静期和扰动期中低纬度TEC进行5 d连续预报....     

相空间重构神经网络在洪水灾害损失预报中的应用

在灾害领域中引入混沌理论,将相空间重构理论与神经网络相结合,提出了洪灾成灾面积预测模型。通过相空间重构,把一维成灾面积时间序列拓展为多维序列,而多维序列包含着各态历经的信息,从而可挖掘更为丰富的信息,有利于神经网络的训练。利用神经网络模型可以较好地求解非线性问题,因而使预测结果更符合实际。实例表明,该模型预报精度较高。     

基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络卫星钟差预报

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...     

导航卫星钟差预报的Elman神经网络算法研究

针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。     

贝叶斯正则化的Elman神经网络电离层TEC预报模型

利用2017年中低纬电离层总电子含量、地磁活动指数、年积日等参数,首次建立基于贝叶斯正则化(Bayesian regularization)的Elman回归神经网络(BR-Elman)的电离层TEC预报模型。同时,根据地磁活动指数的变化特征,分别进行平静电离层和扰动电离层预报建模。实验结果表明,该方法在平静期5 d预测值的均方根误差为1.19 TECu,残差为1.03 TECu,相关系数为0.93;在扰动期5 d预测值均方根误差为1.34 TECu,残差为1.01 TECu,相关系数为0.91。贝叶斯正则化的BP神经网络模型以及传统BP神经网络模型在平静期与扰动期5 d的预测上,均方根误差最小为1.87 TECu,残差最小为1.50 TECu,相关系数最优为0.87。通过对比分析,该模型较其他2个模型的预报效果有明显改善。     

一种LSTM神经网络在卫星钟频率快速变化期间钟差预报的应用

为克服多项式模型在卫星频率快速变化期间精度衰减快的问题,提出一种基于LSTM神经网络的钟差预报模型。与多项式模型的对比实验结果显示,在卫星钟平稳运行期间,两种模型的结果几乎一致;在卫星钟输出频率发生快速变化时,LSTM神经网络模型的预报精度较多项式模型提高显著,仍能提供较高精度的钟差预报结果。     

基于不同BP神经网络的西南大西洋阿根廷滑柔鱼渔场预报模型比较

根据2003-2011年渔汛期间我国鱿钓船在西南大西洋海域的生产统计数据,结合海洋遥感获得的海表温度(SST)和海面高度(SSH)等数据,以单位捕捞努力量渔获量(CPUE)和作业次数作为中心渔场指标,以月份、经度、纬度、SST和SSH为输入因子,利用BP神经网络方法构建西南大西洋阿根廷滑柔鱼中心渔场预报模型。比较14种不同结构的BP神经网络模型,以CPUE作为中心渔场预报指标的BP模型均较佳,其拟合残差范围为0.004 0~0.005 5,平均值为0.004 7;而以作业次数作为中心渔场预报指标的BP模型,其拟合残差范围为0.009 3~0.011 6,平均值为0.010 4。输入因子为月份、经度、纬度、SST和SSH,输出因子为初值化后的CPUE,网络结构为5-4-1时的BP神经网络模型为最佳,其拟合残差为0.004 025,该模型可用于阿根廷滑柔鱼中心渔场的预报。BP神经网络方法可为准确渔场预报提供新途径。     

环境污染预测的人工神经网络模型

作者用基于Ｂ－Ｐ算法的人工神经网络，提出了建立环境污染物浓度预测的方法，并通过一个大气污染物ＳＯ２浓度的人工神经网络预测实例，证实了人工神经网络用于环境污染预测的可行性。     

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四川水稻稻飞虱发生的天气环流型式分析

根据四川稻飞虱灯下诱捕资料，结合历史天气图等气象资料，分析四川稻飞虱迁入概况、峰次及其相应的天气形势，得出了四川省稻飞虱迁入发生的天气形势特征和环流分型，为四川水稻用飞虱发生的测报提供了依据。     

基于神经网络的滑坡变形预测报研究

利用ＢＰ神经网络方法建立了滑坡变形预报模型,在此模型的基础上对几个典型滑坡进行了预报分析,其结果表明用ＢＰ模型进行滑坡短期预报效果较好。     

人工神经网络系统在储集层评价中的应用

人工神经网络将储层地质模型进行学习和训练,自动建立各参数的内在联系,根据各参数的贡献大小,对储集层进行客观的评价。     

神经网络在工程场地稳定性评价中的应用

本文应用ＢＰ网络对厦门海沧开发区工程场地的稳定性进行了综合评价,其评价结果与实际情况吻合一致。为工程场地地质质量评估提供了科学依据,同时也表明人工神经网络是解决此类问题的理想方法之一。     

RS GIS与计算机技术在土地资源综合调查中的应用及效果评述

采用RS、GIS和计算机技术3者相结合的方法,对广东省土地资源进行了首次综合调查.结果表明该方法速度快、费用少、数据准确可靠,成果资料实现了现代化管理模式,调查结果能满足我国社会主义经济建设快速发展的需要.