基于BP神经网络的GPS导航算法

GPS导航解算中常用最小二乘算法。随着高动态用户需求精度的不断提高，且由于线性化忽略高次项，初始值精度低以及差分后剩余或放大误差的存在。导航解精度很难满足高动态用户的需求。为此，本文基于BP神经网络的非线性逼近性能。给出了基于BP神经网络的GPS导航算法。实测数据计算结果表明该算法能够真实地反映载体运动轨迹，其导航解的精度和可靠性有明显的提高。     

利用多元地震属性预测测井特性

通过寻找井旁地震数据与测井曲线的关系,将这一关系应用到远离井的区域(只有地质数据,但无测井)来预测测井的有关特性,其方法有单属性分析和多属性分析[1]。本文通过实例描述了多属性分析的特点及预测结果。从单属性回归到多属性预测、再到神经网络预测过渡时,预测能力持续提高。同时对地震属性的选择和有效性进行了讨论,将结果应用到整个二维地震剖面上,能更好地确定井以外区域的测井特性。     

神经网络在电力系统负荷预测中的应用

选用2006年3月28日—2006年4月8日呼和浩特市供电局每日0—23时整点电力负荷资料，结合呼和浩特市电力负荷预測日的最高气温、最低气温和天气特征等气象因子的变化，采用将一周的7天每天都看作一种电力负荷类型，尝试应用BP神经网络预测呼和浩特市2006年4月9日的电力负荷值，预测值与实际值基本一致。这次尝试取得的成果，对专业气象服务实际工作中电力负荷预测具有较高的实用价气象因子电力负荷     

动量BP算法在路基沉降预测中的应用

提出一种采用动量BP算法来预测路基沉降的方法,结合具体的工程实例,构建了预测路基沉降的具体BP神经网络模型。预测结果表明,该模型有较高的预测精度,可作为预测路基沉降的一种新方法。     

陕西省地质灾害-气象预报预警系统研制及应用

为了提高地质灾害-气象预报预警工作的自动化程度和产品的质量,文章从计算机系统制作的角度探讨了地质灾害-气象预报预警的方法,论述了陕西省地质灾害-气象预报预警系统的运行环境、软件功能、空间数据库、模型方法等内容,并介绍了陕西省汛期地质灾害-气象预报预警的应用实例。     

用BP神经网络预测土抗剪强度指标c、φ

提出了应用BP神经网络来预测土抗剪强度指标c、φ。结合工程实例,详细介绍了该方法的建模过程,结果表明预测结果和实测结果很接近,神经网络在土性参数方面应用前景很广阔。     

数据挖掘技术在水文预报中的应用及水文预报发展趋势研究

数据挖掘作为知识发现过程中的重要步骤,是从大型数据库中提取未知的、有价值的和可操作性的关系、模式和趋势用于决策支持的过程。我国目前在防洪领域存在着大量水文数据,如何充分有效地利用各种智能算法对这些数据进行分析与挖掘,以形成相应的水文预报模型进行准确的水文预报是防洪决策支持系统完善和发展的重要方面。本文首先全面地介绍数据挖掘的功能分类及以数据挖掘为基础的水文预报体系,然后对数据挖掘技术在水文预报中的应用进行了探讨和研究。     

BP、Hopfield神经网络在位场反演中的应用比较

比较了BP、Hopfield二种神经网络模型的特性及其运行机制,分别用于位场反演,还比较了各自在位场反演中的应用效果。结果表明:这二种神经网络模型虽然都可用于位场反演,但由于Hopfield网络缺乏学习能力,不能较好地利用已知地质、地球物理信息而受到限制。而BP神经网络具有较强的学习能力,能从已知的信息中得到有利于解决最优化问题的结论,比Hopfield神经网络更加适合于位场的反演问题。     

基于神经网络的遥感影像分类方法研究

本文在研究BP神经网络和模糊理论的基础上,提出了传统BP算法的一种改进方法和基于模糊系统的神经网络遥感影像分类方法。通过试验表明:基于模糊技术的神经网络分类方法要优于BP神经网络方法,取得了令人满意的效果。     

基于BP神经网络的三维激光测高数据拟合方法

针对三维激光测高拟合问题，本文采用BP神经网络进行拟合，该方法可以有效地消除或减弱数据中的系统误差影响，提高计算精度。实际算例证明，在数据无粗差情况下，BP神经网络的内符合与外符合精度优于传统的二次曲面拟合的精度。