冬小麦农田不同高度极端气温预测[ ]

利用2019年1月—2022年6月冬小麦农田小气候自动观测站观测的数据和齐河县国家基本气象观测站同期观测资料,采用多元线性回归和BP神经网络方法,建立冬小麦农田30 cm、60 cm、150 cm日最高和日最低气温预测模型。结果表明:两种模型对农田气温的预测效果均较好,阴天条件下150 cm最高气温预测效果最好;晴天条件下30 cm最高气温预测效果最差。两模型模拟结果分层次看,农田气温的模拟精度150 cm>60 cm>30 cm;分天气类型看,多元回归模型农田各层气温的模拟精度阴天>多云>晴天,BP神经网络模型农田30 cm、60 cm最高气温的模拟精度多云>阴天>晴天,农田30 cm最低气温的模拟精度多云与阴天相同,均大于晴天,农田60 cm最低气温的模拟精度晴天>多云>阴天,农田150 cm最高及最低气温的模拟精度晴天与多云相同,均大于阴天;分要素看,30 cm最低气温的模拟精度高于最高气温、60 cm和150 cm最高气温的模拟精度高于最低气温。通过比较,BP神经网络模型的预测精度比多元线性回归模型的预测精度高。两种模型均能满足冬小麦农田气温的预测需求。     

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地地震多参数BP神经网络预测煤层厚度

依据煤层反射波运动学和动力学特征，提取出了波峰波谷振幅A1、平均频率Fa、主频带能量Qf1、低频带宽能量Qf和峰值频率Fmain等5个地地震特征参数。选取8组学习样本，利用4层BP（Back Propagation)人工神经网络模型，采用动量法和自适应调整的改进算法，训练BP网络，用训练好的BP网络预测煤层厚度。经实例验证，地震多参数BP网络预测煤层厚度精度高，是一种有效的煤厚预测方法。     

面向LiDAR/Radar松组合的迭代加权IEKF-BP组合算法精度分析

为了验证目前高精度定位中多传感器组合定位模型性能的优越性,以更好地解决自动驾驶场景下自主定位中出现的预测精度标准不一致、预测不及时及误预测率高等问题,本文利用LiDAR与Radar数据,建立了一种基于迭代加权的IEKF-BP组合算法的松组合模型,并对两种传感器组合定位结果精度进行了分析.试验表明,迭代加权的IEKF-B...     

基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法, 进行隧洞围岩分类, 在传统BP算法的基础上, 通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法, 使得当误差大于上临界值时, 则降低学习率, 当误差小于下临界值时, 则适当提高学习率, 这样可加快网络的训练速度, 确保网络的稳定性; 通过引入调整学习率参数, 使得传递过程更加敏感, 加快了传递函数的收敛速度, 提高了训练函数的计算精度; 通过给定隐含层节点模型的取值范围, 对网络结构进行优化, 提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中, 分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002) 》的分类结果完全一致, 表明该方法具有良好的工程实用性.      

PCA-BP神经网络在SO2浓度预报中的应用

将基于主成分分析(PCA)的BP神经网络预报方法引入大气污染预报,建立SO2浓度预报模型.结果表明:应用主成分分析对数据进行前处理,以原始预报因子的主成分作为BP神经网络的输入,降低了数据维数,消除了样本间存在的相关性,大大加快了BP神经网络的收敛速度.对模型进行预报验证,预报值与实际值之间的绝对误差为0.0098,预报值与实际值的相关系数达到0.885,得到较好的预报效果.并且比一般的BP神经网络模型具有较高的拟合和预报精度.     

一种新的温度传感器湿度补偿方法

针对温度传感器测量中易受湿度影响的问题,通过对思维进化算法（Mind Evolutionary Algorithm,MEA）中的趋同操作、异化操作及收敛条件进行研究改进,对趋同操作中的散布权值进行自适应调整,在异化操作中引入差分进化算法的变异操作,并考虑收敛条件中搜索平面平缓的情况,提出了基于改进思维进化算法的BP神经网络湿度补偿方法.由湿度影响检定实验得到的样本数据,利用此补偿方法建立湿度补偿模型,将补偿结果与未经优化的BP神经网络模型的结果进行比较研究.结果表明,基于改进思维进化算法的BP神经网络模型补偿精度较高,收敛速度快,计算量小,可有效提高温度传感器的测量精度和可靠性,便于实际应用.     

基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用

复杂岩溶地区的溶洞发育规模受地质构造、地区岩性、地下水动力系统等多种因素的影响,具有高度复杂性和非线性的特征。通过对岩溶区溶洞的赋存规律研究,确定影响溶洞发育规模的控制因素进行定量处理,收集已探明溶洞的样本数据。为克服已有研究对溶洞发育规模定性描述的模糊性,文章利用BP（Back Propagation）神经网络对自组织、自适应特性对数据样本的非线性关系揭示的能力,实现对溶洞发育规模的预测,并基于MATLAB实现BP神经网络结构的设计、训练、预测,其结果表明:BP神经网络模型对溶洞规模预测的精度高、收敛性能好。      

基于主成分神经网络的台风灾害经济损失评估

本研究建立了浙江省台风灾害直接经济损失评估模型。把浙江省台风灾害直接经济损失资料换算成直接经济损失指数,运用主成分分析法对表示致灾因子、孕灾环境与承灾体的评估因子进行数据处理,提取主成分作为BP神经网络模型的输入,从而建立评估模型。模型历史拟合结果和实际一致。在2007年和2008年影响浙江省的5个台风的实际评估中,强台风"Vipa"灾后评估值比实际值偏大2.16,其余4个台风灾后评估值比实况偏大0.2~0.7,反映了人们对影响大的台风防灾减灾工作的重视和防灾减灾效果。根据台风开始影响时过程风雨预报值进行预评估,过程风雨预报值较准确的台风,预评估结果和灾后评估值一致;过程风雨预报值误差较大的台风,预评估效果较差。因此,该模型可用于实际台风灾害直接经济损失评估,提高台风影响前风雨预报准确率是提高预评估准确率的关键。