神经网络技术在单机应变寿命监控中的应用研究

目的解决单机应变监控载荷模型中非线性问题带来的误差。方法基于人工神经网络技术,结合某型飞机典型盒段试验件有限元模型,建立用于单机应变寿命监控的神经网络载荷模型,利用随机选取的测试数据对模型的精确性进行验证,并与多元线性回归模型进行对比分析。结果 BP神经网络载荷模型的预测值比较贴近实测值,同时要优于多元线性回归模型的预测结果。结论 BP神经网络载荷模型可以用于单机应变监控,而且预测精度更高,可以更加准确地把握平尾的损伤情况。     

BP人工神经网络在环境空气SO_2质量浓度预测中的应用

根据西安市雁塔区小寨环境空气监测点2011年7月31日起400 d的SO224小时平均浓度监测数据时间序列建立BP人工神经网络(ANN)预测模型,并用接下来100 d的数据对模型的仿真性能进行检验,从而验证了BP人工神经网络模型预测环境空气SO224小时平均浓度的可行性与准确度。经反复调试,最终选用2-3-1的网络结构并以trainbr作为训练算法,经34次迭代网络收敛,耗时7 s,预测结果相对于实际监测数据的平均绝对百分比误差为0.082,模型显示出良好的预测性能。预测结果表明,结构设定合理、训练算法选用适宜的BP人工神经网络模型能较好地反映SO2浓度的动态变化规律,具有可行性。     

运用回归分析与人工神经网络预测含硫芳香族化合物好氧生物降解速率 …

为了研究人工神经网络预测有机化合物生物降解的性能，运用多元线性回归方法和误差２反向传递人工神经网络模型以基团代码作为结构描述符，分别拟合，预测一批硫芳香族化合物的一级好氧生物降解速率常数。     

基于遗传算法优化BP神经网络的水生态修复原位控浊混凝投药预测

暴雨过后河湖浑浊度急剧升高,严重干扰了河湖水生态修复工程中沉水植物的恢复和重建。针对水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂选型和投加量难以确定的问题,对模拟河湖浑浊水样进行混凝实验并构建混凝预测数据集,采用BP神经网络模型对混凝剂投加量进行预测,并结合遗传算法对模型进行优化。基于混凝实验结果,选取综合混凝效果更佳和成本更低的混凝剂(硫酸铝),和不同投加量间混凝效果存在显著差异的混凝剂投加量范围在0～30 mg/L的混凝数据进行混凝预测模型的训练。结果表明：1)BP神经网络回归模型性能(R²=0.78)优于多元非线性、多元线性回归模型和BP神经网络分类模型,88.67%的样本预测绝对误差<5 mg/L;经遗传算法优化后,模型R²提升至0.86%且95%以上的样本预测绝对误差<5 mg/L,说明遗传算法有效提升了模型的预测精度和预测稳定性。2)混凝剂投药梯度是除建模数据量之外另一个影响模型性能的重要因素,在实际工程应用中,应尽可能增加建模数据量和降低投药梯度,以提高混凝投药预测模型性能。研究结果可为水生态修复原位混凝控浊过程中混凝剂种类和...     

基于神经网络的教室室内PM2.5浓度预测研究

为建立适用于教室PM_2.5的室内预测模型，该文依据长期监测的教室内环境数据，建立了涵盖室内外环境参数、人员活动因素和季节性因素在内的PM_2.5预测模型。研究使用多元线性回归模型和人工神经网络模型，采用主成分分析法和和熵值法分析了影响室内PM_2.5浓度的总方差的影响因素权重及对BP神经网络输入因子进行降维。结果表明：(1)在采集的13个因素中，对室内PM_2.5的总方差解释大小排名前5的影响因素依次是室内相对湿度、室内通风量、室内二氧化碳浓度、室外相对湿度、门开启时间占比。(2)采用BP神经网络的预测效果优于传统的多元线性回归，拟合优度R2从0.412上升到0.547。(3)针对BP神经网络，采用交叉验证法验证了各个季节的预测效果，结果表明春季的预测效果最好，冬季次之，秋季最差。(4)采用主成分对数据进行降维和调整BP神经网络的隐藏层数能够优化BP神经网络，可将R2提升至0.710和0.805。研究结果可为机械通风下的教室室内PM_2.5预测模型建立提供依据和数据支撑。     

运用回归分析与人工神经网络预测含硫芳香族化合物好氧生物降解速率常数

为了研究人工神经网络预测有机化合物生物降解的性能,运用多元线性回归方法和误差反向传递人工神经网络模型以基团代码作为结构描述符,分别拟合、预测了一批含硫芳香族化合物的一级好氧生物降解速率常数．结果表明,由于神经网络自动考虑了基团间的交互作用,它对生物降解这类复杂问题有极高的求解能力,预测的均方误差为０．００１０２,远低于线性回归模型的预测误差０．０１５９１     

造纸废水处理过程的高斯过程回归软测量建模

针对造纸废水处理系统的时变性、非线性和复杂性等特点,本文提出一种基于高斯过程回归的软测量模型.基于平方指数协方差、线性协方差和周期性协方差函数组合构建了7种高斯过程回归模型,分别对出水化学需氧量和出水悬浮固形物浓度进行回归预测.此外,还对比了多元线性回归模型、主成分回归模型、偏最小二乘模型、人工神经网络模型和高斯回归模型的预测效果.对比计算结果表明无论是对输出变量的训练拟合还是预测,高斯过程回归模型的拟合效果均优于非高斯过程回归模型.高斯过程回归模型的预测结果表明：对于出水化学需氧量,线性协方差函数与周期性协方差函数的组合模型可以取得最好的预测结果;对于出水悬浮固形物,平方指数协方差函数与线性协方差函数组合模型可以取得最好的预测结果.     

神经网络和多元线性回归筛选QSAR模型结构参数

在人工神经网络信息流分析的基础上,通过比较人工神经网络模型中的连接权值和阈值建立了筛选定量构效关系中分子结构参数的新方法.结果表明,采用人工神经网络筛选得到的结构参数构建定量构效关系模型,其模型质量和预测能力均优于多元线性回归方法筛选得到的结构参数所构建的定量构效关系模型.     

海水环境因素与材料腐蚀相关性研究

海洋环境中金属材料的腐蚀速率主要受温度、pH值、溶解氧、盐度等环境因素的影响。基于材料的海洋腐蚀试验数据,分析了海水环境因素与材料腐蚀速率之间的关系,利用线性回归建立了环境因素与材料腐蚀之间的关系,应用人工神经网络BP算法建立了环境因素与材料腐蚀的作用模型,预测结果能较好地反映出海水环境因素对材料腐蚀速率的影响。     

GA-BP神经网络在铜合金海洋腐蚀预测中的应用

目的 充分利用海洋腐蚀数据,深入分析数据规律.方法 在BP神经网络的基础上引入遗传算法,以克服神经网络模型固有缺陷,提高预测精度和训练速度.结果 对GA-BP人工神经网络进行了简要阐述,并以铜合金在海水中的腐蚀数据为例,应用GA-BP人工神经网络建立了海水腐蚀预测模型,对预测结果进行了评价.结论 预测结果表明,模型能满足设计要求,具有较好的泛化能力.     

B－P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本，应用人工神经网络Ｂ－Ｐ算法，分别建立了３参数和４参数的水质分类模型。并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的。且由于Ｂ－Ｐ网络有自学习、自适应的能力，因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

B-P网络用于环境质量分类研究

用全国２５个湖泊的水质指标资料作为训练样本,应用人工神经Ｂ－Ｐ算法,分别建立了３参数和４参数的水质分类模型,并用所建立的模型对６个湖泊水质进行分类检验效果。结果表明Ｂ－Ｐ模型应用于环境质量分类是可行的,且由于Ｂ－Ｐ网络有学习,自适应的能力,因而与其它的环境质量分类法相比具有优越性。     

基于B—P神经网络优化算法的城市环境空气中PM10浓度预测模型

将B—P神经网络应用于西安市环境空气中P10浓度预测,对网络结构和算法进行了优化,建立了PM10浓度预测模型。经验证模型精确度比较高,PM10日平均浓度绝对误差0．015～0．020mg／m^3,相对误差在-20％～20％范围内。     

大气环境质量综合评价的B－P网络模型

选取大气环境质量的三级标准作为３个学习样本，以ＳＯ＿２，ＮＯ＿ｘ和ＴＳＰ三种污染物的三级标准浓度限值作为样本的输入特征值，建立了三参数的Ｂ－Ｐ网络大气环境质量综合评价模型，用该模型对３１个测点的大气环境质量进行评价，并与模糊数学和灰色系统法的评价结果比较，表明Ｂ－Ｐ网络用于大气环境质量评价具有优越性。     

人工神经网络在大气环境质量评价中的应用

针对大气环境中的数据监测与模式识别问题,应用人工神经网络理论,在自然环境大气腐蚀试验网站建立大气环境质量B-P网络评价模型。江津试验站成功地应用了该模型。通过1996-2000年大气环境质量评价结果表明,人工神经网络用于大气环境质量评价的方法是一种新方法,也是一种可行的方法。     

基于B－P网络的水质营养状态评价模型及其效果检验

选取与ＴＳＩ＿ｃ为０．５０，１００相应的水质营养状态作为３个建模样本，以ｃｈｌ－ａ，ＴＰ，ＴＮ和ＳＤ４个水质参数作为样本的输入特征，建立Ｂ－Ｐ网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国３０个湖泊水质的营养状态评价，获得了较好的检验效果。     

B－P网络用于水质综合评价方法的研究

本文应用误差反向传播（Ｂ—Ｐ）算法的人工神经网络建立了水质综合评价模型。该模型应用于实例的水质评价结果表明Ｂ—Ｐ网络用于水质综合评价具有客观性和实用性。     

B－P网络用于水质综合评价方法的研究

本文应用误差反向传播（Ｂ—Ｐ）算法的人工神经网络建立了水质综合评价模型。该模型应用于实例的水质评价结果表明Ｂ—Ｐ网络用于水质综合评价具有客观性和实用性。     

基于B－P网络的水质营养状态评价模型及其效果检验

选取与ＴＳＩｃ为０，５０，１０相应的水质营养状态作为３个建模样本，以ｃｈｌ－ａ，ＴＰ，ＴＮ和ＳＤ４个水质参数作为样本的输入特征，建立了Ｂ－Ｐ网络的水质营养状态评价模型。该模型应用于全国３０个湖泊水质的营养状态评价，获得了较好的检验效果。     

综合环境质量的B－P网络二级评价

为了探索人工神经网络应用于环境质量评价的可行性和合理性,应用人工神经网络的B－P模型,构造了大气、水质和噪声的综合环境质量的B－P网络二级评价模型。并将该模型应用于实例作效果检验。结果表明B－P网络用于环境质量评价适应性强,方法可行,结果合理。