基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

讨论基于BP神经网络一体化AmOn污水处理工艺数学模型的构建。在分析神经网络和一体化AmOn污水处理工艺各自特点的基础上,建立了具有11个输入层节点、5个输出层节点以及包含两层隐含层的BP神经网络,并确定了各隐含层的节点数、网络的权值和阈值。对模型的验证结果表明:BP神经网络模型基本反映了AmOn一体化工艺的主要特点,网络预测出水结果与实测结果相差不大,神经网络模型具有较好的泛化能力。     

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。     

一种战车主减速器温度预测方法研究

目的针对战车主减速器温度预测需求,建立时间序列ARIMA多步预测和BP神经网络预测模型,提出基于BP神经网络修正误差的ARIMA模型温度预测方法。方法结合BP神经网络的非线性能力与ARIMA模型预测能力,分析ARIMA在多步预测时误差产生原因,在神经网络对ARIMA多步误差进行预测基础上计算修正因子,把误差修正因子和BP网络结合,实现对多步预测误差的修正。结果ARIMA模型多步预测时,预测误差随预测步数的逐步增加不断增大,引入了误差修正因子进行修正。通过预测值与实际值进行对比,可有效提高预测准确度。结论 BP神经网络和误差修正因子结合应用可显著提高温度预测效果。     

基于BP神经网络的高校校园安全评价模型及其应用

本文将人工神经网络应用于高校校园安全评价中,建立了采用LM算法的三层BP神经网络高校校园安全评价模型,并参考国内对校园安全评价的研究成果,建立了校园安全评价指标体系,通过专家打分获得训练样本,用trainlm训练函数训练网络进行实例分析,其评价结果与实际一致,验证了该评价模型的适用性.该模型可以利用已有的比较成功的校园...     

灰色神经网络模型在油气管道腐蚀速度预测中的应用

简要说明了GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测过程,提出了灰色神经网络组合模型,用此方法对某原油长输管道腐蚀速度进行了预测,并用MatLab语言编程的方法对数据做了处理,结果表明用该方法预测得到的数据与实测值非常接近。     

大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测

应用小波分解和重构对SO2浓度年变化趋势进行分析,在此基础上,建立了一种分段BP神经网络预测模型,并对各段有针对性地设计了神经网络预测模型.采用主成分分析进行输入变量降维.在BP网络训练过程中,往往会出现过拟合的现象,为此,在训练过程中,将样本等间距地分离为训练集和验证集来防止这个问题.为了消除网络的权值初始化对学习系统复杂性的影响,采用了5个子网络输出取算术平均的神经网络集成的方法.预测结果表明,该模型应用于SO2浓度预测具有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的神经网络模型.     

基于BP神经网络的粤北某地区地下水脆弱性评价及其风险管控

针对传统DRASTIC模型在参数权重确定过程中主观性强问题,以粤北某地区浅层地下水为研究对象,利用采集的地下水相关数据和新增土地利用类型参数,在优化BP神经网络算法和构建DRASTICL模型基础上,借助地下水NO^-₃浓度进行模型验证,建立耦合BP神经网络算法的BP-DRASTICL模型,进而根据地下水脆弱性空间分布特点提出了地下水污染风险管控对策。结果表明：训练函数为trainlm、学习率为0.1、隐含层神经元节点数为6时,BP神经网络算法效果最好,相应地获得的最优BP-DRASTICL模型参数权重依次为0.1420(地下水埋深,D)、0.1151(净补给量,R)、0.0791(含水层介质,A)、0.1833(土壤介质,S)、0.0908(地形,T)、0.1574(包气带介质影响,I)、0.0891(渗透系数,C)和0.1433(土地利用类型,L)。D、S、T和L对评价结果的影响最大。与DRASTIC模型、DRASTICL模型相比,BP-DRASTICL模型的Pearson和Spearman相关系数最高,分别达到0.615和0.656,表明硝...     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。     

基于BP模型的大气污染预报方法的研究

BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一,它是一种简单而又非常有效的算法.笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型.计算结果表明,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为信息社会的城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法.      

西安市PM2.5时空分布模型研究

由基于时间序列的神经网络与BP神经网络构成一个二级神经网络模型.首先用基于时间序列的神经网络来构造模型,在每个监测站运用基于时间序列的神经网络模型得到一PM2.5的预测值P1,PM2.5与地理坐标之间无根本联系,只与相应地理坐标的环境因子有关,故用BP神经网络建立预测值P1与实测值P的模型,从而得到预测值P2,即通过构建二级神经网络得到PM2.5时空分布模型,然后对P2与P求均方差根RMSE进行检验.     

水质综合评价的人工神经网络模型

为探讨水质综合评价的客观方法,以成都市金堂县东风水库水质资料为例,建立了地面水水质综合评价的BP网络和Hopfield网络模型。BP网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的唯一性。Hopfield网络更优于BP网络,既适用于定量指标的水质参数又适用于定性指标的水质参数,而且使水质评价形象化     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

基于Metropolis准则的BP模型改进及在太湖Chl-a预测中的应用

水体富营养化及藻华暴发已成为湖泊治理中的主要问题,利用历史监测数据,采用BP神经网络对水体中叶绿素a(Chl-a)浓度进行预测,已成为藻华预警的主要手段.但该方法存在迭代速度慢、易陷入局部极值等局限性,导致产生拟合结果不优或预测误差较大等问题.利用Metropolis接受准则的全局寻优能力,将其与BP神经网络相结合构建...     

船舶溢油事故等级评估方法比较

船舶溢油事故等级评估是船舶溢油应急计划研究的重要内容,它受到溢油量、事故发生位置等多种因素的影响,是复杂的多属性分类问题.利用熵值法、关联度法和BP神经网络法3种目前常用的事故等级评估方法,对上海港1984─2003年发生的12起船舶溢油事故进行了危害等级判定,以期探索溢油事故等级合理量化评估技术方法.对比了3种方法在结果一致性、误差精度上的优劣性及实际适用性.结果表明:BP神经网络和关联度法适用性较好,熵值法必须结合专家打分才能得到较好的判定结果;同时BP神经网络法的评估结果一致性比率较高,误差率较低,但存在建模成本高和对噪声较敏感的缺点.      

基于灰色模型和神经网络的铝合金腐蚀预测对比

采用NaCl溶液对铝合金试验件进行预腐蚀试验,产生腐蚀坑,获取了不同腐蚀时间下的腐蚀数据,然后进行疲劳加载试验。分别利用灰色模型和BP神经网络建立了腐蚀深度及疲劳寿命与腐蚀时间相关性的预测模型,对两种预测模型的精度进行了对比。研究发现,在缺乏足够统计数据的情况下灰色模型预测精度优于神经网络算法。     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。