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火电厂干灰湿排系统结垢影响因素与结垢预测的人工神经网络方… 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对几个电厂灰水试验研究,导出了干灰湿排灰水系统结垢主要影响因素,本文以试验研究为基础,提出了联合梯度算法,首次用人工神经网络方法对灰管结垢预测进行了探讨,为水质预测提供了一条新途径。 相似文献
72.
合理的注水半径一直是煤体注水防尘技术中难以确定的参数。笔者基于对影响煤体注水半径因素的分析和神经网络理论的原理之上 ,设计网络模型为 3层 ,输入层为 7个节点 ,应用BP网络算法 ,建立了煤体注水湿润半径的预测模型 ,并对其参数进行了讨论。然后 ,用平顶山矿务局和水城矿务局 13个矿 19个回采工作面的统计资料对BP网络进行自适应学习 ,并取η =0 .9,α =0 .82 ,控制网络总误差E≤ 10 6。经过 2 12 34次迭代后 ,网络趋于稳定。用训练好的网络对平顶山矿务局的某矿的 3层煤的注水湿润半径进行预测 ,预测结果与实测值很接近。其误差分别为 0 .5 %,0 .6 %和 0 .7%。 相似文献
73.
提高交通安全——实现智能汽车的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
主要介绍了通过智能汽车的研究 ,提高城市交通安全的必要性 ;综述了发达国家关于智能汽车研究的现状与趋势 ,并通过国外智能汽车发展的趋势 ;进一步论证智能汽车的研究是汽车工业发展的方向 ,也是提高交通安全的重要手段之一。此外 ,论文提出利用模式识别技术的智能汽车的结构框架 ;指出神经网络方法应用与模式识别技术结合的优势。最后 ,论文在阐述我国需要发展智能汽车的同时 ,提出应结合中国国情相应研究相关理论 ,为今后的实施奠定基础的近期目标 ,并提出展望 相似文献
74.
75.
改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用 总被引:19,自引:7,他引:12
为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。 相似文献
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77.
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边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。 相似文献
80.
为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价,提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法,利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型,并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务,且模型训练结果较好,可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。 相似文献