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目的针对铝合金结构展开腐蚀预测方法研究,为飞机铝合金结构腐蚀损伤经济修理提供支撑。方法采用基于对数正态分布的统计学方法,开展飞机铝合金结构服役环境下的腐蚀损伤分布规律研究,并在此基础上进一步开展基于概率的腐蚀损伤预测方法。结果使用对数正态分布对腐蚀损伤分布进行描述是可行的,基于对数正态分布的概率腐蚀损伤预测方法在不同可靠度下精度有所差异。结论基于对数正态分布所建的腐蚀损伤预测模型可以实现对腐蚀损伤的预测。服役环境下,飞机铝合金结构腐蚀深度、体积及面积的扩展速率随时间的增长逐渐减缓。 相似文献
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基于自适应调整蚁群-RBF神经网络模型的中长期径流预测 总被引:1,自引:0,他引:1
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势, 并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁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RBF神经网络的泛化能力,收敛速度快,输出稳定性好,提高了径流预测的精度,置信度为98%时的预测相对误差小于6.5%。可有效用于水库和河川中长期径流预测。 相似文献
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根据污水厂日报表中的数据分别建立了ARMA、逐步回归分析、基于回归分析的神经网络模型和基于时间序列分析的神经网络模型,通过比较选择了基于时间序列分析的神经网络模型作为对污水厂出水COD的预测模型,其平均预测精度为85%,取得了满意的预测结果,有利于克服根据在线监测调整工艺参数的滞后性的缺陷,保证出水水质. 相似文献
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基于腐蚀损伤表征因子的疲劳寿命衰减影响研究 总被引:2,自引:1,他引:1
应用MIT(Mean Impact Value)方法对LY12CZ铝合金试件疲劳寿命产生影响的腐蚀损伤表征因子进行筛选,得到了对疲劳寿命衰减影响较大的5个腐蚀损伤表征因子。定义了腐蚀疲劳寿命累积衰减函数与疲劳寿命衰减速率函数,建立了寿命累积衰减模型,验证了该模型的准确性,并以腐蚀损伤表征因子和腐蚀累积衰减函数为数据样本,用BP神经网络、自适应滤波的LMS算法分别预测了不同年限下的疲劳寿命。与实验测得的疲劳寿命数据对比后得出,BP神经网络、LMS方法计算产生的误差在工程上可以接受。 相似文献
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选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持. 相似文献
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选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持. 相似文献
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大亚湾初级生产力人工神经网络预测模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对海湾初级生产力估算与预测难题,结合大亚湾近20 a的调查资料,基于MATLAB语言编程,将NH_4-N、NO_-N、NO_2-N、PO_4-P、SiO_3-Si、N/P作为输入,叶绿素a作为输出,建立大亚湾初级生产力的人工神经网络预测模型,并进行检验,其模拟值的平均相对误差0.932%;同时应用多元回归方法进行拟合预测,其拟合结果的平均相对误差为38.970%.研究结果表明,人工神经网络方法优于传统的统计学模型,具有较好的预测能力和实用性,可进行海湾初级生产力动态的预测估算,并具有较高的精度. 相似文献
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一种战车主减速器温度预测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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污染物浓度预报是应对大气污染问题的重要手段.现有的模式类预报方法受限于排放源清单的准确性,而在污染物排放源短期少变的条件下,基于气象要素的统计类预报方法是一种更具实用性的方法.但现有统计类预报方法的计算模型输入量缺乏对气象要素累积效应的表征,以及对气象因素影响大气污染物聚散过程的表征,严重影响了预报的精度.为此,本文提出了一种着眼于改善计算模型输入量的统计类PM_(2.5)浓度预报方法.该方法采用方位聚散因子作为计算模型输入量,既可表征出PM_(2.5)累积与消散的过程,又考虑了气象要素在一定时段内的累积效应,为提高预报精度奠定了良好的基础.同时,通过BP神经网络训练,本方法在方位聚散因子与PM_(2.5)浓度值之间建立起关联模型,从而完成对PM_(2.5)浓度值的准确预报. 相似文献