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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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基于BP神经网络的城市总生态足迹预测研究——以武汉市为例 总被引:6,自引:2,他引:6
鉴于BP网络在处理非线性复杂系统的优势,以武汉市为研究对象,构建一个10-4-1结构的BP神经网络预测模型,将1978-2002年和2003年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2004年的社会、经济、环境数据作为网络的预测输入,对该年的总生态足迹进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际足迹值的相对误差为0.69%,预测精度优于传统的多元回归统计模型。 相似文献
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基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。 相似文献
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在实际污水处理厂运行过程中,其最终出水水质会受多种因素影响制约,而基于生物反应机理的活性污泥数学模型(ASM)并未将这些生物反应以外的因素考虑在内,由此带来一些不足.对此,本文提出可通过基于数据挖掘技术的黑箱模型对污水厂处理效果进行模拟预测.结合具体实际分析,提出可将BP神经网络与马尔可夫链组合应用于污水处理脱氮效果预测中.首先,通过BP神经网络模型对北京某大型污水处理厂实际进出水数据和工艺参数进行粗略拟合;其次,利用马尔可夫链对拟合结果及误差进行状态划分以进一步提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型预测分析了该厂的实际出水水质.试验结果表明,BP神经网络适用于污水处理脱氮过程的拟合计算,而通过与马尔可夫链组合,可以提高模拟预测的精度和可靠性. 相似文献
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基于经验模态分解和神经网络的滑坡变形预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
受岩土体性质和多种诱发因素(降雨、地震、库水位等)的影响,滑坡的位移演化必然包含着多层次的信息,难以采用单一的灰色预测、神经网络、时间序列等模型进行有效、准确的预测.本文引入信号分析中的经验模态分解(EMD)方法,同时结合对非线性函数具有很强的逼近能力的BP神经网络,建立了滑坡变形预测的EMD-BP神经网络模型,并以三峡库区树坪滑坡为例,应用该模型对ZG88监测点的累积位移进行了预测,最后将其预测值与实际监测值以及其他模型预测结果进行了对比分析,结果表明该模型的预测值与实际监测值基本一致,且模型预测精度比单一的BP神经网络和GM(1,1)模型要高,从而验证了该模型具有一定的适用性和较高的预测精度. 相似文献
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BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优. 提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性. 选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力. 比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力. 相似文献
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大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测 总被引:9,自引:2,他引:9
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. 相似文献
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《环境科学与技术》2016,(1)
将BP神经网络应用到铅酸蓄电池厂地下水的重金属浓度预测中,探讨了预测因子的选取、隐藏层节点数的选取、模型的建立等问题,得出:该模型是以p H、高锰酸盐指数、硫酸盐作为网络的输入层,重金属铅(Pb)、镉(Cd)、砷(As)作为网络的输出层,BP神经网络隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为8,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为3。结果显示:Pb、Cd、As的预测值和监测值相关系数分别为0.991、0.990、0.998,表明该模型具有较好的预测精度,模拟出的重金属浓度与实测值能较好地吻合。总之,BP神经网络预测铅酸蓄电池厂地下水的重金属浓度是切实可行的。 相似文献
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随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
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武汉城市规模的扩大以及市内和周边的产业布局调整使得原有的大气监测网络不能准确反映城市大气污染现状,亟需进行布局优化。研究基于宏观视角,通过对武汉市自然条件、污染源分布和城市的发展规划进行综合分析,认为武汉市的大气污染以本地区的污染源影响为主;由于城市发展的“主城为核,多轴多心”空间结构,每个新城建成区应增设2-4个空气质量评价点,并按照人口比例作为权重纳入空气数据均值的计算;位于主城区的原有监测点基于PM2.5与原有监测项目有比较显著的相关性,可以继续使用。 相似文献
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Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献
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大气环境污染加剧使得室外运动不能有效进行,为此,以健美操有氧运动为例,研究大气环境污染对室外运动推广的影响.依据大气污染指数,分析室外健美操有氧运动心肺生理指标参数变化情况.以氧通气当量、氧脉搏、激活剂浓度及最大摄氧量为参数指标,定量分析大气污染与室外运动推广危害程度和消极影响,测试不同污染程度对健美操有氧运动产生影响的量化指标.测试结果得知,大气污染对室外运动具有消极影响,在空气质量指数(AQI)为151~200的中度污染条件下应该减少室外运动. 相似文献
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人们很早就意识到室内养花能调解室内空气。近年来随着室内空气污染问题的日益凸显,加之人们对环境质量与健康水平的日益关注,原本作为室内装饰用的花卉被赋予新的使命而大量搬进居室。居室花卉对室内空气污染具有一定的消除作用,但同时我们也要看到其对室内空气的污染效应。本文分别论述了居室花卉对室内空气污染的消除作用和污染效应;最后指出要以科学的态度和方法看待居室花卉在室内空气污染中的作用。 相似文献