组合优化的能源消费量预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题，结合序列本身的特点，利用世界能源消费的历史数据，采用3种灰色预测模型与神经网络进行组合优化，建立了灰色神经网络的能源消费量组合预测模型。实证分析结果表明，提高了模型的拟合和预测精度，拓宽了应用范围。该模型可对能源的消费趋势进行预测，为科学分析能源结构提供依据。     

神经网络及其在水库调洪演算中的应用

结合洪水灾害管理的特点建立了水库调洪演算的人工神经网络模型，阐述了其基本原理及算法，并结合某水库调洪演算实例说明了其应用。     

BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解

将反向传播人工神经网络（BP－ANN）用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中，选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集，实现对全实验域试验点的预测，并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络（BP－ANN）具有良好的预测能力。     

基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究

依据建筑物火灾危险性的影响因素,应用人工神经网络理论及系统安全方法,建立了建筑物火灾危险性的评价指标体系,该方法摆脱了评价过程中的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性等缺点,大大提高了准确性。为了验证评价模型的准确性,将该理论应用到某高校图书馆火灾危险性评价中,快速、准确地得到了安全评价结果,取得了满意效果,为建筑物防火设计以及安全管理提供了可行的依据。     

基于遗传算法的人工神经网络大气环境评价

人工神经网络模拟大脑的认知功能,通过改变连接点的权值和阈值来训练神经网络完成特定的功能。运用基于遗传算法的BP网络模型,以国家大气质量标准作为网络的输入样本对网络进行训练,对某地区大气质量进行评价,结果与综合指数法比较吻合。     

响应面法和神经网络优化Acinetobacter sp. DNS32发酵基质

为了提高阿特拉津降解菌Acinetobacter sp.DNS32的产量,分别采用响应曲面法和基于人工神经网络的遗传算法对阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基中3个重要基质成分(玉米粉、豆饼粉、K2HPO4)进行优化研究。响应曲面法确定3种成分的含量为玉米粉39.494 g/L,豆饼粉25.638 g/L和K2HPO43.265 g/L时,预测发酵活菌最大生物量为7.079×108CFU/mL,实测量为7.194×108CFU/mL;人工神经网络结合遗传算法优化确定3种主要成分含量为玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L时,预测最大值为7.199×108CFU/mL,实测量为7.244×108CFU/mL;最终确定培养基配方:玉米粉为39.650 g/L,豆饼粉为25.500 g/L,K2HPO4为2.624 g/L,CaCO3为3.000 g/L,MgSO4.7H2O和NaCl均为0.200 g/L;优化后阿特拉津降解菌DNS32发酵生物量比优化前提高了36.6%。结果表明,在阿特拉津降解菌DNS32发酵培养基组分优化方面,响应面法和基于人工神经网络的遗传算法都是可行的,基于人工神经网络的遗传算法具有更好的拟合度和预测准确度。     

毛竹林各组分能量估算模型的研究

在建瓯设置40块毛竹林标准地,分别测定了毛竹单株各部分干重与能量,建立了各部分生物量模型,并在此基础上,运用人工神经网络方法对毛竹林各组分能量进行估测.结果表明毛竹林各组分秆、枝叶和地下部分的平均能量依次为4.23225×10     

基于人工神经网络建模的PTC功率智能检测技术

PTC是家用空调器中主要器件之一,具有耗电量大、非线性的特征。目前PTC常用的功率检测方法是通过"专用电量计量芯片结合电压、电流采样电路"来实现,存在成本高和可靠性低问题。提出一种基于人工神经网络的PTC功率纯软件计算方法,无需增加任何硬件成本。通过实验验证,精度达±3%,满足产品化需求,成熟可靠。     

基于BP网络的水质综合评价模型及其应用

讨论了BP网络模型存在的不足及建模条件，提出了建立合理的BP网络模型的基本原则和步骤。针对水质评价问题，通过在各类水质污染指标浓度区间内生成随机分布样本的方法，组成足够多用于BP网络训练、检验和测试用的样本，建立了辽河水质综合评价的BP网络模型；给出了区分不同类别水质的模型分界值样本和模型输出分界值。     

GIS支持下的水文生态效应评价混合型专家系统设计初探

文章从人工神经网络(ANN)、专家系统(ES)各自的优势和不足出发，结合地理信息系统(GIS)技术的特点，介绍了水文生态效应评价的混合型专家系统(HEMES)的基本结构模式和各模块的功能。然后抓住ANN、ES、GIS的共同作用因子一专家知识，从数据库结构、C 类方面探讨了三者集成的问题，并根据集成的思想探讨了相关功能设计。指出HEMES是一种更准确、易操作的评价技术，可作为相关管理、决策者的辅助工具。