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101.
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
102.
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
103.
104.
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
105.
106.
107.
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
108.
深度学习在机器视觉等各个领域的兴起,使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉,提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项;然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项,两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果;最后以白水河滑坡实测数据为例,考虑月降雨量和库水位因素的影响,对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测,并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明:MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型,能更好地捕捉历史的信息特征,预测效果更佳,可为滑坡预测提供新的技术方法。 相似文献
109.
在国家"十三五"规划政策的指引下,减少碳排放是当今社会的大势所趋。以产业结构调整优化为目的,就河北省碳排放及其影响因素变化趋势进行研究,旨在生态文明建设中促进京津冀产业协同发展。在研究碳排放时,运用STIRPAT模型,根据河北省实际情况,将影响碳排放的因素分为城市化水平、人口数量、富裕度和能源强度,并选取了河北省2003-2014年碳排放及其相关数据作为研究样本,经过对能源消耗量的转换计算得到比较精确的碳排放数据。在此基础上分别建立碳排放灰色GM(1,1)预测模型和碳排放影响因素灰色GM(1,1)预测模型来预测2015-2020年对应的数据变化。并分析各个影响因素的变化趋势及其对碳排放的影响。经过分析发现,富裕度对碳排放影响最大,所以政府等相关部门应加大对该方面的监督与管理,从而从整体上达到低碳的目标。 相似文献
110.
针对建筑工程质量成本的预测问题,应用径向基神经网络原理,选取预防成本比、鉴定成本比、内部成本比、建筑面积、PPI、建筑用途、工期、现场条件、管理水平、施工地点、利润率共11个指标分析了各指标与质量成本的联系,进而选取4个指标作为神经网络的输入指标。以20组工程数据作为学习样本进行训练,建立建筑工程质量成本的径向基神经网络预测模型并采用均方根误差进行检验,用5组工程数据作为检验样本进行测试。研究结果表明:预防成本比、建筑面积、PPI、工期、施工地点与质量成本存在一定的联系;用模型所得预测结果的最大相对误差为0.016862。RBFNN预测结果与实际情况较吻合,预测精度较高,可用于建筑工程质量成本预测。 相似文献