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我国水产品消费量预测及政策性建议
1
作者 袁晓杰 杨子江 +1 位作者 李欣 张溢卓 《海洋开发与管理》 2024年第3期153-162,共10页
为了顺应我国居民水产品消费结构变化,通过研判我国未来水产品消费趋势,以期为我国水产品消费市场统筹规划与科学布局起到学术支撑作用。文章选取人口结构、进出口水平、发展水平和消费水平四大重要因素中的9个典型指标进行主成分分析,... 为了顺应我国居民水产品消费结构变化,通过研判我国未来水产品消费趋势,以期为我国水产品消费市场统筹规划与科学布局起到学术支撑作用。文章选取人口结构、进出口水平、发展水平和消费水平四大重要因素中的9个典型指标进行主成分分析,构建BP神经网络模型来预测我国2023—2035年的水产品消费趋势。结果表明,“十四五”“十五五”及更长一段时间,我国水产品表观消费量具有较大提升空间,水产品消费量在2035年有望增至9 044.40万t。为保障水产品有效供给,满足水产品消费升级需求,提出深度挖掘水产品资源、完善水产品消费促进政策、加强冷链物流基础设施建设及政府主导产业发展等建议,以进一步满足居民对美好生活的需求。 展开更多
关键词 水产品消费 预测 BP神经网络模型
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基于BP神经网络的番茄叶面积指数测定方法研究 被引量：5
2
作者 马丽丽 纪建伟 +2 位作者 贺超兴 张志斌 邹秋滢 《中国蔬菜》 北大核心 2009年第16期45-50,共6页
为了准确快速地测定番茄的叶面积指数,根据BP神经网络的建模原理,训练并建立了基于BP神经网络模型的番茄叶面积指数测定方法。应用分析表明:训练好的BP神经网络模型可以在不破坏番茄植株叶片的情况下借助番茄生长发育天数快速预测番茄... 为了准确快速地测定番茄的叶面积指数,根据BP神经网络的建模原理,训练并建立了基于BP神经网络模型的番茄叶面积指数测定方法。应用分析表明:训练好的BP神经网络模型可以在不破坏番茄植株叶片的情况下借助番茄生长发育天数快速预测番茄的叶面积指数,经检验该方法在测定番茄叶面积指数等方面具有实用性和可靠性。 展开更多
关键词 番茄 单株叶面积指数 小区叶面积指数 BP神经网络模型 预测
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软件风险评估量化分析研究 被引量：5
3
作者 闫秋粉 南振岐 +1 位作者 姚尔果 薛小虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第4期1581-1585,共5页
为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络... 为解决软件风险评估完全凭借专家经验产生的主观性和模糊性问题,提出了基于进化神经网络模型的软件风险定量评估方法。通过研究软件风险评估过程,提出了软件风险评估指标体系模型,同时运用模糊理论将风险因素量化以此作为进化神经网络的输入值。将改进的粒子群算法(PSO)、BP神经网络相结合,构建了基于改进BP神经网络的进化神经网络模型。对提出的模型和改进的算法进行模拟仿真实验,实验结果表明了该方法对软件风险评估量化分析的可行性。 展开更多
关键词 软件风险定量评估 风险评估指标体系 模糊理论 进化神经网络模型 BP神经网络 粒子群算法
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区域性金融风险预警的神经网络模型研究 被引量：4
4
作者 牛润盛 《吉林金融研究》 2013年第5期9-13,共5页
牢守不发生系统性、区域性风险底线是金融稳定和金融监测、预警的重要任务。区域性金融风险预警的关键是合理选择风险指标。区域性金融风险指标选择既要考虑金融风险因素的普遍性,更要考虑金融发展的区域性,充分体现本地区金融发展的阶... 牢守不发生系统性、区域性风险底线是金融稳定和金融监测、预警的重要任务。区域性金融风险预警的关键是合理选择风险指标。区域性金融风险指标选择既要考虑金融风险因素的普遍性,更要考虑金融发展的区域性,充分体现本地区金融发展的阶段性特征。结合广东发展的特点,选取反映区域性金融风险指标,利用因子分析法找出风险主要因子,并用神经网络进行风险预测预警,为防范区域性金融风险提供数量性决策依据。 展开更多
关键词 宏观审慎政策 金融稳定 金融风险 区域经济 神经网络模型
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基于两种模型的研究生培养质量评价比较研究——以重庆工商大学应用经济学研究生为例 被引量：2
5
作者 王纯 张晴云 曾庆均 《潍坊工程职业学院学报》 2018年第5期5-14,共10页
以重庆工商大学应用经济学研究生为例,利用调研数据构建AHP下模糊综合评价模型与BP神经网络模型,对研究生培养质量进行综合评价与比较分析。结果表明:两种模型均可用于评价研究生培养质量,两者评价结果基本吻合,且基于AHP的模糊综合评... 以重庆工商大学应用经济学研究生为例,利用调研数据构建AHP下模糊综合评价模型与BP神经网络模型,对研究生培养质量进行综合评价与比较分析。结果表明:两种模型均可用于评价研究生培养质量,两者评价结果基本吻合,且基于AHP的模糊综合评判法更有利于对研究生培养质量的评价。其中,质量保障、实践创新及协同培养是影响研究生培养质量最重要的因素,学校应严格控制培养环节,重视实践创新,促进"政产学研"协同培养,有利于研究生培养质量的提升。 展开更多
关键词 研究生培养质量 层次分析法 模糊综合评价模型 BP神经网络模型 比较分析
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基于层次分析与RBF神经网络模型的煤炭价格预测研究 被引量：1
6
作者 饶世杰 肖欢畅 《数字技术与应用》 2021年第3期215-219,共5页
本文基于煤炭供需数据资料,建立层次分析模型分析近期影响煤炭的重要因素,并根据秦皇岛近五年动力煤价格的波动,建立了RBF预测模型来预测不同时间与情形下的煤炭价格走向。同时,在分析了大量历史、地域、政策突发事件等不同因素的影响下... 本文基于煤炭供需数据资料,建立层次分析模型分析近期影响煤炭的重要因素,并根据秦皇岛近五年动力煤价格的波动,建立了RBF预测模型来预测不同时间与情形下的煤炭价格走向。同时,在分析了大量历史、地域、政策突发事件等不同因素的影响下,建议采取产业升级、限制进口煤输入量、加快技术革新、推动环境保护等方式有效稳定煤炭价格。 展开更多
关键词 META分析 层次分析 RBF神经网络模型 多层次多维度分析
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移动智能终端基于神经网络的人工智能技术与应用 被引量：1
7
作者 解谦 张睿 刘红 《信息通信技术与政策》 2019年第12期45-50,共6页
智能移动终端的人工智能技术飞速发展,其技术成果已经逐步从科学研究转化为实际应用,其主要技术包括神经网络模型和人工智能推理引擎。从技术构架到应用部署,对移动智能终端的人工智能技术进行了深入剖析,并对未来终端人工智能技术发展... 智能移动终端的人工智能技术飞速发展,其技术成果已经逐步从科学研究转化为实际应用,其主要技术包括神经网络模型和人工智能推理引擎。从技术构架到应用部署,对移动智能终端的人工智能技术进行了深入剖析,并对未来终端人工智能技术发展提出预测。 展开更多
关键词 移动智能终端 人工推理引擎 神经网络模型
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基于改进组合深度学习模型的大坝位移预测研究 被引量：1
8
作者 任传栋 王志真 +2 位作者 刘淑萍 刘洪伟 侯龙潭 《水电能源科学》 北大核心 2023年第10期100-103,61,共5页
大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,... 大坝位移可直接影响大坝的质量和运行安全,为找出大坝位移的合理预测模型,以时间卷积神经网络模型为基础(TCN),采用遗传算法对麻雀搜索算法(SSA)、灰狼算法(GWO)和蝙蝠算法(BA)三种仿生算法进行改进,得到MSSA、MGWO、MBA三种优化算法,并引入深度置信网络模型(DBN)构建了D-MSSA-TCN、D-MGWO-TCN、D-MBA-TCN三种组合赋权模型,以均方根误差、决定系数、平均绝对误差、效率系数和GPI指数为精度指标体系,结果表明在三种优化仿生算法中,MSSA算法的运行效率及精度最高,三种组合模型的精度显著高于其余模型,其中D-MSSA-TCN模型在所有模型中精度最高,可推荐用于估算坝体位移。 展开更多
关键词 坝体位移 时间卷积神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法 深度置信网络模型
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基于融合神经网络模型的锂离子电池健康状态间接预测 被引量：1
9
作者 云丰泽 刘勤明 汪宇杰 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期603-614,630,共13页
针对表征锂离子电池健康状态(SOH)的直接特征难以在线测量,预测模型精度较差以及泛化性不足的问题,本文提出了一种适用于间接特征数据的融合网络预测模型,并建立了一种在间接模式下由数据到模型的健康状态预测流程。首先,从相关数据集... 针对表征锂离子电池健康状态(SOH)的直接特征难以在线测量,预测模型精度较差以及泛化性不足的问题,本文提出了一种适用于间接特征数据的融合网络预测模型,并建立了一种在间接模式下由数据到模型的健康状态预测流程。首先,从相关数据集中提取可能被使用的间接数据,并引入特征重建技术,进而构建出间接健康特征(HI)。其次利用变分模态分解(VMD)算法对所提取的时间、温度等间接健康特征进行分解处理,并利用相关性分析方法进行有效性验证。再次,考虑预测设备算力与间接预测模式下特征数据的规模及特点等实际情况以及模型在特征提取、序列预测等方面的个性化性能建立VMD-CNN-AttBiGRU融合神经网络健康状态预测模型。经验证,所建立的间接预测流程取得了较低的SOH预测误差,并在剩余使用寿命的维度对比中展现出较高的鲁棒性,解决了传统预测方法中提取直接特征数据的局限,显著优化了锂离子电池SOH在线预测的可能性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态预测 健康特征 间接预测 融合神经网络模型
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基于自联想神经网络与模糊C均值的滚动轴承的性能退化评估 被引量：3
10
作者 周建民 张臣臣 +1 位作者 张龙 郭慧娟 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期96-99,共4页
滚动轴承是旋转机械中最重要也是最容易出现故障的零部件之一,如果能对滚动轴承的性能进行实时监测评估就能及时做出维修策略,故建立了自回归(AR)模型,提取滚动轴承全寿命周期的AR模型的自回归系数和残差,对提取到的特征降维后建立自联... 滚动轴承是旋转机械中最重要也是最容易出现故障的零部件之一,如果能对滚动轴承的性能进行实时监测评估就能及时做出维修策略,故建立了自回归(AR)模型,提取滚动轴承全寿命周期的AR模型的自回归系数和残差,对提取到的特征降维后建立自联想神经网络(AANN)以及FCM模型,然后将AANN模型的输出与输入向量之差作为特征向量输入到FCM模型中,得到性能退化指标,再用实例对结论进行验证。实验表明,文中提出的性能退化方法得到的结论与轴承加速疲劳试验得到的结果是一致的。 展开更多
关键词 AR模型 AANN模型 滚动轴承 FCM模型 性能退化评估
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