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基于遗传神经网络的道路交通量预测研究
1
作者 张晓丽 《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 2025年第1期050-053,共4页
近年来,随着我国汽车保有量的急剧增长,城市道路的改扩建速度却未能跟上交通需求的步伐,导致了严重的交通拥堵问题。在此背景下,道路交通量预测作为智能交通系统的重要组成部分,直接影响着交通控制的效能,决定了能否及时向出行者提供准... 近年来,随着我国汽车保有量的急剧增长,城市道路的改扩建速度却未能跟上交通需求的步伐,导致了严重的交通拥堵问题。在此背景下,道路交通量预测作为智能交通系统的重要组成部分,直接影响着交通控制的效能,决定了能否及时向出行者提供准确的交通信息,从而为缓解城市交通拥堵提供有效解决方案。近年来,基于遗传神经网络的预测方法成为非参数化方法中研究最为广泛的方向之一,因其良好的自适应性能力,能够有效捕捉交通流动的复杂特征。基于此,文章对基于遗传神经网络的道路交通量预测展开了深入分析,以期为城市交通管理提供一定科学依据。 展开更多
关键词 遗传神经网络 道路交通 交通预测
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遗传神经网络下光伏功率高比例异常数据检测 被引量：1
2
作者 汪鹤 董晓峰 沈健 《电子设计工程》 2024年第22期87-90,95,共5页
在天气、设备以及多个因素的影响下,大部分光伏功率易出现异常。因此,该文提出基于遗传神经网络的光伏功率高比例异常数据检测方法。分析光伏功率高比例异常数据聚集特征,并利用遗传神经网络架构确定光伏发电条件概率分布。结合最小化... 在天气、设备以及多个因素的影响下,大部分光伏功率易出现异常。因此,该文提出基于遗传神经网络的光伏功率高比例异常数据检测方法。分析光伏功率高比例异常数据聚集特征,并利用遗传神经网络架构确定光伏发电条件概率分布。结合最小化估算区间原理,在确定高比例异常光伏概率分布情况下,估计光伏概率所在区间。利用遗传算法调整神经网络权值,确定神经细胞异常分数以及离群点异常分数平均值,从而判断当前数据是否为高比例异常数据,并得到光伏功率高比例异常数据检测结果。实验结果表明,该文方法能够有效检测出异常数据,误差小,实际应用效果好。 展开更多
关键词 遗传神经网络 雨雪光伏功率 高比例异常数据 分布置信度
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基于灰色遗传神经网络的建筑工程造价估算预测 被引量：2
3
作者 李平 赵浩南 张艳茹 《南阳理工学院学报》 2024年第2期84-91,共8页
投资估算是项目建议书和可行性研究报告的重要组成部分,是项目投资决策的主要依据之一。项目估算准确性直接影响设计概算与施工图预算的编制。估算的影响因素与其结果之间存在复杂的非线性映射关系,传统数学方法用于解决非线性映射问题... 投资估算是项目建议书和可行性研究报告的重要组成部分,是项目投资决策的主要依据之一。项目估算准确性直接影响设计概算与施工图预算的编制。估算的影响因素与其结果之间存在复杂的非线性映射关系,传统数学方法用于解决非线性映射问题时具有很大的局限性。为了提高投资估算的准确性,基于遗传BP神经网络,对误差反向传播机理进行深度分析,引入灰色系统理论,得到样本数据之间变化规律以及弱化适应度函数值的波动性,建立了灰色遗传神经网络预测模型。并对已有样本数据进行仿真,结果显示灰色遗传神经网络模型误差均值为1.54%,优于GM(1,1)预测模型、标准BPNN模型、GA-BPNN模型。验证了文中所建立的模型在工程估价中的有效性,对工程建设成本控制具有一定的实际意义。 展开更多
关键词 项目投资估算 非线性映射 灰色系统理论 遗传神经网络
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遗传神经网络下机器人双头夹具参数优化研究
4
作者 景兴淇 任涛 +1 位作者 卢万里 董俊 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期366-369,375,共5页
由于直角坐标机器人双头夹具动力学较为复杂,难以找到双头夹具最优参数组合,因此以直角坐标机器人为基础,提出遗传神经网络下机器人双头夹具参数优化方法。分析不同工况下双头夹具关节在夹持工件时的接触力,结合偏移量约束搭建双头夹具... 由于直角坐标机器人双头夹具动力学较为复杂,难以找到双头夹具最优参数组合,因此以直角坐标机器人为基础,提出遗传神经网络下机器人双头夹具参数优化方法。分析不同工况下双头夹具关节在夹持工件时的接触力,结合偏移量约束搭建双头夹具动力学模型。以动力学模型为基础,设置参数优化约束条件,包括竖直与水平移动距离、末端节点运行速度、夹具质量、等效应力、丝杠变形量等。结合相关约束条件,构建双头夹具参数优化目标函数,利用遗传神经网络对目标函数进行求解,获取目标函数最优解,该解即为双头夹具参数结果。经实验数据分析证明,所提方法优化后的双头夹具参数更接近于理想值,夹具灵敏度更高,能够有效提升其工作质量。 展开更多
关键词 遗传神经网络 直角坐标机器人 双头夹具 参数优化 动力学模型 约束条件
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基于正交试验-遗传神经网络的陶瓷球面精密磨削参数优化 被引量：21
5
作者 刘伟 邓朝晖 +1 位作者 万林林 伍俏平 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期451-455,共5页
针对陶瓷等难加工材料的精密加工要求与特点以及球面磨削传统加工模式,分析了氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂轮法向跟踪精密磨削的方法。采用正交试验法设计试验,运用极差法和方差法综合分析相关磨削工艺参数对工件加工质量与效率的影响... 针对陶瓷等难加工材料的精密加工要求与特点以及球面磨削传统加工模式,分析了氮化硅陶瓷材料球面廓形工件砂轮法向跟踪精密磨削的方法。采用正交试验法设计试验,运用极差法和方差法综合分析相关磨削工艺参数对工件加工质量与效率的影响规律。考虑到当前磨削加工工艺方案选择与优选的难点,利用遗传神经网络算法建立了工件加工质量与效率和相关磨削工艺参数之间的非线性映射关系,并基于正交试验法的分析结果对遗传神经网络算法进行了改进,实现了相关磨削工艺参数的优化,缩短了氮化硅陶瓷材料球面廓形工件数控磨削工艺制定与操作的时间,提高了磨削加工质量和效率。 展开更多
关键词 陶瓷球面 精密磨削 正交试验 遗传神经网络 参数优化
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基于灰色关联分析的遗传神经网络在水下爆破中质点峰值振动速度预测研究 被引量：15
6
作者 刘亚群 李海波 +1 位作者 裴启涛 张伟 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期259-264,共6页
水下爆破是一个复杂的、非线性的动态能量释放过程,其涉及到的影响因素众多。为了充分利用少量的实测数据,较准确地预测水下爆破质点峰值振动速度,引入灰色关联分析理论,并结合遗传神经网络较强的非线性映射优势和全局化的搜索能力,建... 水下爆破是一个复杂的、非线性的动态能量释放过程,其涉及到的影响因素众多。为了充分利用少量的实测数据,较准确地预测水下爆破质点峰值振动速度,引入灰色关联分析理论,并结合遗传神经网络较强的非线性映射优势和全局化的搜索能力,建立基于灰色关联分析的遗传神经网络模型(GRA-GA-BP)。该模型利用灰色关联分析理论,充分挖掘小样本潜在信息特征,较合理地确定了影响爆破振动速度的主要因素,解决了神经网络在多变量复杂系统中输入变量无法自动寻优的难题,从而增强了神经网络的适应能力和稳定性。采用该模型对广东台山核电站1期工程大襟岛水下爆破开挖质点峰值振动速度进行预测,并与传统的遗传神经网络及萨道夫斯基公式预测结果进行对比,发现GRA-GA-BP模型的预测值与实测值吻合更好,预测误差更稳定。研究方法可为小样本、多因素影响下类似工程质点峰值振动速度预测提供借鉴。 展开更多
关键词 灰色关联分析 遗传神经网络 水下爆破 质点峰值振动速度 预测
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基于遗传神经网络的成都市人均生态足迹预测 被引量：14
7
作者 杨娟 王昌全 +2 位作者 李冰 李焕秀 白根川 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期359-367,共9页
利用遗传神经网络模型分析成都市各年人均生态足迹值与其主要影响因素之间的内在关系,并以此来预测未来生态足迹发展趋势。首先计算出成都市1985-2005年共21年的人均生态足迹值,结果表明,20余年来成都市人均生态足迹值缓慢上升,从1.344h... 利用遗传神经网络模型分析成都市各年人均生态足迹值与其主要影响因素之间的内在关系,并以此来预测未来生态足迹发展趋势。首先计算出成都市1985-2005年共21年的人均生态足迹值,结果表明,20余年来成都市人均生态足迹值缓慢上升,从1.344hm^2升至1.789hm^2。选取6个影响因素指标,建立了6输入、1输出、1个隐含层的三层BP人工神经网络,利用遗传算法的全局优化性能对BP网络进行初始权值优化,以克服BP网络易陷入局部极小点的缺陷。运用遗传神经网络模型对训练样本（1985-2002年人均生态足迹值）进行拟合的精度达99.70%;对检验样本（2003-2005年人均生态足迹值）进行仿真检验,仿真精度为99.10%,高于普通BP神经网络模型（97.89%）,体现出模型较强的应用价值。利用1985-2005年各影响因素的预测值作为网络输入,使用优化后的网络来预测成都市未来几年生态足迹值,最终预测得到2008-2010年成都市人均生态足迹的预测值分别为1.939、1.990、2.049 hm^2人^-1,人均生态赤字分别为1.629、1.688、1.749 hm^2人^-1。为减轻城市发展消耗所导致的生态环境压力,应有效控制成都市人口过快增长、引导消费观念和结构更新。 展开更多
关键词 遗传神经网络 成都市 人均生态足迹
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基于遗传神经网络的坝基岩体渗透系数识别 被引量：29
8
作者 何翔 李守巨 +1 位作者 刘迎曦 周园π 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期751-757,共7页
基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型,通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合,所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明,遗传神经网络在求解坝基... 基于坝基岩体渗流场正演分析的数学模型,通过观测渗流区域地下水运动的动态信息反演坝基岩体的渗透系数。将遗传算法和神经网络相结合,所建立的遗传神经网络具有较快的训练速度和较强的泛化能力。数值算例表明,遗传神经网络在求解坝基岩体渗透系数反演问题中具有较高的计算效率和识别精度。 展开更多
关键词 坝基 岩体渗透 遗传神经网络 数学模型 地下水运动
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遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 被引量：57
9
作者 梁海峰 涂光瑜 唐红卫 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期49-53,共5页
为了克服传统 BP神经网络中存在的一些缺陷 ,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的 ,作者通过将遗传算法与神经网络结合 ,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测。方法的思路是 :首先 ,利用遗传算法有指导地计算神经网络... 为了克服传统 BP神经网络中存在的一些缺陷 ,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的 ,作者通过将遗传算法与神经网络结合 ,构造了一种遗传神经网络来进行电力系统短期负荷预测。方法的思路是 :首先 ,利用遗传算法有指导地计算神经网络隐层节点数 ,从而确定一个较合理的神经网络结构 ;其次 ,由遗传算法从初始权值的解群中选取出一优秀的初始权值 ,克服初始权值选取的盲目性 ;最后 ,将得到的神经网络结构和优秀的初始权值结合起来 ,利用改进的 BP算法进行电力系统短期负荷预测。 展开更多
关键词 遗传神经网络 短期负荷预测 BP神经网络
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基于遗传神经网络的酒类鉴别技术 被引量：10
10
作者 殷勇 邱明 +1 位作者 刘云宏 易军鹏 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期104-106,99,共4页
通过感官鉴别酒类质量结果的准确性难以保证 ,因此研究快速、准确的鉴别方法是必要的。用人工嗅觉系统鉴别酒类质量是一种快速、简便的方法。提出了一种遗传径向基函数神经网络作为人工嗅觉系统的模式识别方法 ,以进行酒类质量的鉴别计... 通过感官鉴别酒类质量结果的准确性难以保证 ,因此研究快速、准确的鉴别方法是必要的。用人工嗅觉系统鉴别酒类质量是一种快速、简便的方法。提出了一种遗传径向基函数神经网络作为人工嗅觉系统的模式识别方法 ,以进行酒类质量的鉴别计算。实例表明 ,该方法是有效的 ,不仅能用于酒的分类 。 展开更多
关键词 遗传神经网络 酒类 鉴别技术 感官鉴别 人工嗅觉系统 酒类质量
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基于遗传神经网络的玉米叶色的自动测定研究 被引量：26
11
作者 陈佳娟 纪寿文 +1 位作者 马成林 赵学笃 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期115-117,共3页
利用计算机图像处理技术和遗传神经网络技术 ,建立了一个多层前馈神经网络 ,实现了大田玉米和背景图像的正确识别 ,并且通过获取玉米叶的色度直方图提取了玉米叶表面颜色特征 ,进而求得了玉米叶色的测定值。实验结果表明 ,玉米叶色值自... 利用计算机图像处理技术和遗传神经网络技术 ,建立了一个多层前馈神经网络 ,实现了大田玉米和背景图像的正确识别 ,并且通过获取玉米叶的色度直方图提取了玉米叶表面颜色特征 ,进而求得了玉米叶色的测定值。实验结果表明 ,玉米叶色值自动测定系统 ,识别玉米的准确率可达 91.6 % ,可以有效地测定玉米的叶色。该研究为实现大田玉米的化肥精确施用提供了理论依据。 展开更多
关键词 遗传神经网络 玉米叶色 自动测量 计算机视觉
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基于主成分的遗传神经网络股票指数预测研究 被引量：27
12
作者 智晶 张冬梅 姜鹏飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第26期210-212,共3页
数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。... 数据预测在金融投资领域占有重要地位,预测中输入变量的选取影响着预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性较强,预测效果欠佳。将遗传算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数,有效克服BP算法的局部收敛等问题。使用主成分分析法选取输入变量,并将GA—BP混合建模应用于沪市综合指数预测中。实验结果表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果。 展开更多
关键词 主成分分析 BP神经网络 遗传算法 遗传神经网络 股票指数预测
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基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法 被引量：20
13
作者 孙晓刚 原桂彬 戴景民 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期213-216,共4页
针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA... 针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5K,BP神经网络为±10K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10K,BP神经网络为±20K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低。说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题。 展开更多
关键词 遗传神经网络 遗传算法 误差反向传播神经网络 多光谱辐射测温
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基于遗传神经网络的冷连轧机轧制压力模型 被引量：7
14
作者 张大志 程秉祥 +2 位作者 李谋渭 孙一康 管克智 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第4期384-388,共5页
对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析，指出了其存在的缺陷．把遗传算法（GeneticAlgorithms，简称GA）和神经网络有机结合，设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联... 对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析，指出了其存在的缺陷．把遗传算法（GeneticAlgorithms，简称GA）和神经网络有机结合，设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络，建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型．通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知，遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型． 展开更多
关键词 BP算法 冷连轧机 轧制压力模型 遗传神经网络
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遗传神经网络-分光光度法同时测定钨钼钛 被引量：7
15
作者 赵红霞 李井会 +5 位作者 于洪梅 陈国顺 陈朝军 张国民 窦成 陈平 《冶金分析》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期18-21,共4页
建立了钨、钼、钛-5′-硝基水杨基荧光酮-CTMAB的同时测定新显色体系,用遗传神经网络解析钨、钼和钛的重叠光谱,分光光度法同时测定钨、钼、钛。在遗传神经网络中构造三组分解析的适应度函数,用作图法最后确定交叉概率和变异概率,并将... 建立了钨、钼、钛-5′-硝基水杨基荧光酮-CTMAB的同时测定新显色体系,用遗传神经网络解析钨、钼和钛的重叠光谱,分光光度法同时测定钨、钼、钛。在遗传神经网络中构造三组分解析的适应度函数,用作图法最后确定交叉概率和变异概率,并将遗传神经网络与小波神经网络的解析结果进行比较,表明遗传神经网络优于后者。将所建立的方法用于标准钢样中钨、钼、钛的测定,相对误差分别为1.83%,-0.09%和-1.92%。 展开更多
关键词 钨 钼 钛 遗传神经网络 小波神经网络 5′-硝基水杨基荧光酮
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遗传神经网络-分光光度法同时测定钢中铋和铈 被引量：6
16
作者 李井会 彭丹 +4 位作者 陈平 陈国顺 赵红霞 张国民 窦成 《冶金分析》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期20-23,共4页
应用遗传算法优化BP神经网络的结构和参数,解决了BP神经网络过拟合问题;建立一种遗传神经网络算法(GA-BP-ANN),用少量训练样本自适应概率搜索确定神经网络中隐含层结点数、学习速率(η)、动量因子(α)三者最佳匹配;在铋(铈)-二溴羧基偶... 应用遗传算法优化BP神经网络的结构和参数,解决了BP神经网络过拟合问题;建立一种遗传神经网络算法(GA-BP-ANN),用少量训练样本自适应概率搜索确定神经网络中隐含层结点数、学习速率(η)、动量因子(α)三者最佳匹配;在铋(铈)-二溴羧基偶氮胂同时测定显色体系中,应用遗传神经网络-分光光度法同时测定铋和铈,铋和铈络合物的表观摩尔吸光系数分别为8.3×104L.mol-1.cm-1和1.2×105L.mol-1.cm-1;25mL溶液中铋在0～25μg,铈在0～13μg服从比尔定律。方法用于钢中铋和铈的同时测定,平均相对误差分别为1.28%和1.20%,测定结果与ICP-AES法相符。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 遗传神经网络 分光光度法 二溴羧基偶氮胂 铋 铈
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基于遗传神经网络的航空装备故障预测 被引量：18
17
作者 程进军 夏智勋 胡雷刚 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第1期15-19,共5页
为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究。采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络。利用监测到的装备... 为在武器系统故障发生前实现预测、实现装备的视情维修,开展基于遗传神经网络的故障预测技术研究。采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法,并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络。利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练,然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势。预测实例表明遗传神经网络可在故障发生前实现故障预测,较基本神经网络有较大性能改善,可提高武器装备的保障能力,实现视情维修。 展开更多
关键词 故障预测 遗传神经网络 遗传算法 视情维修
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基于遗传神经网络的全国小麦条锈病长期气象预测 被引量：7
18
作者 靳宁 黄文江 +2 位作者 景元书 王大成 罗菊花 《中国农业气象》 CSCD 2009年第2期243-247,251,共6页
为了提高反向传播(BP)神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主... 为了提高反向传播(BP)神经网络模型预测小麦条锈病发病率的准确性和效率,以上年1月-当年3月组合的120个大气环流特征量为基础,定量分析大气环流特征量与全国小麦条锈病发病率之间的相关性并从中筛选出主要的影响因子;对影响因子进行主成分分析(PCA),提取累计贡献达到85.46%的前10个主成分作为预测因子;利用逐步回归、BP神经网络及遗传算法(GA)优化的BP神经网络三种模型进行预测,三种模型的预测精度均在80%以上,其中GA-BP神经网络模型的精度最高,达92.6%,而其训练步长仅为标准BP神经网络的1/4左右。通过PCA简化网络结构,同时运用GA优化网络初始权值和阈值,GA-BP神经网络模型可以较好的预测小麦条锈病的发病率。 展开更多
关键词 小麦条锈病 大气环流 主成分分析 遗传神经网络 长期气象预测
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喷灌水量分布的遗传神经网络模拟与组合均匀度计算 被引量：8
19
作者 郄志红 练继建 +1 位作者 吴鑫淼 王文元 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期61-63,共3页
喷头的水量分布与工作压力 H、风速 V等密切相关 ,但难以找出描述其间关系的显式方程。这使得喷灌系统的布置优化、模拟仿真乃至运行控制不太方便 ,不利于电算。采用遗传神经网络较好地模拟了喷头水量分布及其与 H、V的关系 ,给出了基... 喷头的水量分布与工作压力 H、风速 V等密切相关 ,但难以找出描述其间关系的显式方程。这使得喷灌系统的布置优化、模拟仿真乃至运行控制不太方便 ,不利于电算。采用遗传神经网络较好地模拟了喷头水量分布及其与 H、V的关系 ,给出了基于这种模拟的喷灌组合均匀度计算方法 ,并通过实例验证了该方法。 展开更多
关键词 喷灌 喷头 水量分布 遗传神经网络 模拟 组合均匀度 遗传算法
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基于遗传神经网络的瓦斯含量预测研究 被引量：30
20
作者 吴财芳 曾勇 《地学前缘》 EI CAS CSCD 2003年第1期219-224,共6页
瓦斯含量预测取决于多因素、非线性的函数关系的建立 ,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将神经网络与遗传算法有机地结合起来 ,以神经网络理论为基础 ,利用遗传算法优化隐含层神经元个数... 瓦斯含量预测取决于多因素、非线性的函数关系的建立 ,预测模型建立的准确与否决定于各个影响因素之间的相互作用、相互耦合的特性。文中将神经网络与遗传算法有机地结合起来 ,以神经网络理论为基础 ,利用遗传算法优化隐含层神经元个数和网络中的连接权值 ,建立瓦斯含量预测模型。在实验室测试数据的基础上 ,建立遗传神经网络训练和检验样本集 ,其中包含有 38个典型样本 ,并且将检验结果分别与回归模型、标准BP神经网络、自适应BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明 :遗传神经网络模型可靠 ,预测精度高 ,为促进软计算技术与瓦斯地质的结合奠定了基础。 展开更多
关键词 遗传神经网络 瓦斯含量预测 相互耦合 遗传算法 回归模型 瓦斯地质 煤层
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