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1.
为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-1ab7．2神经网络工具箱中的BP人工神经网络（BP—ANN）算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP—ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5．0％,能够满足工程需要;BP—ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。 相似文献
2.
为提高销售预测准确率,提出一种基于改进 XGBoost 的销售预测方法。首先对销售量影响因素进行特征分析,通过改进灰色关联分析方法对训练数据进行降维处理|然后采用基于 XGBoost 算法的销售预测方法对降维后的特征数据进行监督训练|最后使用训练后的模型对销售情况进行预测评估。实验结果表明,基于灰色关联分析和 XGBoost 模型的销售预测方法正确率达到 95%以上,比传统的经典预测方法提高 35%以上,比 XG?Boost 预测方法提高 19.6%。基于灰色关联分析与 XGBoost 模型的销售预测方法不仅能有效处理海量数据,提高销售预测准确率,还能为制造企业实现产品精准投放提供决策依据。 相似文献
3.
《赣南师范学院学报》2016,(6):23-26
为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好. 相似文献
4.
刘朋辉 《江西电力职业技术学院学报》2023,(2):10-12
当前现有预测方法对智能电网短期时间内的电力负荷预测存在预测精度低、预测精度受气象条件变化影响等问题,现引入BP神经网络研究智能电网短期电力负荷预测方法：获取智能电网历史运行数据,对数据进行预处理,对样本进行归一化处理;利用BP神经网络构建电力负荷预测模型;建立模型训练网络拓扑结构,训练模型预测性能;完成电网短期电力负荷预测,并在考虑气象因素的情况下对预测进行补偿,得到预测结果。实验证明：新的预测方法在实际应用中预测精度更高,且预测精度不会受到气象条件的影响。 相似文献
5.
胡威 《商情·科学教育家》2013,(30)
随着社会生产力的不断提高,经济水平的不断上涨,我国电力建设发展飞快,电力工程行业迎来了它繁荣的前景.但是由于种种因素,电力工程的造价成本却在不断攀升,引起了人们的广泛关注.电力工程如何对其造价进行控制,将其控制在一定的合理范围内,是目前电力建设行业所关注的重点,而随着原材料价格的不断上升和电力工程行业规模的不断扩大,使得对电力工程造价进行控制成为电力行业在工程建设遇到的一个不小的难题.由于电力工程建设一般大概需经历项目决策阶段、项目设计阶段、项目实施阶段和竣工结算阶段这四个阶段,所以本文将从项目决策阶段、项目设计阶段、项目实施阶段和竣工结算阶段这四方面出发,对电力工程造价的控制问题进行研究,首先对电力工程造价控制的关键环节进行一定的了解,然后对英存在问题有一定的认识,最后总结出一些能对电力工程造价进行控制的措施对策等. 相似文献
6.
膨胀土的水分特征曲线通常是在实验室测得的, 在现场测量膨胀土的吸力不仅费时而且也非常困难. 本文采用人工神经网络技术用现场测得的含水量来预测土的吸力. 网络训练首先采用水分特征曲线相应的试验数据进行监督训练, 然后利用监督训练得到的网络单元的连接权值对现场测得含水量数据进行吸力预测, 预测结果与实测结果相近, 同时并对预测结果进行了分析讨论. 相似文献
7.
夏成锋 《广东广播电视大学学报》2008,17(1):100-103
在基于内容的垃圾邮件过滤方法中,特征表达和分类算法十分重要,本文应用n-gram方法进行特征表达,以支持向量机（SVM）作为分类算法,并选取传统的人工神经网络（ANN）作为分类器作为对比,并采用不同大小的训练集和测试集来测试SVM及ANN的分类效果,观察训练集和测试集大小对于分类效果的影响。 相似文献
8.
冯杰成 《商情·科学教育家》2013,(30)
随着电网建设的升级发展,电力工程造价管理工作的重要性日益凸显,在电网建设工程中起着至关重要的作用.根据笔者在农网改造过程中的工作经验,对加强农村配电网电力工程造价管理进行了分析与阐述,以期促进农村电网建设的进一步发展,使农村电力工程建设的经济效益和社会效益得到提高. 相似文献
9.
建立每日96点的负荷预测综合模型.引入人工神经网络(ANN)模型,将人体舒适度和历史负荷数据共同作为人工神经网络的输入,建立人工神经网络(ANN)模型,对浙江某市每日96点负荷进行分段预测.每日96点预测值的平均相对误差绝对值可以达到1.3%以下,达到了短期负荷预测精度要求. 相似文献
10.
《浙江大学学报(A卷英文版)》2021,(9)
目的:通过系列室内试验以及建立的人工神经网络(ANN)模型研究钢-聚乙烯醇(PVA)混杂纤维混凝土的抗压力学性能,探究不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响。创新点:1.进行了不同纤维含量和纤维混合比的钢-PVA混杂纤维混凝土抗压试验,揭示了钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能。2.考虑23项输入参数,建立了ANN模型模拟钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能,很好地再现了试验结果,并揭示了不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响规律。方法:1.通过抗压试验,分析不同纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响;将试验结果与既有文献数据结合,建立ANN模型的数据库。2.考虑23项输入参数,建立ANN模型,并进行参数优化、训练和测试以及敏感性分析。3.对比分析ANN模型和传统损伤模型,验证并论证ANN模型的正确性和优势。4.通过参数敏感性分析,揭示纤维含量和纤维混合比对钢-PVA混杂纤维混凝土抗压性能的影响。结论:1.与损伤模型相比,ANN模型能够更好地模拟钢-PVA混杂纤维混凝土的抗压性能,包括抗压强度、峰值应变和应力-应变曲线。2. ANN模型可以考虑23项混杂纤维混凝土组分的影响,包括纤维特征、混凝土组成成分和素混凝土力学性能。3.抗压试验结果和ANN模拟结果都表明,钢纤维对混杂纤维混凝土的抗压性能影响大于PVA纤维。 相似文献
11.
由于水文模型是对物理过程的简化,用以描述事物最主要的物理过程,从而数学模型受许多不确定因素的影响.因此,提出了一种耦合了人工神经网络(ANN)和新安江概念模型以提高径流预报精度的方法.该方法用最新的观测资料和新安江模型中产生的径流剩余误差/流量预报结果,其工作原理为用神经网络模型预报新安江模型误差,并作为新数据引入,使径流预报得到改进.对互补的神经网络模型而言,使用的变量要以特定格式输入以符合新安江模型的要求.结果表明,与单独用新安江模型预报相比,互补模型的洪水预报精度有明显提高. 相似文献
12.
人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的. 相似文献
13.
Regression-Based Artificial Neural Network Methodology In Response Surface Methodology 总被引：3，自引：0，他引：3
Response surface methodology (RSM) is an important tool for process parameter optimization, robust design and other quality improvement efforts. When the relationship between influential input variables and output response is very complex, it‘ s hard to find the real response surface using RSM. In recent years artificial neural network (ANN) has been used in RSM. But the classical ANN does not work well under the constraints of real applications. An algorithm of regression-based ANN(R-ANN) is proposed in this paper, which is a supplement to the classical ANN methodology. It makes network closer to the response surface, so that training time is reduced and robustness is strengthened. The procedure of improving ANN by regressions is described and the comparisons among R-ANN, RSM and classical ANN are computed graphically in three examples. Our research shows that the R-ANN methodology is a good supplement to the RSM and classical ANN methodology, which can yield lower standard error of prediction under conditions that the scope of experiment is rigidly restricted. 相似文献
14.
用人工神经网络预测时用水量的方法 总被引：4，自引：0，他引：4
根据城市时段用水量序列季节性、趋势性及随机扰动性的特点 ,利用人工神经网络方法 ,建立了时间水量短期预报模型 .选取不同的隐层结点数 ,采用相同的输入样本及预测数据进行训练和预测 ,并通过比较其相对误差的大小 ,确定了神经网络的结构 ,并应用 Matlab语言进行了具体的建模和预报 .实例考核证明 ,该方法与常用的时间序列三角函数分析法相比 ,具有预测误差小、计算速度快等特点 ,可满足供水系统调度运行的实际需要 相似文献
15.
薛晓鹏 《杨凌职业技术学院学报》2009,8(4):24-26
水利工程造价包括规划、项目建议书、可行性研究、初步设计、技术设计、工程施设直至竣工验收全过程所需韵费用。工程造价管理是指在工程建设中,全方位、多层次地运用技术、经济等管理手段,解决造价预测、控制、监督、分析等实际问题,其核心是工程项目造价的确定与控制。本文从造价管理的角度,结合工程实际论述了如何尽可能以较少的人力、物力和财力。获得最大的工程投资效益。 相似文献
16.
社会总用电量预报是电力系统的重要工作之一,社会总用电量为非线性时间序列．针对电力系统负荷的复杂性及非线性,提出了结合混沌理论的思想,充分利用数据信息,在重构电力负荷相空间的基础上运用混沌全域法对负荷进行预测,并与最小二乘法预测模型预测结果进行比较,结果显示混沌全域法预测结果明显优于最小二乘法预测模型,预测精度也满足工程应用． 相似文献
17.
针对施工企业项目成本管理,采用以预算成本为基础的成本预测体系;以计划成本为依据的成本控制体系;以直接工程费为主要内容的可控成本承包体系进行控制. 相似文献
18.
In order to sufficiently exploit the advantages of different signal processing methods, such as wavelet transformation (WT), artificial neural networks (ANN) and expert rules (ER), a synthesized multi-method was introduced to detect and classify the epileptic waves in the EEG data. Using this method, at first, the epileptic waves were detected from pre-processed EEG data at different scales by WT, then the characteristic parameters of the chosen candidates of epileptic waves were extracted and sent into the well-trained ANN to identify and classify the true epileptic waves,and at last, the detected epileptic waves were certificated by ER. The statistic results of detection and classification show that, the synthesized multi-method has a good capacity to extract signal features and to shield the signals from the random noise. This method is especially fit for the analysis of the biomedical signals in biomedical engineering which are usually non-placid and nonlinear. 相似文献
19.
李龙杰 《顺德职业技术学院学报》2013,(3):24-27,31
融合时间序列与神经网络算法,得到AR-ANN模型。结合多维时间序列在捕捉线性关系的优势,以及神经网络在预测非线性关系的优势,AR-ANN模型对上证指数有较好的预测效果。另建立结构向量自回归模型(SVAR),反应了指数受其他经济内生变量的一个随机冲击后的变化状况,通过脉冲响应函数对预测做出预警。 相似文献
20.
王焱 《桂林师范高等专科学校学报》2006,20(2):150-153,156
应用RBF(Radial Basis Function, 径向基函数)人工神经网络进行电力系统短期负荷预测.考虑了天气、经济、节假日等因素对电网负荷的影响,将负荷按照每周各日分类,共七种模式,学习样本选取每周中的相同类型日.在预测前还对原始数据中的伪数据进行剔除,提高了预测的精确度.利用从湖南省双峰电力局收集到的负荷数据进行网络模型的训练,所得结果表明了RBF网络对于负荷预测是有效性的. 相似文献