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精确估计云顶高度可以在数值天气预报以及气候模型领域中起到举足轻重的作用。云顶高度首先影响着加受油机对接,影响着飞机通讯质量,其次降低对目标的识别,还会破坏电磁干扰与抗干扰。因此,获取更精确的云高信息,不仅节约了时间,还避免了错误估计而造成不必要的损失。本文以训练样本集中日本葵花8静止气象卫星光谱通道数据为输入,以美国CALIPSO卫星的结果为输出,通过构建神经网络模型方法,利用BP神经网络,针对葵花8静止气象卫星,建立葵花8卫星云顶高反演模型,使用检验样本集,对反演模型取得的云顶高反演结果进行检验与分析,研究模型的云顶高反演能力、特性和效果。 相似文献
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基于BP算法的股价预测模型实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
从技术分析的角度分析股票市场,采用BP神经网络对股票价格进行预测,提出了将股票市场的基础数据指标和技术指标相结合,作为神经网络输入的候选变量,筛选出影响股票价格涨跌的变量,从而建立起神经网络模型。最后用MATLABB编程手段对沃尔玛公司的交易资料进行实证分析。 相似文献
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为实现对海南黄花梨木及越南黄花梨木成品家具在无损伤的情况下进行分类识别,本文通过采集成品家具纹理图像并分别对图像在RGB和HSV颜色空间下的颜色直方图各分量的峰值进行分析,计算图像灰度共生矩阵(GLCM)在步长d取值为2和4的情况下4个方向上图像纹理的对比度、相关性、熵、平稳度、能量,5个特征值用SPSS软件做显著性分析。通过分析最终确定R、G、B、V、相关性、对比度、能量,7个特征值作为海南黄花梨与越南黄花梨识别的特征值向量,通过对比BP神经网络与SVM向量机2种识别方法,发现SVM向量机准确率更高,准确率可达到94%。结果表明本文方法可作为一种在无损伤的情况下识别海南黄花梨木与越南黄花梨木成品家具的可靠方法。 相似文献
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为通过社会用电量分析来反应经济状况,文章采用BP神经网络算法,首先对芜湖市近几年的社会用电量进行分析,再通过Matlab神经网络工具箱构建预测—时间序列模型,最后根据需求获得相应的预测数据。仿真试验表明,该模型找到一条函数曲线很好地拟合已知数据,同时顺利地预测未知数据,所提算法达到预期的效果。 相似文献
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为提高BP神经网络算法在固体废物预测中的精度,提出了一种SSA-BP工业固废预测模型,并选取了GDP、常住人口、工业生产总值、能源生产总量、R&D内部支出、财政支出、人均GDP、第二产业贡献率、能源消费总量等作为影响因素,用灰色关联分析方法分别对4种情景下安徽省固废产量进行了预测.结果表明,R&D内部支出、能源生产总量、生产总值、灰色关联度携带有效信息高;SSA-BP模型的MAE、MAPE、R2值分别为375.81、0.04、0.99,均高于其他机器学习回归模型;在不同情境下,安徽省未来一段时间内工业固废产量整体呈现增长趋势,到2035年产生量变化区间为18254.36～30831.54万t. 相似文献
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为提高船舶航迹预测精度,解决准确建模难度大和神经网络易陷入局部最优的问题,考虑实时获取目标船AIS数据较少的特点,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的航迹预测模型。选择AIS数据中的航速、航向和船舶经纬度作为样本特征变量;采用小波阈值去噪的方法处理训练数据;采用差分进化(differential evolution,DE)算法对模型内部参数寻优以提高模型收敛速度和预测精度。选取天津港实船某段航迹的AIS数据,比较基于DE-SVM与基于BP神经网络的航迹预测模型的仿真结果。结果表明,基于DE-SVM的航迹预测模型具有更高的预测精度,简单、可行、高效,且耗时少。 相似文献
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基于主成分神经网络和聚类分析的高校创新能力评价 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于主成分BP神经网络的评价模型,针对指标体系的众多指标进行正交约简,在保留大量指标信息的基础上开展高校创新能力评价,并对评价结果采用基于划分的K-均值聚类方法进行分组,避免了绝对排名带来的负面影响,评价结果证明了该评价模型和方法的有效性. 相似文献