基于BP网络的我国工伤事故死亡率预测模型

应用MATLAB软件的神经网络工具箱建立BP网络模型,通过基于时间序列分析方法对1974～2003年全国工业企业事故死亡率进行预测模型的建立和检验.结果表明,用人工神经网络建立的预测模型预测我国工伤事故死亡率符合度高,效果较好.     

一种对某地区电网短期负荷预测方法

短期负荷预测对电网运行意义重大,负荷预测的精确与否,对电力网络的控制、运行和计划有较大的影响。本文基于人工神经网络理论,通过建立网络模型,并编写相关程序,预测了未来一天24小时负荷值,并取得了较为理想的预测效果。     

基于BP神经网络的干热风灾害预测

干热风是我国新疆,西北等地农业气象灾害之一,其形成因素呈现复杂的非线性关系.利用传统方法很难建立起一个精确完善的预测模型.人工神经网络具有强大的非线性映射能力,尤其是BP神经网络在预测领域中被广泛应用.本文利用BP神经网络对干热风灾害进行了预测.结果表明,基于BP神经网络的干热风预测模型误差小,能达到满意的效果.     

煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型

该文利用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性，建立了煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型，并对此模型进行了检验。结果表明，此模型能根据煤的工业分析数据准确地预报任何煤种的煤焦非均相着火温度。     

铝合金凝固晶粒尺寸的人工神经网络研究

建立了强脉冲电磁场作用下铝合金凝固组织晶粒尺寸的人工神经网络BP算法模型。用该模型进行的模拟结果和实验数据吻合得较好。研究表明，用这一方法可对脉冲电磁场作用下的凝固组织晶粒尺寸进行预测，为优化实验设计提供了简便实用的方法和手段。     

铝合金凝固晶粒尺寸的人工神经网络研究

建立了强脉冲电磁场作用下铝合金凝固组织晶粒尺寸的人工神经网络BP算法模型.用该模型进行的模拟结果和实验数据吻合得较好.研究表明,用这一方法可对脉冲电磁场作用下的凝固组织晶粒尺寸进行预测,为优化实验设计提供了简便实用的方法和手段.     

基于作物经济效益的农地利用经济分析方法研究——以X农场为例

针对X农场作物效益分析与农地规划问题展开研究,首先将数据按照年份分类,对各个年份的单位面积土地作物毛利和作物产量进行定量分析,通过排行分析模型,运用Matlab矩阵运算与Arcgis栅格运算功能得出各个年份中作物毛利、作物产量比重较大的土地;其次,通过数据透视表和Matlab回归分析,得出作物毛利较大的土地的作物毛利随作物销售单价呈正态分布变化,以确定上述作物毛利、作物产量比重较大的土地的参数变化符合客观规律;最后,运用多目标综合评价模型对每种农作物购买商的销售指标进行分类,同时制定综合评价体系,通过作物效益与土地利用规划方向双向分析,给出基于作物效益的农地利用效度与规划方法,为农场的农地规划提供参考。     

应用Volterra级数模拟BP机高频放大器的互调失真

应用Ｖｏｌｔｅｒｒａ级数研究了弱非线性网络的分析方法，建立了高频晶体管的非线性Ｖｏｌｔｒｒａ模型，计算了ＢＰ机高频放大器的三阶互调失真，成功地设计了高线性高的高频放大器，这一研究方法同样适用于其他弱非线性电路的研制。     

应用Voltera级数模拟BP机高频放大器的互调失真

应用Volterra级数研究了弱非线性网络的分析方法,建立了高频晶体管的非线性Voltera模型,计算了BP机高频放大器的三阶互调失真,成功地设计了高线性度的高频放大器,这一研究方法同样适用于其他弱非线性电路的研制     

基于人工神经网络的公路隧道安全性评价研究

本文基于人工神经网络原理,选取能反映公路隧道结构安全性的三个因子作为评价指标并建立起了公路隧道结构的安全评价体系。对应用实例进行了分析,证明该方法可行。     

砂土液化判别最优BP神经网络模型

利用BP网络模型在解决砂土液化评价这类非线性问题方面的优势,选取不同的参数组合,建立不同的砂土液化判别BP神经网络模型,并根据现场实测资料进行比较分析.结果表明,以地震烈度、标准贯入点深度、地下水位深度、标贯击数、不均匀系数及地震剪应力比作为输入节点的砂土液化判别BP神经网络模型最为合理.     

作物杂种优势机理和优势预测的研究

由于作物产量是由基因和环境众多因子相互作用、调节的最终结果．要希望任何单个因子与作物产量相关，建立一种与作物产量的关系是非常困难的．本文从生理、生化和遗传等方面概述了杂种机制的形成及杂种优势预测方法的研究。     

基于BP神经网络的串联塘水质综合评价模型

介绍BP神经网络模型的结构原理和算法,分析了在建模过程中可能出现的问题并提出了解决方案,根据国家环保总局发布的地表水环境质量标准和串联塘修复水质的实测数据,建立了具有较好泛化能力的三层BP神经网络,为评价污水净化效率及串联塘的合理规划提供了科学的依据.同时表明,由于BP神经网络模型高度非线性以及输出结果以连续函数形式表达,其对水质进行的综合评价更客观.     

地基板非线性力学响应的三维有限元数值模拟

利用有限元分析软件ANSYS,建立了地基板-地基土相互作用体系的三维有限元模型,通过与实验数据的比较,证实了该模型的正确性与合理性.在此基础上,分析了地基土的材料非线性、地基板-地基土之间的状态非线性、地基板的长宽比以及厚度等因素对地基板非线性响应的影响.结果表明,该模型可以比较真实地反映地基板-地基土相互作用的非线性响应状态.     

具有Markov切换的非线性随机SIQS传染病模型的动力学行为

本文主要研究具有马尔可夫切换的非线性随机SIQS传染病模型的动力学行为。建立一个白色噪声与彩色噪声同时干扰的非线性随机SIQS传染病模型，通过构造合适的Lyapunov函数来研究系统的遍历性，从而证明出系统存在平稳分布。     

(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷性能预报的支持向量回归模型

将支持向量回归方法用于(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷的配方性能关系研究中,分别建立了(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷介电常数和损耗角正切的支持向量回归模型,并与逆传播人工神经网络、多元线性回归模型进行了比较.用留一法分别检验了支持向量回归、逆传播人工神经网络和多元线性回归3种不同模型的预报能力,结果表明:上述3种模型对于(Zr0.7Sn0.3)TiO4陶瓷介电常数的留一法预报的平均相对误差分别为1.083%、1.632%、1.931%,对于损耗角正切的留一法预报的平均相对误差分别为0.999%、1.746%、1.414%.因此,支持向量回归模型的预报能力较好,可望在陶瓷配方设计中的多变量、非线性问题和小样本体系中发挥较好的作用,为新型介电陶瓷的性能预报和配方优化提供一条全新可靠的途径.     

具有Markov切换的非线性随机SIQS传染病模型的动力学行为

本文主要研究具有马尔可夫切换的非线性随机SIQS传染病模型的动力学行为。建立一个白色噪声与彩色噪声同时干扰的非线性随机SIQS传染病模型，通过构造合适的Lyapunov函数来研究系统的遍历性，从而证明出系统存在平稳分布。     

基于BP人工神经网络的变压器故障诊断

电力变压器是电网中最重要的电力设备,对变压器故障及时和准确的预测是确保电网安全稳定运行的必要前提。本文针对变压器故障的特点和类型,利用油中气体含量分析的方法,通过对其故障数据的采集,使用BP人工神经网络方法对变压器进行故障诊断。最后,通过实例仿真,验证了BP神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中。     

非自治浮游植物—浮游动物模型的建模与分析

基于非线性常微分方程模型,研究一类具有非自治密度依赖的有毒浮游植物―浮游动物系统的动力学性质。为使模型更具有一般形式,模型中对消耗功能反应函数及毒素释放功能反应函数引进了Beddington-DeAngelis型功能反应函数。通过引进特定的集合Γ,得到系统持久的弱充分条件;根据这个集合Γ和Brouwer不动点定理,得到系统正周期解存在的充分条件。由于由正周期解的全局吸引性可得到周期解的唯一性,通过建立适当的Lyapunov函数,得到周期解全局吸引的充分条件。数值模拟验证了理论分析的正确性。     

人工神经网络法用于V—PTC材料诸性能的预报

人工神经网络是一类试图模拟生物体神经系统结构的新型信息处理系统。文中用反向传播网络研究了Ｖ－ＰＴＣ材料诸性能与其配方及工艺间的关系，通过Ｂ－Ｐ算法建立了Ｖ－ＰＴＣ材料诸性能与其配方及工艺间的非线性映照关系，根据Ｖ－ＰＴＣ材料的优化配方和工艺条件，计算机预报相应材料诸性能的结果与实验值相一致。