BP神经网络模型在城市环境质量评价中的应用

针对城市污染问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,并与灰色关联模式识别评价结果进行比较,说明用BP神经网络方法评价城市环境质量是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。     

MATLAB在模式识别中的应用

MATLAB为人工神经网络模型识别方法的实现提供了简单、高效的编程环境，本结合字符识别问题介绍了运用MATLAB软件包中的神经网络工具箱编制模式识别程序的具体方法。     

基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

基于MATLAB的BP神经网络在清洁生产审核中的应用

BP网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力,这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用,而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox,简称NNT)。运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT),结合清洁生产技术特点,建立了清洁生产审核企业清洁生产等级自动确定的BP网络模型,讨论了基于MATLAB的BP网络应用于清洁生产审核的可行性和使用价值。     

一种可用于城市人居环境质量评价的基于神经网络的遗传算法

试图在已有研究的基础上,综合考虑城市人居环境的内涵,在国内首次将遗传算法全局寻优和BP 神经网络局部寻优相结合的改进神经网络模型应用在人居环境评价中,并对中国35个主要城市人居环境质量进行定量判定,揭示城市人居环境现状及各城市在国内人居环境中的相对水平.结果表明该模型取得了令人满意的结果,是一种有效的评价方法.     

西北城市居民生活质量分级评价的BP神经网络模型研究

从自然环境和社会环境两个子系统,涵盖8个评价因子共36个指标,建立了西北城市居民生活质量指标体系,并确定了分级标准,通过构建BP神经网络模型进行级别辨识.网络模型经过训练仿真后,利用训练好的模型对西北5个省会城市生活质量进行了分级,通过与模糊识别方法所测结果相比较,验证了本文模型在实际应用中是可行的;文中所建指标体系和分级标准,除适合西北地区外,对全国其他地区城市进行科学客观的居民生活质量分级评价也具有一定参考指导意义.引入BP神经网络方法,为生活质量量化和进一步深入研究提供了新的研究方法和思路.     

基于BP神经网络的多媒体课件质量评价研究

针对现有的多媒体课件质量评价指标体系,应用人工神经元网络理论,探讨和建立了在多媒体课件综合评价指标体系中起重要作用的指标权重的BP算法模型及其设计思想和实现方法.实验结果表明评价模型较好地避免了传统方法人为计取权值和相关系数过程中的主观影响和不确定性,为定性与定量相结合地多媒体课件综合评价提供了客观依据,同时也为多媒体课件质量评价开辟了新的方法.     

基于GIS的城市环境质量评价系统的设计

针对城市环境质量评价需要解决的问题,采用多层次模糊综合评判模型作为评价方法,确定了较为实用的Fuzzy-Grey模型。提出了城市环境质量评价系统的总体设计方案,并介绍了主要模块功能的设计.     

基于BP神经网络的PID控制器及其MATLAB仿真

PID控制算法简单、应用广泛,既能消除余差,又能提高系统的稳定性,但其P环节、I环节、D环节的控制参数却参数难以整定;BP神经网络算法具有很强的数字运算能力,因此,可通过BP神经网络自学习、加权系数调整,实现PID的最优调整,本文以小车控制为例,利用BP神经网络的学习能力进行PID参数的在线整定,并进行了MATLAB仿真,结果表明,利用BP神经网络可很快的找到PID的控制参数。     

基于LM-BP神经网络的软件质量综合评价

由于传统软件质量评价存在主观性等缺陷.针对这种情况,提出基于LM-BP神经网络的软件质量综合评价方法.算法以ISO/IEC 9126为软件质量度量标准,解决了标准BP算法存在的问题,建立了LM-BP神经网络软件质量综合评价模型,为软件质量综合评价提供了一种新的方法.实验结果表明,LM-BP神经网络的软件质量综合评价能客观、定量、快速且准确得到软件质量综合评价结果,该评价模型具有客观性和实用性.     

基于MATLAB神经网络的丁坝坝头冲刷深度预测模型

文章简要介绍了MATLAB神经网络工具箱的用法、特点以及丁坝的具体概念。利用MATLAB神经网络工具箱和实验室丁坝坝头冲刷深度的实测数据建立神经网络模型，进行冲刷深度的预测。     

BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

基于BP神经网络的体外索索力预测及MATLAB实现

为了进一步研究体外预应力混凝土结构体外索极限应力的确定方法,在分析影响体外预应力混凝土结构体外索极限应力因素的基础上,运用神经网络预测的原理,采用误差反向传播神经网络即BP神经网络对体外索的索力进行了预测.预测结果表明,应用BP神经网络模型能准确的预测体外索的索力.预测结果和试验结果相比误差在10%以内,可以满足实际工...     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型,对涡北井田地下水水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性。     

基于模糊综合评价的大气环境质量评价

为了解决模糊数学在环境质量评价中应用的问题,采用了模糊综合评价方法对某市区5个监测点的三种大气污染物日平均浓度值监测结果进行实例分析验证,得出了该市区5个监测点的大气环境质量级别为Ⅱ或Ⅲ级.分析结果表明:采用模糊综合评价方法进行大气质量评价可最大限度地避免主观人为的误差,具有客观性和合理性.     

MATLAB在人机界面评价中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱中的RBF神经网络函数设计出人机交互的人机界面评价平台．采用MATLAB的数据库编程技术实现学习样本的存储和积累．为了使用户可以脱离庞大的MATLAB环境而运行MATLAB程序，应用MATLAB Runtime Server技术实现了软件的独立运行．最后通过对3种指针表显示设计方案的评价，表明该人机界面评价软件使用简便，评价结果合理、可靠．     

基于DSP的人工神经网络环境控制系统

文章提出了将人工神经网络结合遗传算法应用于环境控制的新方法。该方法利用遗传算法在线计算控制量,利用人工神经网络模拟被控对象的动态特性,从而代替被控环境进行分析。同时,针对DSP的高速运算机能,解决了在工程应用中难以用一般的CPU完成实时控制的要求。该系统充分发挥了人工神经网络和遗传算法各自的特点,是具有良好发展前途的新型的环境控制系统。     

人工神经网络用于化合物的属性识别

将化合物中元素的Z1、、Z2、(Z1/rcov)1、(Z2/rcov)2、X1和X2作为结构描述符,用LM-BP神经网络和概率神经网络识别55种未知类别化合物的属性,两种方法均优于文献方法,且人工神经网络方法识别结果准确、稳定可靠,因而是一种较好的化合物属性识别方法.     

MATLAB在分析梯形复阻抗网络中的应用

利用MATLAB对梯形复阻抗网络进行了分析计算，得出了一些有益的结论，并推导了有关的计算公式。