基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

基于主成分分析与神经网络的采矿方法优选

基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明:利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选,可使预测精度大大提高。     

BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用

本文采用主成分分析与BP神经网络相结合的方法对试飞数据进行了预测,同时还对BP神经网络主成分分析法与全要素BP神经网络分析法进行了比较．结果表明BP神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

基于PCA-RF模型的冲击地压预测

为了提高冲击地压危害预测的准确性,基于主成分分析法和随机森林算法,构建了由主成分分析方法优化的随机森林模型,分析静态冲击地压数据并处理异常值,通过数据标准化处理、计算相关系数矩阵及累计方差贡献率,提取出5个主要特征.利用优化的随机森林模型训练冲击地压数据集,使模型参数不断得到优化.以混淆矩阵中的准确率作为评估指标,将优化的随机森林模型与单一随机森林模型进行比较分析.实验结果表明,优化的随机森林模型比单一随机森林模型具备更好的效果,其准确率达到了88.9%,高于单一的随机森林模型,进而得出结论,即优化的随机森林模型能有效地对冲击地压危害进行预测,通过随机森林优化模型,一定程度上有效缩减冲击地压危害预测的时间.     

基于PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.     

基于GABP技术的PCA弥苴河水质预测

针对传统的水质预测方法中由于因子的多重相关性而造成的预测精度偏低的问题,提出了一种将主成分分析法(PCA)和遗传算法优化的BP神经网络(GABP)相耦合的水质预测方法.利用主成分分析法提取对水质因子影响较强的综合成分,克服了传统水质预测方法中信息冗余的问题.在对大理弥苴河水质进行大量实际监测的基础上,分别采用PCA-GABP神经网络,GABP神经网络以及传统的BP神经网络3种模型的方法,建立了弥苴河水质高锰酸盐指数的的预测模型.通过数据预处理,筛选了600组数据进行训练学习和测试.通过对3个模型的预测误差分析对比,可以得出PCA-GABP神经网络预测模型精度更高.     

AdaBoost集成神经网络在冲击地压预报中的应用

为提高单一BP神经网络预测精度,利用AdaBoost.R2集成学习算法,将单一BP(Back\|Propagation)神经网络集成,并针对AdaBoost.R2集成BP网络的特点,提出了一种新的模型更新方法,在有效地实现模型更新的同时克服了传统更新方法的不足。将该新方法应用到抚顺老虎台矿冲击地压预报中,对冲击地压发生的主要因素进行了分析并将其作为模型的输入,使用AdaBoostR2集成BP网络作为核心智能算法,建立了冲击地压预报模型,取得了较好的预测效果。     

充填管道失效风险性预测精度研究

为更准确预测矿山充填管道失效风险性,建立主成分分析与改进BP神经网络相结合的评价模型。选取10项评价指标作为充填管道失效风险性的评判指标,统计10个矿山的样本数据,并运用主成分分析法对这10个样本数据进行预处理,得出主要成分,再利用改进的BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的管道失效风险预测结果。研究结果表明,所得到实际预测结果与期望值之间的相对误差分别为2.31%,1.68%,3.02%。预测相对误差控制在4%以内,较未经主成分分析处理的标准BP神经网络预测精度更为准确。利用主成分分析法与改进的BP神经网络相结合建立的充填管道失效评价模型具有分析速度快、预测精度高的特点,为矿山充填管道失效风险预测提供了一种更为完善的方法。     

互联网金融企业风险预警模型构建研究

结合互联网金融企业自身特点,建立互联网金融风险指标体系,采用主成分分析和BP神经网络结合的方法,构建互联网金融风险预警模型,将筛选后得到的主成分分析结果输入到训练后的BP神经网络风险预警模型中,进行实证分析.结果显示,训练后模型准确率可以达到96.35％,对于样本预测精准度具有较强作用,从而可以为互联网金融企业提供一种...     

基于Lasso和BP神经网络的广西城镇住房需求预测

对历年数据资料,采用BP神经网络、基于主成分分析的BP神经网络、基于Lasso的BP神经网络三种方法分别对广西城镇居民住房需求进行了预测和比较.结果表明基于Lasso的BP神经网络方法能够获得较好的数据预测效果.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。