基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型

为进一步提高住宅价格预测精度,进而为有关部门提供相关数据参考,帮助其及时准确地制定相关政策,提出了基于Pearson系数和萤火虫算法优化BP神经网络的住宅价格预测模型。该模型首先使用Pearson系数对影响房价的相关因素进行特征筛选,舍弃与住宅价格关联性不强的因素;然后使用萤火虫算法对BP神经网络进行优化,建立基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型;最后以上海市统计局最新发布的相关数据进行实验验证。实验结果表明,所提模型优于其他5种模型,能够实现住宅价格的有效预测。     

改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明：与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。     

基于位点特异性打分矩阵的卷积神经网络预测SARS-CoV-2核衣壳蛋白的蛋白质二级结构

新型冠状病毒(SARS-CoV-2)有4种关键的结构蛋白,而核衣壳蛋白就是其中的1种.本实验从公开数据库NCBI上选取的SARS-CoV-2核衣壳蛋白质序列数据,分析SARS-CoV-2核衣壳蛋白与SARS-CoV核衣壳蛋白的序列相似性,对SARS-CoV-2核衣壳蛋白的理化性质和疏水性进行分析;在此基础上提出基于位点...     

脉冲时滞抛物型方程组边值问题的振动性

讨论了一类多滞量带脉冲的抛物型方程组解的振动性质,利用平均值方法以及泛函不等式获得了其一切解在两类边界条件下振动的充分条件,其中利用了Green公式,Jesen不等式以及垂直相加的方法,把抛物型偏微分方程组的振动问题转化为微分脉冲不等式不存在最终正解的问题,然后在两类边界条件下分别得到了判别其所有解振动的充分条件.     

基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测

交通速度预测在智能交通系统中起着重要的作用,准确、快速的交通速度预测有利于及时掌握城市道路交通状况,能够有效实行交通诱导。针对交通速度具有极强的周期性,在工作日和非工作日之间存在较大差异,导致预测精度不高的问题,分别选取公开的工作日和非工作日交通速度数据,构建基于长短期记忆神经网络的城市交通速度预测模型。实验验证采用广州市20条路段的交通数据,结果表明,区分工作日和非工作日的平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差的平均值比不区分均要小,说明区分工作日和非工作日可以有效地提高交通速度的预测精度。     

基于响应面重构的一种可靠度计算方法

大型复杂结构的可靠度分析中,极限状态方程往往无法显式表达。针对这种情况,文章采用二次多项式函数重构响应面来寻求设计验算点;然后在设计验算点附近,采用BP神经网络重构响应面,拟合极限状态函数;在此基础上,采用基于最优化原理的蒙特卡罗方法求解结构的可靠性指标。与其他单一的响应面重构方法相比,文中方法具有计算简便及精度高的特点;工程计算语言Matlab采用矩阵操作,并提供了包括优化、统计、神经网络在内的大量工具箱,而且语言简单,使得编程效率大大提高,能快速方便地实现可靠度计算程序的编制。     

基于深度学习的二维人体姿态估计综述

人体姿态估计是近年来计算机视觉问题中的一个热门话题,它在改善人类生活方面具有巨大的益处和潜在的应用。近年来深度神经网络得到快速发展,相较于传统方法而言,采用深度学习的方法更能提取图像表征信息。综合分析近年来人体姿态估计的进展,根据检测人数分为单人和多人人体姿态估计。针对单人姿态估计,介绍了基于直接预测人体坐标点的坐标回归方法及基于预测人体关键点高斯分布的热图检测方法;针对多人姿态估计,采用解决多人到解决单人过程的自顶向下方法和直接处理多人关键点的自底向上方法。总结了各方法网络结构的特点和优缺点,并阐述当前面临的问题及未来发展趋势。     

一种暂态混沌神经网络及其应用

讨论了Hopfield神经网络算法在优化计算中的应用,提出了一种暂态混沌神经网络模型,把混沌动力学与收敛动力学相结合,使网络逐渐由混沌神经网络向Hopfield网络过渡,达到控制混沌的目的,并且提供一个在全局最优解附近的初值,然后用Hopfield网络得到最优解,有效地解决了Hopfield网络的局部极值问题.仿真结果表明算法对于初始值是稳健的,并且具有很强的克服陷入局部极小能力.     

高压脉冲放电对靛蓝二磺酸钠脱色效能研究

研究了针-板电极高压脉冲放电对靛蓝二磺酸钠的脱色效能.试验表明,单纯高压脉冲放电对靛蓝二磺酸钠具有一定的氧化脱色效果,其脱色率随着电压上升、电极间距缩小、溶液电导率降低及pH值降低而升高.Fe2 对该过程具有良好的催化效果.在0.1 mmol/L Fe2 的作用下,高压脉冲放电在20 m in内可以将5 mg/L靛蓝二磺酸钠脱色98.6%,比不加Fe2 相同条件下的脱色效率(11.9%)提高了7倍多.试验结果表明,脱色过程与该过程中产生的过氧化氢以及Fe3 有关,由于Fe2 的投加,脱色过程中可能发生了Fenton反应.     

2T2C铁电存储单元读写电路的单粒子翻转效应研究

针对2T2C铁电存储单元读写电路进行了单粒子翻转效应的仿真模拟,研究了单粒子入射读写电路的不同敏感节点对存储数据的影响,并分析了数据读写出错的内在机制.结果表明:单粒子入射存储阵列中的字线晶体管时,存储数据未发生翻转,这主要是因为铁电电容极化信息波动后又恢复至原状态;单粒子入射外围电路中的板线激发器和灵敏放大器时,存储数据发生了翻转,这主要是因为外围电路产生的单粒子瞬态脉冲造成数据读出出错,进而导致了回写数据翻转.