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基于BP神经网络的爆破振速峰值预报王靖,璩世杰,易巧明,万鹏鹏北京科技大学土木与环境工程学院摘 要:以司家营铁矿露天矿爆破振动的实测数据为基础,运用BP神经网络原理,以孔数,最大单孔药量,总药量,高程差和爆源距作为影响爆破振动速度的主要因素,建立BP神经网络模型,对质点爆破振动速度峰值进行预测.结果表明:BP神经网络模型的预测精确度明显高于传统的萨道夫斯基公式,对工程实践具有较好的指导性.关键词:BP神经网络模型;爆破振动;相对误差;......
基于BP神经网络的N80钢CO2腐蚀预测方法研究孙丽丽1,苏毅2,贾蕊1,王勇1,张旭昀1,毕凤琴11. 东北石油大学材料系2. 大庆石化公司检测公司摘 要:采用灰度数据矩阵统计,小波变换和二值化等方法对N80钢CO2腐蚀图像进行特征提取.结合BP神经网络技术,以腐蚀图像的各向异性和小波变换后子图像的能量参数作为腐蚀类型判据,建立基于BP神经网络的孔蚀速率诊断模型,实现了CO2腐蚀类型和腐蚀程度的预测.诊断结果与实验结果较好吻合.关键词:BP神经网络;腐蚀形貌;N80钢;CO2腐蚀;......
煤层含气量预测的BP神经网络模型与应用 田永东1,孟召平1,雷旸1 (1.中国矿业大学,资源与地球科学系,北京,100083) 摘要:为了对煤层含气量进行定量预测,采用BP神经网络预测方法,建立了煤层含气量预测的BP神经网络模型.以沁水盆地南部主采煤层为对象,分析得出了影响沁水盆地南部煤层含气量分布的主要控制因素有煤层有效埋藏深度,煤变质程度和煤岩,煤质特征等,选择了煤层有效埋藏深度,水分与灰分以及镜质组最大反射率3参数作为BP神经网络模型的基本特征量,建立了煤层含气量与这些因素之间的相关关系和BP神经网络预测模型,对煤层舍气量进行预测分析.结果表明:BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与主控因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差小于10%,预测效果明显地优于基于朗格缪尔方程的煤层含气量预测模型. 关键词:煤层气; 含气量; BP神经......
thermal simulator, the flow behavior of TC21 alloy was studied systematically, and the constitutive relationship model for this alloy was developed using BP neural network. In the proposed model... a better representation of the test data and better describe the whole deforming process compared to the traditional method. Key words: TC21 alloy; BP neural network; constitutive relationship 1......
基于BP神经网络的合金铸铁腐蚀深度预测王玉荣,乌日根包头职业技术学院摘 要:通过动态质量损失法腐蚀试验获取BP神经网络的样本数据.利用Matlab的工具箱函数建立了拓扑结构为4×15×8×1的BP神经网络,并对网络模型的预测精度和应用进行了研究.结果表明,在样本集和训练条件下,4×15×8×1型BP网络能较好地反映腐蚀时间,合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性关系.可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测;当稀土和铜质量分数较低且适量时,其耐碱蚀作用较显著,而镍质量分数越高耐碱蚀作用越明显.关键词:BP网络;合金铸铁;腐蚀深度;耐碱蚀;预测;......
基于混沌优化BP神经网络的地面沉降模型 李红霞1,张建雄2,赵新华1 (1.天津大学,环境科学与工程学院,天津,300072;2.天津大学,系统工程研究所,天津,300072) 摘要:为了合理指导地下水资源开采,有效控制区域性地面沉降,结合混沌优化算法和BP算法设计了一种混沌BP混合算法,并基于混沌优化BP神经网络建立了地面沉降模型.该模型克服了传统BP神经网络模型存在的收敛速度慢,收敛精度低,易陷入局部极小点等缺点,具有较高的拟合精度.为探求各含水组的地下水位值对地面沉降的影响,以华北某沿海城市连续14 a的各含水组的年均地下水位值作为输入变量,以4个水准监测点年地面沉降值作为输出变量,训练混沌优化BP神经网络模型,应用训练好的模型对地下水位影响强度进行了分析.结果表明:地面沉降与地下水位存在较一致的响应趋势,各含水组对地面沉降的影响强度依含水组Ⅳ,Ⅲ,Ⅴ,Ⅱ的顺序逐渐减弱......
BP网络在远程控制调速系统中的应用研究王丽君,刘克,薛燕,张海军摘 要:针对由于网络传输中客观存在延时或故障,造成基于Internel的远程控制系统控制指令或状态信息的丢失或者延时到达目的地的情况,采取了智能方法弥补.为了解决不确定性变化的网络延时对基于互联网的双闭环直流调速系统性能的影响,在系统中增加基于改进BP算法的预测环节,以改善系统的动态性能和保持系统的稳定性.仿真研究表明,增加BP预测环节法实现简单,能够在保证系统稳定性的同时缩短系统的过渡过程.关键词:改进BP算法;基于Internet控制系统;双闭环直流调速系统;......
基于改进BP网络的磨料水射流切割质量研究岑海堂1,迟露鑫1,杨阳2,高玉龙21. 内蒙古工业大学2. 北方重工集团公司摘 要:目前建立的磨料水射流切割质量数学模型,对厚板材切割时,其加工精度和表面质量较难控制.基于BP神经网络学习理论,通过对网络权值和阀值进行四种方法的改进,目的是改善网络误差反向学习性能,建立低误差收敛精度,快训练速度的最佳切割质量模型.在获取大量样本数据的基础上,对最佳改进BP网络模型进行训练,预测,结果表明该模型能够快速,准确,可靠地预测磨料水射流切割质量.关键词:磨料水射流;改进BP模型;质量预测;......
BP神经网络预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层镀速的研究李兴远1,夏法锋2,陈达21. 宁波大红鹰学院2. 东北石油大学机械科学与工程学院摘 要:采用脉冲电沉积在A3钢表面制备Cu-SiC镀层,采用BP网络模型对脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速进行预测研究.结果表明:本BP模型为3×9×1型神经网络模型,预测值与试验值曲线吻合较好;其相对误差较小,最大误差为2.7%,其相关系数为0.999,能较好地预测脉冲电沉积Cu-SiC镀层的镀速.关键词:BP网络模型;脉冲电沉积;Cu-SiC镀层;......
一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究龚波,曾飞艳湖南科技大学计算机科学与工程学院摘 要:针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.关键词:BP神经网络;人工鱼群算法;优化;仿真;......
