铝基复合材料高速干摩擦行为的遗传神经网络预测模型

对4种SiC颗粒增强铝基复合材料在5种速度和4种压力条件下进行了销-盘摩擦磨损试验,运用遗传神经网络技术建立了铝基复合材料在高速干滑动过程中的摩擦行为预报模型,并用该模型对铝基复合材料进行预报.结果表明,蓄热能力较大的铝基复合材料在服役条件下具有较高的摩擦系数,与实际情况相一致.用遗传神经网络建立的铝基复合材料摩擦行为预测模型为服役条件下提供了简便、可靠的优选材料方法.     

基于U-Net的盐体识别方法

卷积神经网络在计算机视觉领域取得重大突破，利用其强大的图像处理能力，将地下沉积盐体的识别问题转化为图像语义分割问题，应用深度卷积神经网络实现盐体地震图像的像素级语义分割.本文在U-Net基础上，增加网络深度并同时引入批归一化和Dropout处理，使得神经网络模型具有更高的可信度和更强的泛化能力.通过实验发现，在卷积层之后引入批归一化处理，并在池化层和叠加层之后引入Dropout可以稳定提升模型对盐体图像的分割性能.     

交通事故的时空热点分析

针对目前交通事故分析中时空维度分离的不足，以H市2013―2015年的交通事故数据为研究对象，根据自组织神经网络、平行坐标系、时空颜色矩阵和时空网络核密度估计、热点分析法，分别从行政区划以及道路网络上进行交通事故的时空特征分析，从宏观和微观角度揭示交通事故的时空热点区域。结果表明，整体来说，在空间上，H市交通事故热点区域4个街道高于8个镇，呈明显的“两带一中心”分布，即硖许线与101省道形成的带状区域和市政府所在的行政中心区域；时间上，早、晚高峰时段最为严重，夜晚较为轻微，呈明显的区域特征分布，即工业办公区热点出现在早高峰时段，生活住宅区热点出现在晚高峰时段，商业消费区热点出现在夜晚时段。     

新组合模型在光电功率预测中的应用

为提高光伏预测要求的精准性,文章提出一种新算法将神经网络和ARMA算法改进组合,构成NEW ARMA-BP模型算法.以某30兆瓦的光伏电站采集的输出功率为输入样本,基于ARMA和BP神经网络算法在Matlab环境下依次搭建了相应的预测模型,预估光伏短期输出量.采用"误差正态检验图"判断基于两种不同算法的误差水平,依据两种单模型预测误差,运用所提出的新方法计算权值并获得新的预测值.基于Matlab的仿真结论验证了组合预测在光伏输出预测领域的适用性.     

具有比例时滞的细胞神经网络的全局稳定性分析

研究了具有比例时滞的细胞神经网络的平衡点的全局稳定性。通过建立李亚普诺夫函数，得到全局渐进稳定的充分条件。     

基于EMD-PSO-LSTM组合模型的船舶运动姿态预测

由于船舶在海上航行时的高随机性和复杂性,单一模型预测能力有限,难以做出准确姿态预测。因此,提出一种基于经验模态分解(EMD)和粒子群优化(PSO)的长短期记忆神经网络(LSTM)的组合预测模型,对船舶运动姿态进行预测。首先通过EMD算法将由惯性导航系统在实时测量得到的船舶运动姿态数据进行分解,得到有限个本征模函数(IMF)。然后,利用PSO-LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律并进行预测,将各IMF分量的预测值相加得到最终的预测结果。基于实测数据进行仿真的结果表明,该组合预测模型分别比LSTM模型和PSO-LSTM模型在姿态角的预测中平均绝对百分比误差分别降低了约11%和7%,有效提高了船舶运动姿态预测精度。     

基于毛竹叶片理化参数的刚竹毒蛾危害检测研究

虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测，制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度，基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结，选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ_{733.66~898.56})、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′_{562.95~585.25})与706.18~725.41 nm值(ρ′_{706.18~725.41})等理化参数，随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验；分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型，从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示，Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%，65.41%，83.78%，Kappa系数分别为0.576 9，0.532 4和0.778 8，R2分别为0.722 2，0.582 6和0.870 9，总体而言，三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力，随机森林的检测效果最优，Fisher判别分析次之，再次为BP神经网络；从分等级来看，随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络，但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考，并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。     

基于RBM的神经网络时间序列预测

为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神经网络的初始权值和阈值,将RBM与神经网络融合起来,模型与时间序列神经网络做实验对比,结果表明,基于受限的玻尔兹曼机的神经网络模型优于神经网络预测模型,模型可以提高预测的精准度,具有一定的应用意义.     

基于改进BP神经网络的煤催化气化预测模型研究

采用改进的三层BP神经网络建立了煤催化气化反应失重率、气化初始温度和最大气化速率所对应温度的预测模型。结果表明,采用改进BP神经网络模型在此研究中可达到较高的精度,其最大预测误差分别为5.18% 、5.65% 、2.33%,明显小于归回公式的预测误差。
     

基于布谷鸟算法与BP神经网络的煤灰变形温度预测

以120种煤样为数据基础,采用布谷鸟算法(CS)优化BP(Back Propagation)神经网络,建立了CSBP模型对单煤、煤掺添加剂和配煤等3类样本的煤灰变形温度(DT)样本进行预测。模型以煤灰化学成分及其组合参数等13个变量作为输入量,以变形温度(DT)作为输出量。CSBP模型预测结果与BP神经网络模型预测结果进行对比发现,无论是单煤、煤掺添加剂还是配煤,CSBP模型较BP模型对煤灰变形温度(DT)的预测都更加精准,平均相对误差分别达到了3.11%、4.08%和4.22%。另外,对比3类样本预测结果发现,无论是CSBP模型还是BP模型,相比单煤预测而言,煤掺添加剂及配煤的预测误差都有明显的增加。