基于GIS和BP神经网络的生态经济分区研究

生态分区旨在协调区域经济发展与生态环境保护及自然资源利用的关系,是宏观管理区域社会经济发展的一种新模式。本文从生态经济系统原理出发,选择26个适合渝西丘陵地区生态经济系统分类的特征指标,以行政县(区)为基本单位,采用地理信息系统技术、和BP神经网络模型对渝西丘陵地区进行不重叠、内在的系统分类,将其分为了5个生态经济区域。在此基础上,对各生态经济区的生态经济特点、发展方向和环境保护策略进行了具体分析,为宏观指导渝西地区生态经济建设与可持续发展提供科学依据。     

基于BP神经网络的间隙非线性控制系统研究

非线性问题在人们的生产和生活广泛存在,它有各种各样的表现形式,此类问题也是控制理论研究的一个热点。本文研究使用一个三层BP神经网络来补偿机械系统中带有延迟的非线性环节,并进行了仿真研究。     

灰色神经网络模型在河南省未来人口总量预测中的应用

人口预测对经济社会的发展有着非常重要的作用。本文在灰色GM(1,1)模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对河南省未来人口总量进行拟合和预测。此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。结果证明了该组合模型的优势,具有较好的预测精度,预测结果是可信的。     

基于BP神经网络的工程索赔模型

文章在系统分析了工程索赔过程及索赔相关方关系的基础上,依据系统论和神经网络思想,建立了工程索赔管理系统化模型,对此模型进行了详细阐述,并对模型状态进行了分析.利用该模型可以预测工程索赔出现的可能性,解决工程索赔的程序问题,并快速计算出索赔值.同时本文基于模型分析结果,对如何有效提高模型双方的索赔利益行为,发挥索赔管理最大作用,保证项目质量和效益提出了相应的措施.     

福建省县域多维贫困空间分异研究

以福建省为典型案例,综合运用BP神经网络及GIS技术手段,通过经济—社会—自然维度贫困评价体系,揭示县域尺度的贫困格局与分异规律。结果显示,多维评估综合考虑各县域社会、自然等贫困要素,评估结果更能科学地反映县域贫困特征;福建省东部贫困程度低于西部,北部高于南部,呈"大分散,小集中"的贫困空间集聚特征;山区县多为高贫困集中地,中部地区环城市群贫困带日益显现;贫困程度较高的县域主要分布在闽西南、闽东北地区,形成两个核心集聚区和一个次级集聚区。在此基础上,提出了瞄准贫困空间分异的扶贫开发建议,为相关部门制定精准扶贫政策提供有益参考。     

大型桥梁光纤传感监测技术及其信息处理方法研究

光纤传感器以其特有的优点正逐步取代某些传感器而成为土木工程领域的新焦点。本文介绍了目前光纤传感监测系统在国内外的发展应用现状及其信息处理方法，并论述了基于光时域反射技术的分布式光纤传感器所存在的一些问题及其发展前景。     

我国比较优势动因影响程度测算——基于新李嘉图模型及BP神经网络应用

本文采用整合了传统李嘉图理论和HO要素禀赋理论的新李嘉图模型,以差异化全要素生产率、受要素使用效率作用的有效要素禀赋、经济制度为比较优势动因,定量探究了其对我国产业层次贸易流动的决定作用及影响程度,并据此对我国贸易增长方式转变提出可行性政策建议.     

基于优化VMD与BP神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法研究

为解决滚动轴承微弱故障信号不明显、识别故障类型准确率不高及变分模态分解(VMD)分解时参数主要依靠人为设定的问题，提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数与BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先，使用麻雀搜索算法对VMD分解的模态分解个数及惩罚因子进行优化，搜索全局得出最优参数组合；利用优化后的参数对故障信号进行VMD分解，将分解后的本征模态分量导入BP神经网络进行模式识别。结果表明：与EMD、未优化VMD相比，优化参数后的VMD具有更高的故障诊断率99.53%,使故障诊断效果进一步提升。     

电力电量预测的神经网络方法

本文研究人工神经网络在实际中的应用问题,探讨利用人工神经网络进行电力电量预测的方法。提出一种基于BP神经网络的电力电量预测模型,经过训练可以得到时间和用电量之间的映射关系。     

基于人工神经网络的软测量研究

随着现代科技的不断发展,现代工业过程除了要用常规测量技术获取检测参数,还需要得到大量与过程操作和控制密切相关的而用常规测量技术难以获取的检测参数。为此,现代工业过程大多采用软测量技术。而基于人工神经网络的软测量是近年来研究最多、发展很快和应用范围很广泛的一种软测量技术。本文主要致力于对工艺流程复杂,机理不甚清楚或者物性参数难以获得的过程,研究基于人工神经网络的软测量方法。