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1.
基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型. 通过IDL（interactive data language）实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度. 比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高（R2=0.81）. 研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
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摘要：目的：利用BP人工神经网络建模研究1英里跑（1600 m跑）与实验室直接测试之间的数学关系,以构建估测大学生最大摄氧量的模型。方法：第一阶段选择80名大学生（男女各40人,年龄19~23岁）进行了实验室直接测试作为建模标准,第二阶段选择63名大学生（男39人,女24人,年龄19~23岁）测试进行模型验证,根据美国的Cureton教授、James等研究成果确定采用1英里跑（1600 m跑）作为本研究室外估测方程,简称Jog方程,利用NeurophStudio进行BP人工神经网络建模。结果：根据测试者年龄、性别、体重、1600 m跑时间和跑后即刻心率五个变量作为输入变量构建BP人工神经网络,网络结构为5-9-1,采用第1阶段80%样本反复训练建模、20%样本验证模型输出的错误率并成功控制在千分之一,进一步采用第2阶段测试数据验证发现,神经网络模型估测与实验室测试值的相关系数r为0.923,P<0.01,高于Jog方程的0.895,且神经网络模型估测与实验室测试值没有显著性差异,t= 0.06,P＞0.05,通过Bland-Altman分析显示人工神经网络模型的偏倚程度为-8.3～8.4,比Jog方程理想。结论：人工神经网络具有快速、有效、精确和便于实际应用等特点,是解决这些没有精确数学方程的最大摄氧量估测问题的非常好途径。 相似文献
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应用BP神经网络算法对运动成绩预测的实证研究 总被引：3，自引：0，他引：3
人工神经网络具有很强的自训练学习和容错能力等优点,且BP网络的学习算法简单、学习能力强,其在实际中具有较为广泛的应用。鉴此应用BP神经网络对运动成绩进行预测,并结合实例说明了该方法的实施与应用。数值试验表明模型具有很高的预测精度,为运动成绩的预测提供了一种新的方法。 相似文献
4.
积雪覆盖区域,在全球能量平衡中发挥着重要作用.目前较常用的积雪覆盖率算法主要是利用雪盖率与雪盖指数(NDSI)间的关系建立统一的回归模型,但这种方法在完全雪盖区及稀疏雪盖区的反演精度较差.尝试通过分段建立模型反演雪盖率,并利用ETM+数据对模型估算结果进行验证.结果表明,分段模型可以有效提取亚像元尺度的信息,并且对NDSI高值区的雪盖率反演有一定的改善. 相似文献
5.
在大型线性方程组的超松弛迭代法求解中,加速因子经常难以确定.应用BP神经网络对其进行训练学习,经过对比分析,得到最佳模型,应用该模型可快速确定加速因子.将该方法应用于石家庄市栾城水文试验基地,计算结果表明,BP人工神经网络有效地解决了地下水数值模拟中加速因子难以确定的问题. 相似文献
6.
神经网络是非线性系统建模的重要方法.反向传播(BP)算法常常用于神经网络的权值训练中,但是BP算法收敛慢.为此,将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习.采用这一建模方法对石油钻杆在热处理过程中的温度测量偏差进行校正.研究结果表明,该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度,适用于工业过程中测量信号的在线校正. 相似文献
7.
土壤含水量是气候、水文和生态等研究的重要参数。地表温度-植被指数特征空间法是遥感监测土壤含水量的常用方法。以欧洲伊比利亚半岛为研究区,使用MSG-SEVIRI （Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager）晴空数据,构建地表温度日较差-植被覆盖度特征空间。在此特征空间上,结合研究区土壤质地数据,建立土壤含水量反演模型反演土壤体积含水量。利用西班牙REMEDHUS （REd de MEDiciòn de la HUmedad del Suelo）土壤含水量观测网络的实测数据对反演结果进行验证,均方根误差均在0.05m3/m3以内,具有较高的精度。与常用的地表温度-植被覆盖度特征空间的结果对比证明,以地表温度日较差替代地表温度,能够减小地表温度反演误差导致的土壤含水量估算误差,从而提高土壤含水量反演精度。 相似文献
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应用MODIS 250m分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络F、uzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验.结果表明:(1)Parzen窗法分类性能最优,CART和BP其次,Fuzzy ARTMAP表现较差.(2)CART决策树具有较好鲁棒性,但缺点是样本代价较大;BP神经网络分类器能达到较高精度,但缺点是需较高质量的样本、网络结构参数难以确定,造成其稳健性较差;FuzzyARTMAP则未能表现出理想结果.(3)训练样本数量差异造成:最大似然法的分类精度差异值低于5%;Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异为5%～10%;CART和BP差异在10%以上。 相似文献
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利用普通克里格方法对柴河流域50个土壤采样点2011年测定的全氮含量平均值进行插值分析,探讨变异函数模型的选择和模型参数的设置对插值精度的影响.结果表明:最优半变异函数模型为指数模型,最优插值参数为块金值0.019 6,偏基台值0.239 24,变异方向角度75°.应用上述优选的参数对柴河流域土壤全氮含量进行空间插值,得到了高精确度的插值结果. 相似文献
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人工神经网络在经济预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
王悦 《北京广播电视大学学报》2002,(1):33-37
研究人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨人工神经网络的时间序列预测方法.该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具,提出一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法.为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨组合神经网络时序预测方法,用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高. 相似文献
11.
运用BP神经网络和多元回归对优秀男子乒乓球运动员的技战术能力进行了分析,结果显示:(1)BP神经网络和多元回归构建的技战术能力模型都具有较高的拟合和预测效能,但BP神经网络在拟合和预测精度上优于多元回归;(2)优秀男子乒乓球运动员第一重要技战术能力为发抢能力,第二重要为发球轮相持能力和接抢能力,接发球轮相持为第四重要能力;(3)乒乓球运动员技战术能力间存在补偿效应,各种技战术水平组合的比赛评定总分大于13分即可获得比赛胜利. 相似文献
12.
由于船舶轴系支点轴承缺乏相应的振动烈度评判标准,结合支点轴承的日常监测数据,采用箱形图制定低转速工况下的界限值,根据振动烈度随转速增加既有线性增长又有指数增长的趋势,利用灰色线性回归组合模型对高转速工况下的界限值进行预测,并与BP神经网络模型的预测效果进行对比分析.结果表明,箱形图法制定的低转速工况界限值比较合理,灰色线性回归组合模型的预测值比BP神经网络模型的更加准确、稳健,其平均相对误差为2.634%. 相似文献
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基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。 相似文献
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链球运动员身体素质与专项成绩相关关系的神经网络模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用人工神经网络强大的函数映射能力，提出了反映链球运动员身体素质与专项成绩相关关系的神经网络模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型的缺点，在不需要事先确定模型数学表达形式的条件下，更为准确地映射出运动员素质训练水平与专项成绩之间的函数关系、并且运用建立起的神经网络模型，绘制了素质训练水平与专项成绩之间的关系曲线。从而为运动员进行科学训练提供了理论依据。 相似文献
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赵永寿 《北京体育大学学报》2006,29(4):486-488
为研究人工神经网络模型对成绩预测的效果,建立人工神经预测模型,对铅球运动员的成绩进行评估和预测.结果表明:该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素质训练指标与专项运动成绩之间的函数关系,从而更精确地预测出铅球运动员的专项成绩. 相似文献
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黄河流域是中国“一带一路”发展的重要经济廊道,维持黄河流域的生态健康对中国经济社会发展和生态安全具有十分重要的作用。受气候变化和人类活动的影响,黄河流域出现上游植被退化、中游水沙锐减、下游用水紧张、河口三角洲退缩等生态危机,严重制约了流域内的生态文明进程和经济高质量发展。以1990—2020年间Web of Science数据库中收录的5190篇相关文献和145781条参考文献为研究样本,采用可视化知识网络分析和科学计量法,从文献产出规律、 相似文献
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李宏丽 《苏州市职业大学学报》2014,(3):7-10
应用可见光/近红外光谱分析技术,采用多元线性回归（MLR）模型方法,研究近红外光谱技术预测黄桃糖度的方法.采集60个不同成熟度的黄桃样品,利用ASD野外光谱仪测定黄桃光谱,反射光谱预处理后转换成吸收光谱,通过分析黄桃的吸收光谱特征、以及黄桃糖度与吸收光谱的一阶导数的相关性,找出对黄桃糖度的敏感波段.采用多元线性回归对黄桃糖度的敏感波段建模.结果表明：在350~2 500 nm波长范围内,黄桃吸收光谱的一阶导数模型模拟效果较好.黄桃糖度能较好地利用多元线性模型模拟,模型的相关系数大于0.61,并且均方根误差是0.44%。 相似文献
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为提高船舶交通事故的预测精度,提出将自回归综合移动平均(autoregressive integrated moving average, ARIMA)模型与BP神经网络组合的船舶交通事故预测方法。该方法考虑船舶交通事故的复杂性和非线性因素,充分结合ARIMA模型与BP神经网络的优势,分别从简单加权和残差优化角度对ARIMA模型与BP神经网络的不同组合方法进行比较研究,并将其应用于2000—2018年英国籍船舶交通事故预测中。结果表明:与ARIMA模型、BP神经网络和ARIMA-BP的简单加权组合预测方法进行对比,ARIMA-BP的残差优化组合预测方法的预测精度最高,其均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为7.16、6.0和4.9%。本文提出的船舶交通事故预测方法可以为相关人员的决策提供指导。 相似文献