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用厚度为1cm的玻璃比色皿作为吸收池，测定了亚麻油的近红外谱，利用7000－6000cm^-1范围内的透波率，建立了主成分回归分析模型和BP人工神经网络模型，用二模型预测了亚麻油中油酸，亚油酸和亚麻酸的含量，预测结果的平均相对误差均在2％以内，并且BP人工神经网络模型预测的效果较好，该法可用于亚麻油中主要组分的实时成分分析。 相似文献
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为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-1ab7．2神经网络工具箱中的BP人工神经网络（BP—ANN）算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP—ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5．0％,能够满足工程需要;BP—ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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利用人工神经网络强大的学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法.以泉州市东海湾某实例工程1~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型.将13~16期建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比,发现两者间的误差相对较小,证明BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,且具有一定的工程应用价值. 相似文献
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利用人工神经网络强大的学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法.以泉州市东海湾某实例工程1~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型.将13~16期建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比,发现两者间的误差相对较小,证明BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,且具有一定的工程应用价值. 相似文献
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目的：建立不经分离同时测定安痛定注射液中三组份含量的方法。方法：运用误差反向传播(BP)的人工神经网络法(ANN)并将人工神经网络法与标准法测得实际样品的结果进行比较。结果：该法测得模拟样品中氨基比林、安替比林、巴比妥的平均回收率分别为99．4％、100．6％、100．2％，相对标准偏差分别为2．0％、1.8％、1．7％，经t检验表明，两者无显著差异。结论：人工神经网络法可快速、准确地测定复方药物制剂多组份含量。 相似文献
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将GM（1,1）模型与BP算法相结合建立灰色人工神经网络组合模型应用于GDP总量的预测。以安徽省1992-2007年的数据为例,对2005至2007年的GDP总量进行检验性预测,结果表明灰色人工神经网络组合模型大大提高了预测精度. 相似文献
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一种神经网络模型在混凝土配比设计中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
本文描述了人工神经网络的模型和算法，给出了BP神经网络模型和算法的相关变量的处理方法。用这种方法，对混凝土配合比试验数据进行分析预测，效果良好。说明BP神经网络模型可用于混凝土混合比强度预测中。 相似文献
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运用TRAINGDX训练函数对标准BP神经网络进行改进．根据2012年《四川省统计年鉴》相关数据,利用影响国内生产总值（GDP）的6个主要因素,借助Matlab软件平台,建立了6：5：1的三层BP神经网络GDP预测模型,实现四川省GDP值的预测．改进后BP神经网络预测相对误差在1％以内,仿真结果同模型外推法比较,预测精度较高． 相似文献
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为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测. 相似文献
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一种包含非参数回归估计的回归预测模型 总被引：1，自引：0，他引：1
一、引言在实际中 ,应用最小二乘法建立的普通回归方程进行预测时 ,误差往往很大 ,这是很自然的。因为普通回归方程只是趋势线 ,而引起被预测经济现象变动的 ,还有循环和随机等因素。所以仅利用趋势线外推或内插进行预测 ,就会产生较大误差。本文的目的就是建立一种能有效地消除普通回归方程较大误差的非参数回归预测模型 ,并已应用于湖南省城镇居民消费支出。经事后模拟检验 ,它具有很好的拟合优度和精度。二、模型的建立设被预测经济变量ｙ与变量ｘ线性相关 ,应用最小二乘法建立的普通回归方程为^ｙ =ａ+ｂｘ (2 .1 )在假设随机误差ε～Ｎ… 相似文献
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分别采用人工神经网络BP算法（网络结构为3-9-1）和线性回归分析方法对17个4-X-N-Y-6-氮杂雄-4-烯-3-酮衍生物在4℃时与小牛子宫雌激素受体的亲合力参数Iog1/K（iKi为衍生物对3BHSD的抑制常数）与分子的范德华体积V、最高被占据分子轨道能量EHOMO和9号碳原子的净电荷Q之间建立了QSAR模型,ANN模型的相关系数R=0.9999,标准偏差SD=0.0014。MLR模型的相关系数R=0.9470,标准偏差SD=0.4459。结果表明人工神经网络是一种比较精密的拟合方法,具有良好的预测效果。 相似文献
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焦振 《安阳师范学院学报》2008,(5):47-49
本文主要研究了人工神经网络中误差反向传播神经网络（BP网络）的算法及学习规则,并针对BP网络算法不具有动态信息处理能力,提出了算法的启发式改进。 相似文献
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数字高程模型误差分析及精度评价述评 总被引：2，自引：0，他引：2
从数字高程模型的误差入手,详细阐述了数字高程模型(DEM)的数据采集误差和内插计算及建模误差,并在此基础上进一步比较分析了数字高程模型的精度评价方法. 相似文献
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将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出。通过专家评分获得训练样本,用trainlm函数训练网络,并对测试数据进行网络仿真。实验表明网络仿真训练值与实际评价结果误差很小,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有较成功的实验室安全评价案例信息,使专家的评价经验得到积累,为实验室安全评价提供较科学的量化标准。 相似文献
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为提高自动气象站温度传感器观测数据精度,对不同型号的自然通风防辐射罩所产生的辐射误差进行分析,提出一种基于BP神经网络算法对不同表面反射率的防辐射罩进行误差修正。将BP神经网络应用于温度传感器防辐射罩辐射误差的预测:将太阳辐射强度、风速、表面反射率作为BP神经网络的输入,利用计算流体动力学分析防辐射罩在不同大气环境下的辐射误差作为BP神经网络的训练输出。分析训练输出与样本输出,两者的绝对误差仅在[-0. 001,0. 002],可见BP神经网络的预测精度在理想值内。最后将BP神经网络得到的辐射误差修正方程用Java进行封装,并开发Web平台实现算法应用。 相似文献
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回顾国内外有关小样本情况下估计试题的Logistic IRT参数的研究,可以总结出六种参数估计方法,分别是:修改IRT模型法、提供先验信息法、人工神经网络法、非参数估计法、经典测验理论标准化法以及使用数据增强技术。后续研究应加强对已有参数估计方法的改进,使用包括标准误在内的多种误差指标,在250人以内的样本水平上,采用模拟数据与真实数据相结合的模拟实验法开展更加严谨的模拟研究。 相似文献