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神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

农业机械学报 2003年第1期34卷 21-24页

作者：常振臣王登峰周淑辉卢延辉吉林大学汽车学院

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题 ,提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明 ,利用车身悬置点和发动机的振动信号 ,通过 B... 详细信息

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题 ,提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明 ,利用车身悬置点和发动机的振动信号 ,通过 BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的。

关键词：神经网络方法车内噪声信号预测识别声反馈

神经网络方法在致密油藏非线性渗流模型中的应用

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水动力学研究与进展（A辑） 2022年第6期37卷 837-845页

作者：丁荷颖宋付权朱维耀汪勇孙业恒浙江海洋大学石油化工与环境学院舟山316022 北京科技大学土木与环境工程学院北京100083 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院东营257015

微纳米尺度下,流体的流动规律呈现非线性渗流规律,故需基于微纳米空间中受限流体的非牛顿流体特征,建立液体的非线性渗流模型,模型中的参数需要通过流动实验得到。为了更方便地获取模型参数,预测流体在致密油藏孔隙中的渗流特征,该文基... 详细信息

微纳米尺度下,流体的流动规律呈现非线性渗流规律,故需基于微纳米空间中受限流体的非牛顿流体特征,建立液体的非线性渗流模型,模型中的参数需要通过流动实验得到。为了更方便地获取模型参数,预测流体在致密油藏孔隙中的渗流特征,该文基于神经网络预测方法,用现有的实验拟合数据进行机器学习,从而预测出模型参数。并以胜利油田某致密油藏为研究对象,选取77块致密岩芯并测量其物性参数,将渗透率、孔隙半径和稠度系数作为输入参数,建立了预测模型参数的神经网络模型。研究结果表明:使用反向传播神经网络方法,可以准确预测致密油藏中油和水流动时的非线性渗流模型参数,未来可用于预测油藏储层中其他物性特征,具有较高的准确性和广阔的前景。

关键词：致密油藏神经网络方法模型参数预测非线性渗流模型

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神经网络方法对原子核质量的改进研究

中国科学：物理学、力学、天文学 2022年第5期52卷 70-78页

作者：赵天亮张鸿飞西安交通大学物理学院西安710049 兰州大学核科学与技术学院兰州730000

原子核的质量对核物理的各个方面以及对物理的其他分支,特别是弱相互作用研究和天体物理学来说是非常重要的.但目前而言,所有描述原子核质量的模型都或多或少地具有某些局限性,需要进行修正.而神经网络方法具有强大的学习能力,通过使用... 详细信息

原子核的质量对核物理的各个方面以及对物理的其他分支,特别是弱相互作用研究和天体物理学来说是非常重要的.但目前而言,所有描述原子核质量的模型都或多或少地具有某些局限性,需要进行修正.而神经网络方法具有强大的学习能力,通过使用神经网络方法,可以对计算原子核质量的公式进行修正,从而得到更加精确的结果.本文的主要目的是描述几种修正原子核质量公式的神经网络方法,并将其对质量公式的改进结果进行比较.

关键词：原子核质量神经网络方法宏观微观模型

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一种预测混沌时间序列的模糊神经网络方法

物理学报 2005年第11期54卷 5034-5038页

作者：胡玉霞高金峰郑州大学电气工程学院郑州450002

给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法,给出的方法能直接从数据中提取模糊规则,经过优化得到最佳模糊规则库,并利用神经网络的自学习功能修改隶属函数的参数和网络的权值,减少了规则的匹配过程,加快了推理速度,增强了... 详细信息

给出了一种预测混沌时间序列的模糊神经网络及其学习方法,给出的方法能直接从数据中提取模糊规则,经过优化得到最佳模糊规则库,并利用神经网络的自学习功能修改隶属函数的参数和网络的权值,减少了规则的匹配过程,加快了推理速度,增强了网络的自适应能力.使用该神经网络及其学习方法对Lorenz混沌时间序列进行了预测仿真研究,试验结果表明给出的预测工具和方法是有效的.

关键词：模糊神经网络,模糊规则提取,混沌时间序列预测神经网络方法混沌时间序列预测工具模糊规则库模糊神经网络学习方法自学习功能自适应能力隶属函数

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

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空间科学学报 2003年第6期23卷 443-451页

作者：龚建村薛炳森刘四清邹自明苗娟王家龙中国科学院空间科学与应用研究中心北京100080 中国科学院国家天文台

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理.总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系.然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对... 详细信息

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理.总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系.然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％.此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报.其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报.

关键词：神经网络方法太阳质子事件短期预报 McIntosh结构磁结构太阳耀斑

神经网络方法在电缆地层测试数据反演中的应用

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石油大学学报（自然科学版） 2005年第3期29卷 41-44页

作者：谷宁陶果中国石油大学测井重点实验室北京102249

利用电缆地层测试资料正确反演地层参数是油田勘探中的一项重要任务。将神经网络方法引入到电缆地层测试数据的反演中,可以在考虑管线存储效应和井筒表皮效应对测量产生影响的情况下,同时获得地层的渗透率和井筒的表皮系数。该方法利用... 详细信息

利用电缆地层测试资料正确反演地层参数是油田勘探中的一项重要任务。将神经网络方法引入到电缆地层测试数据的反演中,可以在考虑管线存储效应和井筒表皮效应对测量产生影响的情况下,同时获得地层的渗透率和井筒的表皮系数。该方法利用地层测试早期和中期的数据,不仅可以缩短地层测试器的测量时间,而且可以充分利用测试过程中的动态数据。验证结果表明,该反演方法是可行的。

关键词：电缆地层测试数据反演神经网络方法油田勘探管线存储效应井筒表皮效应电测井

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神经网络方法用于杀虫剂的QSAR计算

化学通报 1995年第3期 43-46页

作者：贺黎明钱旭红华东理工大学物理系华东理工大学农用化学品研究所

神经网络方法用于杀虫剂的ＱＳＡＲ计算贺黎明（华东理工大学物理系，上海２００２３７）钱旭红（华东理工大学农用化学品研究所，上海２００２３７）神经网络方法自八十年代以来受到高度重视并得到迅速的发展。神经网络计算的一个重要... 详细信息

神经网络方法用于杀虫剂的ＱＳＡＲ计算贺黎明（华东理工大学物理系，上海２００２３７）钱旭红（华东理工大学农用化学品研究所，上海２００２３７）神经网络方法自八十年代以来受到高度重视并得到迅速的发展。神经网络计算的一个重要特点是比较适合于处理那些因果关系不...

关键词：神经网络方法杀虫剂 QSAR

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

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东南大学学报（自然科学版） 2003年第5期33卷 601-604页

作者：赵启林朱晓文孙宝俊东南大学土木工程学院

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数 ,利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素 .研究结果说明 :输入变量的选择严重影响力学参... 详细信息

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数 ,利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素 .研究结果说明 :输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度 ,选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量 ,可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响 .这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义 .

关键词：误差影响反分析力学参数神经网络方法

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神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

石油大学学报（自然科学版） 2005年第4期29卷 15-20页

作者：衣怀峰陈新匡立春雷德文中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 新疆油田公司勘探开发研究院新疆克拉玛依834000

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料,导致勘探成本较高,为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释,提取地震特性参数,与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集,经训练并绘制测线剖面或平面图,最终确定出含油... 详细信息

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料,导致勘探成本较高,为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释,提取地震特性参数,与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集,经训练并绘制测线剖面或平面图,最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定,结果表明,用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界,这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求,且该方法较传统方法有很大的优越性。

关键词：神经网络方法油气检测地震解释岩性油藏含油边界玛北油田