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基于bp-神经网络的晋中市需水预测及水资源优化配置

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基于BP-神经网络的晋中市需水预测及水资源优化配置

作者：贾振亚太原理工大学

学位级别：硕士

本文基于研究区域水资源现状,对晋中市进行水资源供需预测。在此基础上,进行晋中市2025年及2030年不同保证率下水资源优化配置。对研究成果进行合理性分析,为晋中市水资源规划提供科学依据。主要研究内容及成果如下:（1）分析晋中市社... 详细信息

本文基于研究区域水资源现状,对晋中市进行水资源供需预测。在此基础上,进行晋中市2025年及2030年不同保证率下水资源优化配置。对研究成果进行合理性分析,为晋中市水资源规划提供科学依据。主要研究内容及成果如下:（1）分析晋中市社会、经济、自然地理条件及水资源状况,选取2018年作为研究现状年,分析计算规划水平年（2025、2030年）不同保证率下的可供水量。（2）采用改进的bp-神经网络对需水量进行预测,同时与其他方法（定额法、趋势外推法、灰色模型预测法）所做的成果进行分析。结果表明,利用改进的bp-神经网络进行需水量预测相较其他方法预测的精度更高,预测成果更符合当地社会实际情况。将灰色关联性分析与bp-神经网络相结合,经过需水影响因子筛选能够有效降低网络复杂度。选用具有优势的Levenberg-Marquardt算法作为模型的核心算法能够加快网络收敛速度,模型预测精度高,结果符合预期。（3）对规划水平年2025、2030年不同保证率下的水资源余缺情况进行分析。（4）对水资源进行优化配置,以经济效益、社会效益、生态效益为目标,建立多目标优化模型。分析确定相关参数,利用matlab优化工具箱进行模型求解。得到晋中市2025、2030年在不同保证率下的水资源配置成果,并进行合理性分析,基于未来供用水状况给出合理建议。研究成果表明,本文所采用的方法及研究成果符合当地社会的发展规律,水资源配置成果可以应用到晋中市的实际水资源发展规划中,符合研究目标。

关键词：晋中市灰色关联度需水量预测 bp-神经网络水资源优化配置

基于bp-神经网络的哈尔滨市需水预测及水资源优化配置

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基于BP-神经网络的哈尔滨市需水预测及水资源优化配置

作者：杨琳琳黑龙江大学

学位级别：硕士

由于经济的飞速发展、人口的激增以及生活水平的显著提升,水资源的供需矛盾也不断增加。本文以哈尔滨市为研究对象,通过研究该地区的水资源现状,预测了各个用水部门的需水量,并基于供需预测结果优化了哈尔滨市水资源优化配置。以下是本... 详细信息

由于经济的飞速发展、人口的激增以及生活水平的显著提升,水资源的供需矛盾也不断增加。本文以哈尔滨市为研究对象,通过研究该地区的水资源现状,预测了各个用水部门的需水量,并基于供需预测结果优化了哈尔滨市水资源优化配置。以下是本文的主要研究内容及成果:(1)本篇文献汇集了关于哈尔滨市的自然资源环境、社区生活、经济发展与水资源情况等各类信息,并根据哈市"十四五"计划大纲中的短期和长期的水供应总体规模管理规定,同时参考《哈尔滨市节约用水措施执行计划》中设定的创建节水城市的发展愿景,选择2020年为当前的研究基准年度,设定2025年和2030年分别为规划水平年。(2)本文分别应用定额法、趋势外推法、灰色模型预测法分别计算出规划年所需水量,随后选用卡方检验筛选出重要影响因子,然后在python软件中采用bp-神经网络对需水量进行预测所得成果进行对比分析。结合哈尔滨市水资源状况,计算出全市可供水量,根据计算结果分析哈尔滨市规划水平年2025年和2030年的水资源余缺情况。为了实现哈尔滨市经济和社会利益的最优平衡,本文针对该城市未来五年及十年的水资源进行了最优化分配。(3)结果表明,利用与卡方检验结合的bp-神经网络与其他方法相较之下,预测所得成果更加贴合哈尔滨市实际情况。本文使用具有优势的standardscaler算法作为模型的主要策略可以提高网络的收敛速度,并且模型预测的精确度较高,结果也与预期相符。根据本文的分析,即使是在满足了社会发展基本需求的基础上,到2025年,哈尔滨市仍然拥有一定的剩余水源;然而,到了2030年,其用水情况依然面临着一些挑战。

关键词：需水量预测卡方检验 bp-神经网络水资源优化配置

基于bp-神经网络的区域下垫面遥感图像解译方法及其应用——以上海市太浦河两翼地区为例

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科学技术创新 2020年第22期 67-69页

作者：朱雪兰高程程曲江北上海碧波水务设计研发中心上海200233

城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。bp-神经网络技术... 详细信息

城市化的发展改变了城市下垫面的条件,从而对水环境产生了多种影响。为保证水文、水动力等数学模型的预测精度,需要对区域下垫面的遥感图像进行遥感解译分析,利用解译好的数据及时对水文、水动力实时预报模型进行更新。bp-神经网络技术简单实用,收敛速度快,可以在一定程度上消除传统的遥感影像分类带来的模糊性和不确定性,保证遥感图像解译的分类精度。以上海市太浦河两翼地区为例,将该区域的影像图分为绿地、房屋、水体、农田、旱地、道路等六大地物类型,结合bp-神经网络算法确定各个类别的空间分布,并统计出各类地物的面积分别为48.85km^2、19.98km^2、60.13km^2、71.14km^2、3.28km^2、7.13km^2,为后续水利设计相关工作提供技术支撑。

关键词：遥感图像解译 bp-神经网络太浦河两翼地区

基于bp-神经网络与SMOTE算法的上市公司财务数据造假分析

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现代信息科技 2021年第4期5卷 121-125页

作者：李豫方子强黄敏婷广东石油化工学院理学院广东茂名525000 广东石油化工学院文法学院广东茂名525000

该文通过对来自19个不同行业的4163家上市公司进行分析,基于bp-神经网络算法确定了不同行业上市公司的财务数据造假相关指标,并以此为依据确定不同行业上市公司财务造假相关数据的异同,从而确定各指标与上市公司的财务数据造假的相关性... 详细信息

该文通过对来自19个不同行业的4163家上市公司进行分析,基于bp-神经网络算法确定了不同行业上市公司的财务数据造假相关指标,并以此为依据确定不同行业上市公司财务造假相关数据的异同,从而确定各指标与上市公司的财务数据造假的相关性。加强监管建立常态化的退市机制。对上市公司的数据造假等问题加强监管,对投资者规避投资风险,促进证券市场的良性发展有重要意义。

关键词： SMOTE算法 bp-神经网络财务造假

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基于bp-神经网络零件装配图像检测研究

南方农机 2018年第17期49卷 36-37,42页

作者：王家海张宇同济大学中德学院上海200092 同济大学机械与能源工程学院上海200092

应用bp-神经网络为识别算法将零件表面纹理系数作为神经网络训练元素,提出零件装配检测的方法。首先对运用图像的灰度信息和灰度梯度信息进行边缘检测,提取目标分析区域。在目标区域内获取零件表面纹理特征及其系数,以特征系数为样本,... 详细信息

应用bp-神经网络为识别算法将零件表面纹理系数作为神经网络训练元素,提出零件装配检测的方法。首先对运用图像的灰度信息和灰度梯度信息进行边缘检测,提取目标分析区域。在目标区域内获取零件表面纹理特征及其系数,以特征系数为样本,进行特征神经网络训练。使用训练完成的神经网络对零件的装配环节进行识别判断。

关键词： bp-神经网络图像识别零件装配检测

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基于bp-神经网络的风电主轴承故障预测

科学技术创新 2020年第26期 18-19页

作者：刘桂然国电联合动力技术有限公司风电设备及控制国家重点实验室北京100039

主轴轴承是风力发电机组关键的传动部件之一,运行工况特殊,速度低、载荷大,随机性强,需要同时承担径向力、轴向力、弯矩和冲击载荷。一旦主轴轴承发生失效,将造成高额的更换费用和发电量损失。实际应用来看,机组报出主轴轴承高温故障时... 详细信息

主轴轴承是风力发电机组关键的传动部件之一,运行工况特殊,速度低、载荷大,随机性强,需要同时承担径向力、轴向力、弯矩和冲击载荷。一旦主轴轴承发生失效,将造成高额的更换费用和发电量损失。实际应用来看,机组报出主轴轴承高温故障时,一般已经发生严重失效,如何对轴承故障初期的进行诊断,并提前采取一定的预防措施,是风电行业亟待解决的一个课题。本文提出了基于bp-神经网络的轴承故障诊断模型,实现了对主轴轴承的温度的预测和分析,并通过实例验证力模型的可行性。

关键词：风电主轴轴承 bp-神经网络温度预测

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基于bp-神经网络的风速短期预报技术研究

西北水电 2013年第4期 81-84页

作者：刘军涛吉超盈中国水电顾问集团西北勘测设计研究院西安710065

针对风速预报中出现的资料获取困难、预报精度差等问题,文章提出采用临近历史数据的bp-神经网络风速短期预报模型,并重点对bp模型的输入层和隐含层参数进行估计。在一定范围内,枚举输入层和隐含层的参数,并采用大量数据进行模拟,同时采... 详细信息

针对风速预报中出现的资料获取困难、预报精度差等问题,文章提出采用临近历史数据的bp-神经网络风速短期预报模型,并重点对bp模型的输入层和隐含层参数进行估计。在一定范围内,枚举输入层和隐含层的参数,并采用大量数据进行模拟,同时采用SSE和MAE两种指标对模拟结果进行评价,得到了适合于风速预报的多个不同参数bp模型。同时将多个bp模型用于预报,发现预报结果精度都比较高,表明不同参数的bp模型均可用于预报且bp模型存在异参同效性。

关键词：风电场风速预报 bp-神经网络

基于PCA-bp神经网络的上市公司财务预警策略

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统计与决策 2012年第22期28卷 181-183页

作者：尤璞武戈江南大学商学院江苏无锡214122

文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。

关键词：上市公司财务预警主成分分析 bp-神经网络

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bp神经网络在建模中的参数优化问题研究

气象 2013年第3期39卷 333-339页

作者：曾晓青国家气象中心北京100081

神经网络方法已经在过去很多年中得到了大量研究,特别是基于误差反向传播算法的人工神经网络(简称bp-ANN)在很多天气预报业务上发挥了重要作用。对于bp-ANN训练有这样的一个问题,在同一个样本模型、同样的网络结构和同样的输入参数情况... 详细信息

神经网络方法已经在过去很多年中得到了大量研究,特别是基于误差反向传播算法的人工神经网络(简称bp-ANN)在很多天气预报业务上发挥了重要作用。对于bp-ANN训练有这样的一个问题,在同一个样本模型、同样的网络结构和同样的输入参数情况下,每次训练得到的权重和最终的误差结果几乎都是不一样的,有的会很好,有的会较差。在利用bp-ANN建模训练中,希望都寻找到因子模型的局部最优解,使它具有较好的泛化能力。为了提高bp-ANN在业务预报中的建模和预测能力,将对bp-ANN进行改进试验。利用2009—2010年每年5月15日至9月15日的T639模式预测数据和北京地区4个站点的最高温度实况资料作为建模样本数据,对4个站点进行数值模拟试验。通过对4个模型样本的拟合建模试验发现:bp-ANN的随机初始权重场服从高斯分布,或者初始权重场进行多次初始化,或者采用动态的隐层神经元网络结构都能让bp-ANN对样本的拟合命中率有一定的提高。最后选择2011年5月15日至9月15日115天的资料作为预报测试数据,集成3种改进方法于一个bp-ANN中,和未改进前的bp-ANN进行比较,对比后发现优化后的bp-ANN训练出的模型预测得到的验证样本预测命中率要高于未优化的bp-ANN训练出的模型得到的验证样本预测命中率,优化后的bp-ANN具有更好的泛化能力。

关键词： bp-神经网络高斯分布权重初始场动态的神经元泛化能力