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[其他资源] 神经网络优化模型的论文

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张志红        

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  • TA的每日心情
    开心
    2024-6-5 18:09
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    [LV.7]常住居民III

    自我介绍
    数学中国工作人员
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    1#
    发表于 2023-6-4 16:05 |只看该作者 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
      资源一;& O. }) x, W8 t& D% ~" ^
       树木的液流规律是复杂的,难以用多元线性或经验模型表达,在理解林木树干液流规律的基础上,寻找一种简易可行的方法模拟林木树干液流对环境因子的响应过程,对定量分析森林生态水文过程及区域生态需水量尤为重要。" }6 \9 u; e- w/ `
       本研究以宁夏河东沙区防护林树种丝绵木为研究对象,采用热扩散茎流计连续测定树干液流速率,分析环境因子对丝绵木树干液流的影响,并构建基于粒子群算法(PSO)和麻雀搜索算法(SSA)优化的神经网络模型对丝绵木液流速率进行预测。结果表明:影响丝棉木树干液流的主要因素为太阳辐射、饱和水汽压差、气温和相对湿度,重要度依次32.5%25.3%22.0%16.1%,其响应过程均呈现时滞回环关系。采用优化后的 BPElman ELM 神经网络模型模拟瞬态液流,综合评价指标(GPI)分别提高 1.5%30.0%5.3%。但与 PSO-Elman SSA-ELM 优化模型相比,SSA-BP 优化模型预测结果最佳,GPI 分别提高 1.0%23.2%。基于麻雀搜索算法优化的 BP 神经网络模型可以作为预测丝绵木树干瞬态液流速率的首选模型) j4 X& |2 n  c, C# l! R4 e
    资源二;1 }/ o" G! J2 j( \
       以避免企业发生经济损失为出发点提出基于混沌粒子群算法的神经网络的财务管理预警优化模型提升了预警结果的可靠性由于神经网络的财务管理预警模型存在局部极值和随机选择参数现象导致预测结果存在较大随机性将具备遍历特性的混沌优化算法引入至标准粒子群算法中赋予每个粒子遍历特性控制粒子的聚集程度避免局部极值的发生取全局最佳值保证模型的预警结果测试结果表明优化后模型可获取全局遍历最佳解在迭代次数为50次时完成收敛。

    8 t6 e+ z) S4 C1 w& i( F' p* _- {资源三;
    / k( x+ d" E8 o) s- z       本文对大数据 Map-Reduce 运行框架能耗优化算法进行研究与讨论。首先对Map-Reduce 框架的特点、运行流程、工作原理进行介绍和分析,掌握了工作原理以后利用 BP 神经网络算法针对 Map-Reduce 运行参数的配置修改达到系统能耗优化的目的,并且通过基于 CPU 利用率的能耗监测模型,来验证优化效果。
    - G" p- J7 g+ \' T' V; J资源四;
    * a3 }% u9 h! D! @" h3 H  S1 s3 e5 \    选取与目标设计谱匹配的地震动记录是建筑结构抗震分析与设计中的重要问题之一鉴于卷积神经网络在图像识别与分类领域具有突出的性能, 本文提出了一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法以考虑反应谱图像的二维特征首先阐述了通过卷积神经网络进行谱匹配地震动选取的基本原理和训练数据的生成方法, 然后讨论了 Keras深度学习框架11个神经网络结构在谱匹配地震动选取中的特性, 最后采用 XceptionInceptionResNetV2两种性能最优的网络结构从200次地震的11462条地震动水平分量中选取与我国规范设计谱相匹配的数据研究表明, 卷积神经网络能够有效地提取反应谱图像的特征, 所选地震动平均反应谱与目标设计谱之间的差异较小: H# A7 `* n: G% c9 Y6 f) S) R) P
    资源五;/ |/ q/ ?) z6 S+ d# O
    考虑到 BP 神经网络模型和 PSO 粒子群优化算法存在有的收敛速度慢及陷入局部最优的问题给出了基于融合混(Chaos)模型和模拟退火(SA)算法而设计的 PSO-BP 神经网络模型将混沌模型和 SA 算法的优点进行融合并对 PSO 法加以改进防止 PSO 算法因早熟而处于局部最优从而得出 BP 神经网络模型的权值与阈值集合实例验证结果表明CSAPSO-BP 神经网络模型的收敛性高于 PSO-BP 神经网络模型与 SAPSO-BP 神经网络模型其平均绝对百分比误差分别比后两者低 25.23% 14.19%。9 n* J2 E  y; m. d3 Y- A
    资源六;; n8 r1 L& }0 R$ I
    针对电力变压器故障难以准确诊断的问题提出了一种基于改进粒子群算法PSO的模糊神经网络FNN诊断模型该模型运用模糊神经网络同时结合变压器故障与变压器油中各气体成分之间的密切关确定了神经网络输入变量同时在标准粒子群算法中引入遗传变异因子对模型进行训练提 高 了 训 练 精MATAB软件测试结果表明模型预测精度较高可进一步研究应用" n7 b3 s4 C9 n: ?: k" m
         " q. `- K- v. K* G( Q
         
    9 L: `" h1 C5 O# K% H  ~1 X1 k5 b/ O, ~1 A, b
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    基于混沌粒子群算法的神经网络的财务管理预警优化模型_张静.pdf

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    基于神经网络优化模型的丝绵木瞬态液流模拟_周鹏.pdf

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    基于BP神经网络的Map-Reduce能耗优化模型的研究.pdf

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    基于改进PSO-FNN神经网络变压器故障检测研究_任东红.pdf

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    融合混沌与模拟退火PSO的BP神经网络模型研究_胡水源.pdf

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    一种基于卷积神经网络的谱匹配地震动选取方法_赵国臣.pdf

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    zan
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