---运用BP人工神经网络方法构建碳钢区域土壤腐蚀预测模型
运用BP人工神经网络设计变形预报模型
运用BP人工神经网络设计变形预报模型
王建国;吴美容
【期刊名称】《矿山测量》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】BP人工神经网络是应用最广泛的人工神经网络之一,运用Matlab神经网络工具箱设计BP神经网络,建立变形监测预报模型是本文探讨的课题.文中对BP网络的结构框架、本质进行了介绍,对运用Matlab工具箱建立模型的思路以及需要注意的问题进行了阐述,最后结合工程实例建立的模型进行了实际验证,并得出了一些有益的结论.
【总页数】3页(P73-75)
【作者】王建国;吴美容
【作者单位】中煤国际工程集团南京设计研究院,江苏南京,210031;江苏兰德数码科技有限公司,江苏南京,210007
【正文语种】中文
【中图分类】TB22
【相关文献】
1.大顶子山航电枢纽坝区河段河床变形预报模型设计研究 [J], 洪毅
2.技术类无形资产利润分成率评价模型的研究--基于改进BP人工神经网络的评价模型 [J], 周娟;匡建超
3.基于BP人工神经网络的风险投资项目评价模型的研究与设计 [J], 柴美娟
4.基于HOTTEL日照辐射模型的船体温度变形预报方法 [J], 杜金纬; 陈震; 周洪元;
陶国君
5.基于鸡群算法优化相关向量机的混凝土坝变形预报模型 [J], 魏博文; 袁冬阳; 谢斌; 陈良捷
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基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演随着遥感技术的发展，高光谱遥感成为了土壤养分含量和组成反演的重要手段。
土壤中铁元素的含量对作物生长有着重要的影响，因此对土壤铁元素含量的反演具有十分重要的意义。
本文探讨了一种基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法。
首先，我们需要获取土壤高光谱数据。
这里我们以MODIS卫星获取的高光谱图像为例。
MODIS卫星可以获取地球表面高光谱图像，并且可以覆盖全球范围。
我们获取到了某一特定地区的高光谱图像，同时我们也需要获取该地区的土壤含铁量数据。
接下来，我们需要对获取到的高光谱图像进行预处理。
这个步骤一般包括大气校正、波段选择和噪声过滤等。
我们以大气校正和波段选择为例进行说明。
大气校正是为了消除影响高光谱数据精度的大气散射和吸收等因素，以提高高光谱数据的质量。
波段选择是为了选取与土壤含铁量有较大相关性的光谱波段，以提高反演精度。
这里我们选取了NIR、SWIR和MIR波段，并进行了大气校正。
接下来，我们需要将预处理得到的高光谱数据和对应的土壤含铁量数据进行训练。
我们采用BP神经网络进行建模和训练。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，其结构包括输入层、隐层和输出层。
我们将高光谱图像中的每个像元的NIR、SWIR和MIR波段作为输入节点，将土壤含铁量作为输出节点。
通过神经网络的训练，可以得到高光谱图像和土壤含铁量之间的关系模型。
最后，我们可以利用已经训练好的神经网络模型对未知区域的土壤含铁量进行反演。
我们将该区域的高光谱图像输入到神经网络模型中，通过模型输出得到该区域的土壤含铁量。
需要注意的是，反演结果的精度受多种因素影响，如训练数据质量、神经网络结构、预处理方法等。
综上所述，基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演方法可以高效准确地获取土壤含铁量信息。
未来，随着数据获取手段、算法和技术的不断发展，该方法有望在农业和环境领域中发挥重要的作用。
网络作文之基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价
基于BP神经网络的耕地土壤重金属污染评价摘要：本研究将土壤重金属污染评价神经网络预测模型分为3层，7-6-1为该模型的神经网络结构，输入层共包括7个神经元，分别是土壤耕地有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素，以及2个限制条件：土壤类型（水田或旱地）和土壤ph值；以已知的成都市不同生态区土壤重金属指标作为本模型的训练和检验样本，本研究采用的软件为 matlab ，利用这个软件训练和检验bp 神经网络，然后对宜宾市翠屏区土壤中的重金属进行综合等级评价。
评价结果显示bp神经网络对检验样本的模拟输出跟期望输出是相同的；同时，对研究区土壤重金属综合等级评价结果跟模糊模式识别、传统内梅罗指数评价法得出的结果也是基本一致的。
关键词：bp神经网络；土壤重金属污染中图分类号：tp183 文献标识码：a doi：10.11974/nyyjs.201705332191 材料与方法1.1 研究区概况1.2 土样采集与处理土样采集按照《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）的要求，于2015年9月在作物收获后秋耕前，根据研究区土地利用现状划分取样单元，每13.3～20hm2取一个样点，共采集耕层土壤样品10个，耕层按0～20cm，亚耕层按20～40cm用不锈钢土钻采集土样，每个土样均采用“s”法随机采集15～20个点，经充分混合后，用四分法留取1kg，重点点位留取1.5kg，装入土袋标明，样品取回在实验室荫干、碾碎备用。
1.3 测定项目及方法土样送四川省农科院土壤肥料研究所化验室进行，对农产品质量安全有重要影响的pb、as、cr、hg和cd共5个重金属元素的化验分析，分析方法根据《农田土壤环境质量监测技术规范》（ny/t395-2000）要求确定：as、hg采用原子荧光光谱法测试，cd、cr、pb采用等离子体质谱法测试。
1.4 评价方法1.4.1 传统指数评价法污染指数法是检测评价土壤重金属污染中最常用的一种方法，主要包括2种，分别为单因子和多因子污染指数法，多因子指数法是内梅罗指数法使用最多的一种方法。
bp神经网络在土壤重金属污染分析中的应用
bp神经网络在土壤重金属污染分析中的应用bp神经网络（BPNN）是一种最具代表性的人工神经网络，它具有很高的学习能力、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点，因此经常用于识别、预测、分类和控制等研究领域。
本文将BPNN应用到土壤重金属污染分析中，使用训练集和测试集，针对淮河上游土壤铅、镉、铬、硒、汞、镍和锑的重金属含量进行建模和预测，讨论BP神经网络在重金属污染分析中的应用潜力。
试验结果表明，BP神经网络提供了有用的技能用于重金属污染分析，它能够快速有效地分析重金属数据，并能有效地拟合复杂的重金属污染状况。
关键字：bp神经网络；重金属污染；淮河上游；预测建模1论近年来，随着经济的发展，气候的变化以及工业的扩张，人类的活动造成的环境污染问题更加严重。
土壤重金属污染已经成为当前研究的重要热点。
传统的污染分析方法技术落后，效率低下，结果不够准确。
随着机器学习和数据挖掘技术的发展，可以利用大量的历史数据和现有技术来对污染进行准确的定量分析，以达到预防和控制污染的目的。
BP神经网络（BPNN）是一种最具代表性的人工神经网络，它具有精度高、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点。
本文将BP神经网络应用于土壤重金属污染分析，使用训练集和测试集，针对淮河上游土壤铅、镉、铬、硒、汞、镍和锑的重金属含量进行建模和预测，讨论BP神经网络在重金属污染分析中的应用潜力。
2景重金属污染的持续发展是现代社会的一个重要问题，它不仅破坏了土壤的有机物、农产品的可食用性和植物的生长，而且还对人类的健康和生命安全带来巨大的威胁。
对于重金属污染，有效的监测和定量分析是必不可少的，因此早期的重金属污染分析方法基本上都是结构化的、定量的、实验室规模的，这些方法往往需要大量的样本，耗费大量的时间和金钱，结果可能不够准确。
因此，智能计算技术，特别是神经网络技术，已成为研究重金属污染的新的解决方案。
BP神经网络是一种最具代表性的人工神经网络，具有精度高、模型复杂度低、计算效率高和操作简便等优点，因此经常用于识别、预测、分类和控制等研究领域。
基于BP神经网络的管道腐蚀速率预测
基于BP神经网络的管道腐蚀速率预测章玉婷;杨剑锋【摘要】A model for predicting the corrosion rate of oil pipeline was built based on BP neural network theory.In this model,pressure,temperature, flow speed,sulphur content and acid number were set as input parameters while the corrosion rare was the output parameter.The results show that the model has good forecasting accuracy and it can reflect the corrosion factors effectively.%本文将采用BP神经网络技术，以压力、温度、流速、含硫量和酸值作为输入参数，以管道内腐蚀速率作为输出参数，建立了输油管道的腐蚀速率预测模型。
计算结果表明，该模型具有较好的预测精度，模拟出的腐蚀速率与实测值能较好的吻合，并且能够反映各因素与腐蚀速率之间的关系。
【期刊名称】《全面腐蚀控制》【年(卷),期】2013(000)009【总页数】5页(P67-71)【关键词】BP神经网络;腐蚀速率;预测模型【作者】章玉婷;杨剑锋【作者单位】北京化工大学化工安全教育部工程研究中心，北京100029;北京化工大学化工安全教育部工程研究中心，北京100029【正文语种】中文【中图分类】TG174腐蚀是材料和周围环境相互发生作用而使材料失效或变质的过程。
世界各国因腐蚀而造成的经济损失十分惊人，每年因腐蚀带来的经济损失占本国本年度国民经济总产值(GNP)的3%～5%。
腐蚀问题几乎各行各业都存在，而炼油行业在高温高压下进行，介质有毒有害、易燃易爆，因而腐蚀在炼油行业中表现尤为突出[1]。
BP神经网络在土壤水分预测中的应用
０引 言
土壤水分是一个复杂的非线性耦合系统，受外 界环境等因素影响很大，在通常情况下，只有充分
考虑影响其预测的各个因子，才能建立满足实际需 要的预测模型。常用的土壤墒情预测模型有经验 公式法、水量平衡法、土壤水动力学法、时间序列模 型法等。这些模型在实际应用中受制的因素较多， 例如经验模型，虽然简单实用，但是模型中的参数
２∞９年１０月
第１０期
虐子测试
ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣ ＴＥｓＴ
Ｏｃｔ．２０∞
Ｎｏ．１０
ＢＰ神经网络在土壤水分预测中的应用＊
田芳明１，周志胜１，黄操军１，孙红江２ （１黑龙江八一农垦大学信息技术学院大庆１６３３１９；
２黑龙江省红星农场北安１６４０２２）
摘要：土壤水分预测是一个复杂的非线性系统，受土壤复杂结构和气象因子影响显著，很难建立一个理想的土 壤水分预测数学模型。本文利用ＢＰ人工神经网络方法建立了土壤水分预测模型，该模型的预报精度较高，其最 大绝对误差为３．１２％，最小绝对误差为０．６３％，平均绝对误差为Ｌ ３８％。预测结果表明应用ＢＰ神经网络建 立的土壤水分数学模型适用于土壤水分的预测，能够比较准确的预测土壤水分，具有较好的预测精度。 关键词：土壤水分；ＢＰ神经网络；预测模型 中图分类号：Ｓ１５２．７ 文献标识码：Ａ
由图可知，没有增加自补偿算法时每次同步后 设备的偏差逐渐呈一定的斜率进行变化。斜率的 存在主要是由于晶振的偏差造成的。增加从时钟 自补偿算法后的结果测试如图中绿线表示。由图 可知，此算法降低了斜率，极大的提高了同步的精 度。
５结束语
本文主要对网络测量和控制系统的精密时钟 同步即ＩＥＥＥｌ５８８ ＰＴＰ时间同步算法进行研究，提 出了一种通过修改硬件时钟计数值实现从时钟计 时自补偿的算法。该算法最大的特点是方便移植， 不同的用户根据自己设备的不同只需更改一下频 率的计数值就叮以使用。使用此算法还町以减慢 ＰＴＰ报文的发送频率，降低网络的负担。由以上测 试，同步精度有了很大提高。可以完全满足工业控 制的需要。
基于BP神经网络的钢材力学性能预测算法
基于BP神经网络的钢材力学性能预测算法作者：李杨来源：《数字技术与应用》2013年第07期摘要：本文根据某钢铁公司Q235钢种的化学成分和轧制工艺同最终成品的力学性能之间的关系，基于BP神经网络模型，提出两种优化BP网络的方法：遗传优化算法和粒子群优化算法。
并通过实验，与传统的单隐层BP算法相比，粒子群优化算法的BP网络在钢材力学性能预测方面效果更好。
关键词：BP神经网络遗传算法粒子群优化算法中图分类号：TP311.52 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）07-0100-021 引言钢材轧制系统是一个非常复杂的非线性系统，相关工艺参数数据量巨大。
传统的生产实践中，往往依赖工程师的个人经验，通过统计方法进行预报，花费大量的时间和精力，而且生产过程又不断受各种随机因素的干扰，无法通过对生产工艺参数的调整对产品的力学性能进行精确的预测。
通过人工神经网络模型在线预报产品力学性能，可省去繁琐的传统数学模型的建立过程，利用大量在线采集的产品数据和各种参数实际值，使得产品在线预报力学性能达到的较高的精度，从而有效的降低了生产成本，提高了产品最终力学性能。
本文根据某钢铁公司Q235钢种的化学成分和轧制工艺同最终成品的力学性能之间的关系，基于BP神经网络模型，构建预测钢材力学性能算法。
在节省投资、节约能源、保护环境及可持续发展等方面具有重要的经济意义和战略意义。
2 BP网络算法1986年Rinehart等人提出了多层前馈网络误差反向传播（Error Back Propagation，简称BP）算法。
他们通过对BP算法在数学上的详细分析和完整推导，系统地解决了多层神经网络中隐含层单元连接权的学习问题。
理论上单隐层BP网络可以任意精度逼近任意非线性曲线，因此本系统采用了单隐层BP 网络构建神经网络模型，如图3.1所示。
网络输入为钢材的化学成分和工艺参数。
钢材化学成分包括：碳、硅、锰、磷、硫等15个成分参数。
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演土壤铁含量的高光谱反演在农业生产和环境保护中具有重要意义。
传统的土壤含铁量检测方法需要大量的人力和时间，并且往往只能得到有限的样本数据，难以实现对大面积土壤的全面监测。
而基于BP神经网络的高光谱反演技术可以通过遥感数据快速获取土壤含铁量的信息，为农业管理和土壤环境监测提供了新的手段。
本文将介绍基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演技术的原理、方法和应用，对其在农业和环境领域的潜在价值进行探讨。
一、土壤含铁量高光谱反演的研究背景土壤是农业生产的基础，土壤中的养分含量对作物的生长和产量起着至关重要的作用。
土壤中的铁元素是作物生长中不可缺少的微量元素之一，对植物的光合作用、养分吸收和代谢过程有着重要的影响。
准确地获取土壤含铁量信息对于合理地施肥和调节土壤环境具有至关重要的意义。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，具有强大的非线性建模和处理能力。
在土壤含铁量高光谱反演中，BP神经网络可以通过学习一定量的土壤光谱数据样本，建立土壤光谱与含铁量之间的映射关系，从而实现对新的土壤光谱数据进行含铁量的预测。
基于BP神经网络的土壤含铁量高光谱反演技术的方法主要包括数据获取、网络模型训练和预测等步骤。
1. 数据获取首先需要获取土壤光谱数据和对应的含铁量数据。
土壤光谱数据可以通过高光谱遥感仪器获取，而含铁量数据则需要通过化学分析等方法获取。
这些数据可以用于训练BP神经网络模型，以建立土壤光谱与含铁量之间的映射关系。
2. 网络模型训练将获取的土壤光谱数据和含铁量数据用作BP神经网络的训练样本，通过反向传播算法等方法对网络模型进行训练，调整网络中每个神经元之间的连接权重，使得网络能够对土壤光谱与含铁量之间的关系进行准确地建模。
3. 预测训练好的BP神经网络模型可以用于对新的土壤光谱数据进行含铁量的预测。
即将获取的土壤光谱数据输入已训练好的网络模型中，即可得到土壤含铁量的预测结果。
基于人工神经网络的碳钢、低合金钢腐蚀预测
材料在 海水 中的腐蚀 是 一种复 杂的破 坏现 象 ， 与腐 蚀有关 的环 境 因子众 多… ， 海水腐 蚀的 分析 其 对
摘
要 ： 料 在 海 水 中发 生 腐 蚀 现 象 ， 与 腐 蚀 有 关 的环 境 因素 非 常 多 ， 材 其 如何 分 析 和 预测 材料 在 海 水 中 的腐 蚀
速 率 一 直 是 腐 蚀研 究领 域 的 重点 和难 点 ． 工 神 经 网 络 的 输 入 是 碳 钢 、 合 金 钢 的 合 金 元 素 和 海 水 的 环境 因 人 低 素 ， 出是 海 水 腐 蚀 速 率 ． 用 人 工 神 经 网 络 技 术 建 立 了碳 钢 、 合 金 钢 在 海 水 潮 差 区 腐 蚀 预 测 模 型 ， 测 了 输 采 低 预 腐 蚀 发 展 的趋 势． 用 经 过 训 练 的 神 经 网 络拓 扑结 构对 “ 钢 材 ” 行 腐 蚀 速 率 预 测 ， 测 结 果 和 实 验 数 据 紧 运 新 进 预 密相 符 ． 用 人 工 神 经 网 络 技术 预测 的腐 蚀 速 率 数 据 ， 以 为腐 蚀 专 业 和 非 腐 蚀 专 业 的 工 程 技 术 人 员 提 供 腐 应 可
Ｄｅ ． ２ ０８ ｃ ０
２０ 年 １ ０８ ２月
基 于人工神经 网络 的碳钢 、 低合金钢腐蚀预测
李 晓峰 ， 海 涛 邵 良杉 王 ，
（． 国科 学 院 金 属 研究 所 材 料 环 境 腐 蚀 研 究 中 心 ， 宁 沈 阳 １０ １ ； １中 辽 １０ ６ ２ 辽 宁 工 程技 术 大 学 电 子 与信 息 工 程 学 院 ， 宁 葫 芦 岛 １５ ０ ） ． 辽 ２ １ ５
基于BP神经网络的土壤侵蚀预测模型研究
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｓ ｏ ｉ ｌ Ｅｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
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Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｌ ｏ ｐ ｅ ｆ ａ ｒ ｍｌ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｐ ｒ ｏ ｔ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ，Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｌ ｙ ｉ ｎ ｇ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｖ ｅ ｒ ｙ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｙ ．Ｉ ｒ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ，ａ ｓ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ２ ０ ０ ０ ｔ ｏ ２ ０ ０ １ Ｌ ｉ ａ ｏ ｂ ｅ ｉ ｔ ｈ ｅ ｔ ｙ ｐ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｌ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ ｌ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ，ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｄ ａ ｔ ａ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｎ ２ ０ ０ ２ ｔ ｈ ｅ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｗｅ ｒ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｅ ｄ ．Ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ｓ Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ，ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ｏ ｆ ｆ ｏ ｕ ｒ ｎ ｅ ｕ ｒ ｏ ｎ ｓ ，ｒ ｅ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｒ ａ ｉ ｎ ｆ ａ ｌ ｌ ，ｒ ｕｎ ｏ ｆ， ｏ ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｃ ｍａ ｔ ｔ ｅ ｒ ，ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ，ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ，ｏ ｕ ｔ ｐ ｕ ｔ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ａ ｍｏ ｕ ｎ ｔ ｏ ｆ ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ．ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ８ ０ ％ ，ｈ ｉ ｇ ｈ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ，ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｖ ｅ ｙ ｇ ｒ ｏ ｏ ｄ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｎ ｃ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：Ｓ ｌ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ ｌ ａ ｎ ｄ ； ｓ ｏ ｉ ｌ ｅ ｒ ｏ ｓ ｉ ｏ ｎ ； ＢＰ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ； ｒ ａ ｉ ｎ ｆ ａ ｌ ｌ
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型随着城市化进程的加速，土地资源的利用和规划成为了城市建设中的重要问题。
如何科学合理地利用土地资源，成为保障城市可持续发展的关键。
建立合适的土地分析模型成为了必不可少的工具。
而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型则成为了当前研究的热点与重点。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，它可以通过训练来学习输入输出之间的映射关系，并能够进行非线性函数的逼近。
在土地分析中，BP神经网络可以根据历史数据来预测未来土地利用情况，从而对城市土地利用进行规划和管理。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型需要建立合适的输入和输出模型。
在输入模型中，可以考虑城市人口数量、土地价格、交通网络、经济发展水平等因素；在输出模型中，可以考虑未来土地利用情况、土地开发的规模和方式等。
基于这些因素，可以进行神经网络的训练，来学习土地利用情况与各种影响因素之间的关系。
需要进行历史数据的收集和整理。
通过历史数据的分析，可以找出影响土地利用的关键因素，为神经网络的训练提供基础。
历史数据的分析还可以为城市土地利用的规划提供借鉴和参考。
然后，进行BP神经网络的训练和优化。
神经网络的训练是模型建立的核心，需要通过大量的数据进行训练，找出最佳的网络结构和参数设置，以提高模型的预测准确性和可靠性。
通过反复的训练和验证，可以不断地对模型进行优化，提高其在实际应用中的适用性。
进行模型的应用和验证。
将训练好的BP神经网络模型应用到实际的城市土地分析中，通过对比模型预测结果和实际土地利用情况，验证模型的准确性和可信度。
不断收集新的数据，更新和完善模型，以适应城市土地利用规划的不断变化和发展。
在实际应用中，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型可以为城市土地规划和管理提供可靠的支持。
通过模型的预测和分析，可以及时发现和解决城市土地利用中的问题，为城市的可持续发展提供科学的依据。
模型的建立还可以为城市土地利用的未来发展提供方向和指导，促进城市土地资源的合理配置和利用。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型1. 引言1.1 研究背景城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要内容之一。
随着城市化进程加快，土地资源的合理利用变得尤为重要。
而基于BP 神经网络的城市建设土地分析模型，可以通过对历史数据的学习和模拟，预测未来城市土地利用的情况。
这对于城市规划部门的决策制定和土地资源的合理配置具有重要的实际意义。
在过去的研究中，基于BP神经网络的城市建设土地分析模型已经取得了一定的成果，但仍存在一些问题，如数据处理不够精确、模型训练时间较长等。
本研究旨在通过对BP神经网络原理的深入研究，构建更加准确、高效的城市建设土地分析模型，以提高土地利用的效率和质量。
通过本研究的实施，不仅可以为城市规划和土地利用管理提供指导性建议，还可以为相关领域的研究提供新的思路和方法。
本研究具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究目的本研究的目的是基于BP神经网络技术，构建一个可靠的城市建设土地分析模型，利用该模型可以准确预测城市未来土地利用情况，并为城市规划、土地利用政策制定提供科学依据。
通过深入研究BP神经网络的原理和城市建设土地分析模型的构建方法，我们旨在提高对城市土地资源的有效利用和保护，促进城市经济可持续发展。
本研究还旨在探索城市土地利用规律，揭示城市发展与土地利用之间的关系，为城市规划者和决策者提供科学参考和指导。
通过研究城市建设土地分析模型，我们希望可以为解决城市土地资源紧缺、土地利用冲突等问题提供一种新的科学方法，推动城市建设向着更加智慧、可持续的方向发展。
1.3 研究意义城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要环节。
通过建立基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，可以更准确地预测土地利用变化趋势，为城市的可持续发展提供决策支持。
这种模型具有较强的自适应性和非线性能力，能够较好地处理包括土地类型、土地使用强度、土地利用变化等在内的复杂城市土地分析问题，为城市规划和土地管理部门提供科学依据。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型1. 引言1.1 研究背景城市建设土地利用是城市规划和土地管理的重要课题，对于实现城市可持续发展至关重要。
而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型是一种新兴的研究方向，其可以通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，来实现土地利用的预测和规划。
在城市化进程加快的背景下，土地资源利用效率成为一个亟待解决的问题。
传统的土地利用分析方法往往受限于数据采集困难、计算复杂度高等问题，而基于BP神经网络的城市建设土地分析模型则可以通过大数据的支持，较好地解决这些问题。
研究如何利用神经网络技术对城市建设土地进行分析，对于提高土地利用效率、优化城市规划、实现可持续发展具有重要意义。
通过建立基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，可以更准确地预测土地利用变化趋势，为城市规划提供科学依据。
本文旨在探讨基于BP神经网络的城市建设土地分析模型的构建和应用，以期为优化城市规划和土地利用提供一定的参考和指导。
1.2 研究目的本文的研究目的是通过基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，实现对城市土地资源利用的优化和规划。
具体包括以下几个方面：1. 精准预测城市土地利用变化趋势：通过建立BP神经网络模型，可以对未来城市土地利用进行准确的预测和分析，为城市规划和土地利用规划提供科学依据。
2. 提升城市土地资源利用效率：利用BP神经网络模型，可以对城市土地资源进行合理利用和布局，以实现土地资源的最大化利用和效率提升。
通过以上研究目的的实现，将为城市建设和发展提供科学的决策支持，推动城市土地资源的可持续利用和发展。
1.3 研究意义城市建设土地分析是城市规划和土地利用管理中的重要课题，对于合理规划城市空间、优化土地利用结构、提升城市发展质量具有重要意义。
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型，能够充分利用神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力，通过学习大量的历史数据来实现土地利用规划和预测，为城市规划和土地利用决策提供科学依据。
基于BP神经网络的土壤侵蚀预测模型对比
支持。
播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，简称 ＢＰ）神经网络在土壤侵蚀预测方面 得到了广泛的应用 。 ［１９－２３］ 但前人建立的模型输入项常常忽
２ ＢＰ神经网络模型原理
ＢＰ神经网络 是 目 前 应 用 最 广 泛 的 神 经 网 络 模 型 之 一。
收稿日期：２０１７－０１－１２
图 １为 ＢＰ神经网络的工作原理和基本网络结构，它主要由
摘要：根据《中国水土保持公报》数据资料，基于反向传播（ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，简称 ＢＰ）神经网络模型、万有引力搜 索算法（ｇｒａｖｉｔａｔｉｏｎａｌｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称 ＧＳＡ）和人群搜索算法（ｓｅｅｋｅｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，简称 ＳＯＡ）优化的 ＢＰ神 经网络模型，研究以土壤类型、地形、坡度、植被措施、降水为输入，以土壤侵蚀模数为输出的 ＢＰ、ＧＳＡ－ＢＰ和 ＳＯＡ－ ＢＰ模型对土壤侵蚀量的预测，并采用典型监测点的实测数据对模型进行验证。结果表明，３种模型均具有较高精度， 可用于土壤侵蚀量的定量预测，其中 ＳＯＡ－ＢＰ模型的预测效果最优。本研究成果将为水土流失监测工作提供有效支持。 关键词：万有引力搜索算法；人群搜索算法；ＢＰ神经网络；土壤侵蚀模数 中图分类号：Ｓ１５７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０１８）１８－０２２１－０４
１ 研究背景
略了一 些 重 要 因 素，主 要 包 括 植 被 覆 盖 程 度［２０］、土 质 因 素［２１－２２］、降水［２３］等。此外，前人所建立的模型还存在适用范
土地是维系人类繁衍生息的基本资源。水土流失现象危 害 极 严 重，首 先 会 直 接 导 致 可 耕 作 土 地 资 源 的 减 少 ［１］，其 次
江苏农业科学 ２０１８年第 ４６卷第 １８期
BP神经网络在土壤水分预测中的应用
BP神经网络在土壤水分预测中的应用
田芳明;周志胜;黄操军;孙红江
【期刊名称】《电子测试》
【年(卷),期】2009(000)010
【摘要】土壤水分预测是一个复杂的非线性系统,受土壤复杂结构和气象因子影响显著,很难建立一个理想的土壤水分预测数学模型.本文利用BP人工神经网络方法建立了土壤水分预测模型,该模型的预报精度较高,其最大绝对误差为3.12 %,最小绝对误差为0.63 %,平均绝对误差为1.38 %.预测结果表明应用BP神经网络建立的土壤水分数学模型适用于土壤水分的预测,能够比较准确的预测土壤水分,具有较好的预测精度.
【总页数】4页(P14-16,35)
【作者】田芳明;周志胜;黄操军;孙红江
【作者单位】黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江八一农垦大学信息技术学院,大庆,163319;黑龙江省红星农场,北安,164022
【正文语种】中文
【中图分类】S152.7
【相关文献】
1.组合预测方法及其土壤水分预测中的应用 [J], 徐梅;刘振忠
2.BP神经网络预测模型在预测吨煤单耗中的应用 [J], 李忠飞;
3.GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用 [J], 郭维民
4.GM（1，1）与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用 [J], 郭维民;
5.灰色预测和BP神经网络组合预测模型在血液采集和临床供应中的应用 [J], 陈婷;肖明星;周筠
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基于BP神经网络的城市建设土地分析模型
基于BP神经网络的城市建设土地分析模型随着城市化进程的加快和城市人口的不断增加，城市建设土地的规划和利用变得越来越重要。
为了更好地进行城市建设土地的分析和规划，需要建立一种准确而快速的模型来辅助决策。
近年来，神经网络技术在土地分析领域得到了广泛的应用，其中基于BP神经网络的城市建设土地分析模型是一种常见而又有效的模型。
BP神经网络是一种常见的前馈式神经网络，它具有较强的拟合能力和泛化能力，适合用于复杂的非线性模型建立。
在城市建设土地分析中，BP神经网络可以通过训练来学习土地利用的规律和特征，从而辅助规划和决策。
1. 数据准备：首先需要收集并整理相关的城市土地利用数据，包括土地类型、土地面积、土地用途、地理位置等信息。
这些数据可以来自于土地利用调查、遥感影像、地理信息系统等来源。
2. 数据预处理：对于收集到的原始数据，需要进行预处理和清洗，包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。
同时还需要进行数据的规范化处理，将数据转化到统一的尺度和范围内，以便于神经网络的训练和拟合。
3. 模型建立：在数据准备和预处理之后，可以开始建立BP神经网络模型。
首先需要确定神经网络的输入层节点数和输出层节点数，然后根据实际情况确定隐藏层的节点数和网络的结构。
接着需要对神经网络的学习率、训练轮数、误差准则等参数进行设置。
4. 模型训练：在模型建立完成之后，可以利用历史的土地利用数据来对神经网络进行训练。
通过不断地调整网络的权值和偏置，使得网络的输出与实际的土地利用情况尽可能接近。
训练的过程中需要对模型进行验证，以确保模型的准确性和稳定性。
5. 模型应用：经过训练和验证的BP神经网络模型可以用于实际的土地分析和规划。
通过输入新的土地利用数据，可以得到神经网络的预测输出，从而辅助城市建设的土地规划和决策。
1. 高度自适应：BP神经网络可以通过训练学习土地利用的规律和特征，具有较强的自适应能力。
即使土地利用的情况发生变化，神经网络模型也可以通过重新训练来适应新的情况。
基于人工神经网络的结构腐蚀损伤定量预测
基于人工神经网络的结构腐蚀损伤定量预测
用BP神经网络算法分别对飞机结构材料、1Cr17不锈钢腐蚀损伤数据进行学习训练,建立了腐蚀损伤与环境条件的映*模型,并预测腐蚀损伤值.结果表明,ANN预测的精度比灰*GM(1,1)模型及Logistic模型的预测精度高,且对数据有较好的适应能力;将ANN技术用于飞机结构腐蚀损伤预测是可行的.
吕国志(西北工业大学飞机系,陕西西安,710072)
段成美(海*航空工程学院青岛分院飞机教研室,青岛,266041)
基于BP神经网络的模拟冷却水中碳钢的腐蚀速率预测
基于BP神经网络的模拟冷却水中碳钢的腐蚀速率预测伊帆;李德豪;郎春燕;朱越平;殷旭东【期刊名称】《腐蚀与防护》【年(卷),期】2012(033)011【摘要】A model for predicting the average corrosion rate of carbon steel in circulating cooling water was built on the basic of BP neural network theory in order to analyzse the problems of corrosion caused by simulated circulating cooling water. In this model, pH, Cl-, Ca2+ , SO42- , HCO3 and temperature were set as input parameters while the average corrosion rate was the output parameter. The results show that the model has good forecasting accuracy and it could reflect the corrosion factors effectively.%针对石油化工企业污水回用于循环冷却水系统时造成的化工设备腐蚀问题，采用BP神经网络算法建立了碳钢在模拟循环冷却水中的平均腐蚀速率预测模型。
该模型以温度、pH值、Ca＋、Cl-、SO4^2-、HCO3浓度为输入参数，以平均腐蚀速率为输出参数。
计算结果表明，该模型具有良好的预测精度，模拟出的平均腐蚀速率与实测值拟合较好，并且能够反映冷却水中各腐蚀性因素与腐蚀速率之间的关系。
【总页数】5页(P947-951)【作者】伊帆;李德豪;郎春燕;朱越平;殷旭东【作者单位】广东石油化工学院,茂名525000 成都理工大学,成都610059;广东石油化工学院,茂名525000 华东理工大学,上海200237;成都理工大学,成都610059;广东石油化工学院,茂名525000;广东石油化工学院,茂名525000【正文语种】中文【中图分类】TG174;TQ085【相关文献】1.基于BP神经网络的管道腐蚀速率预测 [J], 章玉婷;杨剑锋2.基于遗传算法优化BP神经网络预测CO2/H2S环境中套管钢的腐蚀速率 [J], 万里平;徐友红;冯兆阳;孔斌;杨兵3.基于改进的BP神经网络的输油管道内腐蚀速率预测 [J], 凌晓;徐鲁帅;余建平;梁瑞4.基于BP神经网络的Ni-TiN镀层腐蚀速率预测研究 [J], 彭绪山;李永平;章晓敏;王水5.基于改进BP神经网络优化的管道腐蚀速率预测模型研究 [J], 许宏良;殷苏民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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性预测模型对石油工业部门的油气输送管道等地下 构筑物建设工程具有重要意义[3- 5 ] . 土壤腐蚀模型 分为两类 :一种是利用土壤环境因子与材料腐蚀量 建立模型[5- 6 ] ;另一种则利用土壤环境因子 、材料腐 蚀量和时间建立模型[7 ] . 前者常用来进行局部区域 土壤腐蚀性评价 ,而后者则因土壤自然环境的特殊
ABSTRACT A short2term prediction model for soil corrosion of carbon steel in t he regional soil environment of Daqing area was es2 tablished by measuring t he physical and chemical properties of soil in t his area , t he short2term corrosion data of carbon steel and ana2 lyzing t he logical relationship among mass transfer processes. The reasonableness of t he corrosion model was verified by using BP arti2 ficial neural network to learn , train , simulate and compare to t he corrosion test results of buried carbon steel samples. The results show t hat water content , air content , p H , Cl - content , SO24 - content and total dissolved salts are t he six key factors on soil corrosion of carbon steel in t he local soil environment . It is indicated t hat a stable forecasting model wit h good generalization ability can be built based on BP artificial neural network t hrough Matlab platform software , by continuous accumulation of soil corrosion information and after adequate training. The model predicts t he corrosion rates of carbon steel in Daqing soil accurately. KEY WORDS carbon steel ; soil corrosion ; BP artificial neural network ; prediction model
1) Key Laboratory of t he Ministry of Education of China for Corrosion and Protection , Corrosion and Protection Center , Institute of Advanced Materi2 als , University of Science and Technology Beijing , Beijing 100083 , China 2) Oilfield Construction Design & Research Institute , Daqing Oil Co . Ltd. , Daqing 163712 , China
大庆地区土壤腐蚀现场实验区包括两个区域 (分别记为 L HP 、XZ 上述两个实验区内选取 30 个典型地
段作为实验点进行现场埋设 ,周期为 4 个月 ,每周期 四片平行样 ,共埋设 120 片试样. 试样埋设深度根 据现场实验点的地势确定 ,为 015～112 m. 实验后 清除试样表面包覆的沥青和腐蚀产物 ,用失重法测 量了金属试片的腐蚀速率.
通过土壤传质过程和逻辑关系分析 ,构建 20 # 钢短期土壤腐蚀预测模型 ,用所建立的模型在 BP 人工神经网络中进行学习 、训练及模拟 ,并与现场埋 片实验的结果进行对比 ,判断腐蚀模型的合理性.
2 实验结果与讨论
211 土壤理化性质及土壤对 20 # 钢腐蚀性测试结 果
各实验点所用土壤样品均于 6～7 月取自实验 现场 ,并在取样后 3 d 内完成分析 (其中 SRB 分析半 月内完成) . 部分土壤腐蚀介质成分 、理化参数以及 20 # 钢腐蚀速率测试结果见表 1. 这些数据是进行 BP 人工神经网络分析的基础.
收稿日期 : 2009204210 基金项目 : 国家科技基础条件平台资助项目 (No . 2005D KA10400) ;国家自然科学基金资助项目 (No . 50971016) 作者简介 : 曲良山 (1962 —) ,男 ,博士研究生 ; 李晓刚 (1963 —) ,男 ,教授 ,博士生导师 , E2mail : lixiaogang99 @263. net
有研究表明 ,材料与土壤腐蚀环境构成的腐蚀 体系是世界上最复杂的腐蚀系统[1 ] . 研究材料在土 壤环境中的腐蚀影响因素非常困难 ,这是由于影响 因素众多 ,各地区土壤性质差别很大[2 ] . 因此 ,建立 普适性的土壤腐蚀性预测模型必须从局部地区的土 壤腐蚀性研究开始 ,而局部区域土壤中材料的腐蚀
Corrosion rate prediction model of carbon steel in regional soil based on BP artif i2 cial neural net work
Q U L iang2shan1 ,2) , L I Xiao2gang1) , DU Cui2w ei1) , H E S hu2quan2) , L IU Zhi2yong1)
2 320100
5113
3
18138
21105
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1 981131
6 500100
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1 080172
11 320100
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5
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9124
35145
为了提取现场环境因素 ,对土壤的理化性质进 行了现场测试 ,主要包括土壤电阻率 、试样的自然腐 蚀电位 、土壤电位梯度 、土壤氧化还原电位 、土壤 p H、含水率 、土壤容重和温度等 ,并在实验室内分析 了土壤中的 主 要 腐 蚀 性 物 质 的 成 分 , 包 括 CO23 - 、 HCO23 - 、SO24 - 、Cl - 、Ca2 + 、Mg2 + 、K+ 、Na + 和硫酸盐 还原菌 ( SRB) 等含量[10 ] .
本文针对金属材料在土壤环境中这一复杂腐蚀 系统 ,在以往大量实验研究结果的基础上 ,通过土壤 腐蚀的传质过程以及土壤环境因子间的逻辑关系分 析 ,选择影响碳钢材料腐蚀的关键因素 ,利用近年来 逐渐发展完善的神经网络研究方法[8- 9 ] ,构建区域 性碳钢土壤腐蚀预测模型. 运用大庆地区有代表性 的区域土壤中的现场碳钢埋片腐蚀实验数据 ,依托 所建模型 ,在神经网络中进行训练和仿真 ,对所建模 型进行检验 ,目的是发展基于神经网络方法的局部 区域土壤中材料的腐蚀性预测模型.
1) 北京科技大学新材料技术研究院腐蚀与防护中心教育部腐蚀与防护重点实验室 , 北京 100083 2) 大庆油田有限责任公司油田建设设计研究院 , 大庆 163712
摘 要 通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据 ,分析土壤传质过程的逻辑关系 ,构建了碳钢短期 土壤腐蚀预测模型. 通过用该模型在 BP 人工神经网络中进行学习 、训练及模拟 ,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比 ,进一 步验证了腐蚀模型的合理性. 结果表明 :含水量 、空气容量 、p H、Cl - 含量 、SO24 - 含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响 区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素 ;运用基于 Matlab 平台的人工神经网络 ,通过不断地积累土壤腐蚀信息 ,多次训练后可以建 立起稳定性好 、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型 ,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率. 关键词 碳钢 ; 土壤腐蚀 ; BP 人工神经网络 ; 预测模型 分类号 T G17215
19172
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7109
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2 310100
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10
23161
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第 31 卷 第 12 期 2009 年 12 月
北京科技大学学报 Journal of University of Science and Technology Beijing
Vol. 31 No. 12 Dec. 2009