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利用BP神经网络算法能够依据输入的参数和网络模型中影响因素的不同而输出不同信息的特性,可以对绿色供应链进行优化。为了提高企业的经济效益和绿色效益,从BP神经网络绿色供应链模型、试验数据验证及模型仿真等视角对基于BP神经网络的绿色供应链优化展开研究,对相关问题有一定的参考意义。 相似文献
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输油管道泄漏监测技术及在胜利油田中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
对国内外输油管道泄漏检测方法进行了分析,对油田输油管道防盗监测方法进行了探讨。针对油田输油管道防盗监测问题,指出了油田输油管道防盗监测系统的关键技术是管道泄漏检测报警及泄漏点的精确定位,并介绍了胜利油田输油管道泄漏监测系统的应用情况。 相似文献
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输油管线泄漏监测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文中对国内外输油管道泄漏检测技术现状进行了简要分析,并对油田输油管道泄漏监测的方法进行了探讨.针对油田输油管道泄漏监测问题,指出了油田输油管道泄漏监测系统的关键技术是管道泄漏检测预警及泄漏点的精确定位.采用流量与负压波相结合监测输油管道泄漏的方法,能较好地达到预期效果.在油田输油管道安装泄漏监测系统可以确保管道安全运行... 相似文献
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《现代隧道技术》2017,(3)
影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度。 相似文献
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通过深入分析开采深度、煤层顶底板性质、冲击倾向性、地质构造、开采技术等因素对煤层冲击危险性的影响,建立基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型;将所确定的影响冲击危险性因素进行数量级划分,利用蝙蝠算法对BP神经网络的权值与阈值最优值选择进行优化,对煤层冲击危险性进行无冲击危险性、弱冲击危险性、中等冲击危险性、强冲击危险性的等级评价。应用蝙蝠算法优化BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价模型对内蒙古某矿的煤层及江苏某煤矿工作面进行实例验证,评价结果与综合指数法计算所得结果一致,表明该模型可以用于煤层冲击危险性评价。应用该模型对煤层进行冲击危险性评价时,改善了BP网络结构在权值和阈值确定上的随机缺陷,提高了算法稳定性,因而得到的评价结果更加合理。 相似文献
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根据观测的结构频率,建立了基于人工神经网络的桥梁结构损伤识别方法.把结构固有频率的变化率作为BP神经网络的输入参数,对混凝土桥梁结构模型进行了损伤数值模拟计算.为了提高神经网络的泛化推广能力和收敛速度,将BFGS、LM优化方法应用到神经网络的训练过程中.数值计算结果表明,所建立的结构损伤识别方法取得了良好的识别效果. 相似文献
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用于检测管道腐蚀缺陷的漏磁检测方法已运用多年,但传统的轴向漏磁检测方法无法检测到狭长的轴向腐蚀缺陷,使用周向漏磁检测则能很好地弥补轴向漏磁检测的不足。周向漏磁检测及其信号分析在国内还处于起步阶段。采用ANSYS仿真软件建立了周向漏磁检测模型,并进行了电磁场模拟;对仿真模型提取的漏磁信号与腐蚀缺陷的尺寸信息进行了定性分析,提出应用BP神经网络定量分析油气管道腐蚀缺陷与漏磁信号的关系。结果表明:漏磁信号能定性地判断腐蚀缺陷,而使用BP神经网络方法可以定量地确定管道腐蚀缺陷尺寸,有助于提高检测的精度,同时也为油气管道安全评价提供了依据。 相似文献
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为了降低插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)在驾驶过程中的能耗,本文对插电式混合动力汽车绿色路径规划问题(Plug-in Hybrid Electric Vehicle Green Routing Problem,PHEVGRP)进行了研究。基于脉冲耦合神经网络提出了用时间依赖中继神经网络求解时间依赖车辆路径规划问题。基于可实时获取的道路交通状态量建立PHEV能耗计算模型。采用硬参数共享多任务学习建立道路交通状态量的预测模型。结合两个模型,将时间依赖中继神经网络应用于PHEVGRP的求解。采用真实数据进行试验,结果表明所提出的方法能够求得PHEVGRP的基于预测模型的最优解且求解速度优于启发式算法。 相似文献
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