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基于MIV-BP型网络实验的房地产项目风险识别研究 认领 引用 被引量：29
1
作者 何芳 王小川 +1 位作者 肖森予 李晓丽 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期229-234,共6页
为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛... 为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact ValueBack-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神经网络对于房地产项目风险度识别具有良好的适应性和准确性,实验结果客观,达到专家评价的要求,并在风险因素作用度分析上具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 房地产 风险识别 MIV-BP网络 MIV算法
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基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测 认领 引用 被引量：11
2
作者 邵良杉 周玉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期34-39,共6页
为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法（MA）优化核极限学习机（KELM）参数,借助KELM拟合评判指标... 为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法（MA）优化核极限学习机（KELM）参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值（MIV）方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明：预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。 展开更多
关键词 岩爆烈度等级 文化基因算法(MA) 核极限学习机(KELM) 平均影响值(MIV) MIV调解率
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成员动机、组织环境视角下项目型组织成员知识转移效果——基于SVM-MIV方法兼与BPNNs-MIV、LR的对比分析 认领 引用 被引量：3
3
作者 马腾 曹吉鸣 王立强 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2016年第13期150-155,共6页
采用BP神经网络、支持向量机方法研究项目型组织成员知识转移动机、组织情景对其知识转移效果的影响,避免条件假设所带来的人工误差。研究证实组织目标一致性、组织凝聚力、组织支持感等组织情境因素对组织成员知识转移动机的差异化影响... 采用BP神经网络、支持向量机方法研究项目型组织成员知识转移动机、组织情景对其知识转移效果的影响,避免条件假设所带来的人工误差。研究证实组织目标一致性、组织凝聚力、组织支持感等组织情境因素对组织成员知识转移动机的差异化影响,为促进项目型组织知识转移的实现提供理论借鉴,并为今后社会科学问题的实证研究方法提供新的思路。 展开更多
关键词 项目型组织 知识转移动机 基于MIV的支持向量机 基于MIV的BP神经网络 线性回归
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基于LSTM⁃MIV神经网络的SF6断路器触头电寿命预测 认领 引用 被引量：14
4
作者 马飞越 李澳 +3 位作者 吴诚威 于家英 陈磊 倪辉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期69-77,共9页
文中基于LW30⁃40.5型SF6断路器全寿命烧蚀试验数据,采用归一化异常指数F反映断路器触头剩余电寿命,0表示电寿命完备,1表示电寿命耗尽。根据断路器分闸动态电阻—行程曲线,提出了将动态电阻—行程曲线上行程大于8 mm且电阻值大于500... 文中基于LW30⁃40.5型SF6断路器全寿命烧蚀试验数据,采用归一化异常指数F反映断路器触头剩余电寿命,0表示电寿命完备,1表示电寿命耗尽。根据断路器分闸动态电阻—行程曲线,提出了将动态电阻—行程曲线上行程大于8 mm且电阻值大于500μΩ的第一个峰值点作为断路器主触头接触阶段与弧触头接触阶段分界点。据此得到反映断路器触头异常指数F的5个特征参数,采用皮尔逊相关系数法对特征参数进行独立性分析。通过LSTM神经网络建立了基于特征参数与异常指数F之间的回归预测模型,F回归预测均方差和绝对平均误差分别为0.014921和0.013053,采用MIV方法确定了各特征参数对异常指数F影响权重。 展开更多
关键词 SF6断路器 电寿命 动态电阻 LSTM⁃MIV神经网络 回归预测
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基于MIV的抛掷爆破影响因子权重分析 认领 引用 被引量：20
5
作者 孙文彬 刘希亮 +2 位作者 王洪斌 刘芳 赵学胜 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期993-998,共6页
以某露天矿为示范区,对训练样本中的自变量分别加减某个比率,构成两个新的训练样本,利用新训练样本和已训练好的神经网络,获取模拟仿真结果.计算两个训练样本模拟仿真值的差及其平均值,该平均值即为各输入参数的MIV值;以MIV值为评价依据... 以某露天矿为示范区,对训练样本中的自变量分别加减某个比率,构成两个新的训练样本,利用新训练样本和已训练好的神经网络,获取模拟仿真结果.计算两个训练样本模拟仿真值的差及其平均值,该平均值即为各输入参数的MIV值;以MIV值为评价依据,研究了各输入参数对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数的影响权重;对比分析了不同MIV调节率下,各输入参数影响的权重变化情况,并应用2009-2010年实际爆破观测数据进行了相关实验.结果表明:台阶高度对最远抛掷距离、抛掷率、松散系数影响最大,其权重值在0.3～0.4之间;台阶高度与抛掷率呈正相关,与最远抛掷距离、松散系数呈负相关;平均炸药单耗对抛掷率的影响较为显著,其权重值为0.2左右,炸药单耗与抛掷率呈正相关. 展开更多
关键词 MIV 影响因子 权重 最远抛掷距离 抛掷率 松散系数
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基于MIV分析的GA-BP神经网络光伏短期发电预测 认领 引用 被引量：28
6
作者 王英立 陶帅 +1 位作者 候晓晓 齐宏 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期236-242,共7页
针对光伏发电神经网络预测模型输入变量较多,造成网络预测的稳定度与精确度不高的问题,提出一种基于改进MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络光伏短期发电预测的方法。此方法结合Spearman相关系数显著性检验与利用欧式距离计算... 针对光伏发电神经网络预测模型输入变量较多,造成网络预测的稳定度与精确度不高的问题,提出一种基于改进MIV(mean impact value)算法的GA-BP神经网络光伏短期发电预测的方法。此方法结合Spearman相关系数显著性检验与利用欧式距离计算变化因子α改进的MIV分析,得到输入变量(气象因素)与输出变量(光伏发电量)的外部相关程度与内部相关程度,筛选出对输出变量相关程度最大的输入变量,利用优化的神经网络对光伏发电进行短期预测。实验结果表明,该方法的均方误差由BP、GA-BP预测网络的3.7034、1.8552减小到0.6450,提高了预测网络的稳定度与精准度。 展开更多
关键词 光伏发电预测 遗传算法 BP神经网络 改进的MIV算法
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基于MIV和GA-BP模型的农业机械化水平影响因素实证分析 认领 引用 被引量：16
7
作者 张永礼 陆刚 武建章 《农业现代化研究》 CSCD 北大核心 2015年第6期1026-1031,共6页
农业机械化是农业现代化的前提和标志。利用2007-2012年31个省(市)面板数据,建立GA-BP神经网络模型,计算MIV值,对我国农业机械化水平影响因素进行了实证分析。结果表明,农村劳动力转移率、农村居民收入水平和农作物种植结构对农业机械... 农业机械化是农业现代化的前提和标志。利用2007-2012年31个省(市)面板数据,建立GA-BP神经网络模型,计算MIV值,对我国农业机械化水平影响因素进行了实证分析。结果表明,农村劳动力转移率、农村居民收入水平和农作物种植结构对农业机械化水平的影响较大,土地经营规模影响较小;户均人口数、水稻播种面积比重、农村居民家庭经营山地面积有负向影响,其它因素有正向影响。从区域来看,农村劳动力转移率是华北、东北、华东和中南地区农业机械化水平主要影响因素,户均人口数在华东、中南和东北地区具有负向影响,但在西北和西南地区具有正向影响,农业机械化水平总体呈现"东部缺地,西部缺人"的现状。从趋势来看,农村劳动力转移率、玉米播种面积比重和农村居民家庭人均纯收入的正向影响在不断增强,农村居民家庭经营山地面积、水稻播种面积比重、户均人口数的负向影响在波动中逐年减弱。为提高农业机械化水平,应加快农村剩余劳动力转移,突破稻作农机技术瓶颈,发展适合山区作业的中小型农业机械,同步推进农机专业服务市场发展和农业适度规模化经营。 展开更多
关键词 农业机械化水平 影响因素 MIV 遗传算法 BP神经网络
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基于MIV和BRBP神经网络的电路板红外诊断方法 认领 引用 被引量：7
8
作者 崔昊杨 许永鹏 +2 位作者 杨俊杰 曾俊冬 唐忠 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期382-386,共5页
针对BP神经网络对于海量数据训练及多维数据训练收敛困难的问题,在使用增加动力项、自适应学习速率等方法的基础上,引入均值影响度算法(MIV)构造了贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络,以此提高电子线路板红外故障诊断算法的效率。利用... 针对BP神经网络对于海量数据训练及多维数据训练收敛困难的问题,在使用增加动力项、自适应学习速率等方法的基础上,引入均值影响度算法(MIV)构造了贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络,以此提高电子线路板红外故障诊断算法的效率。利用红外测温方式,获取了不同室温及运行状态下电路板中21个元器件温度数据。将此21个参数作为故障诊断模型的初始输入变量,经过MIV算法简约为12个参数输入至BRBP神经网络,进行故障评估和诊断。结果表明:相对于传统的BRBP神经网络,本文设计的基于MIV和BRBP神经网络模型诊断方法极大简化了数据训练的数据量并解决了数据收敛的困难,因此效率更高,用时更省。 展开更多
关键词 红外测温 MIV BRBP神经网络 故障诊断
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基于MIV-PSO-BPNN的掘进面风温预测方法 认领 引用 被引量：6
9
作者 程磊 李正健 +2 位作者 贺智勇 史浩镕 王鑫 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期11-17,共7页
目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPN... 目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPNN模型、PSO-BPNN模型、SVR模型相比较。结果结果表明:MIV-PSO-BPNN预测模型的相对误差为-0.47%~1.81%,分别优于PSO-BPNN、BPNN、SVR预测模型的-3.96%~1.93%,-5.54%~2.98%,-2.16%~2.95%,预测模型的误差为-0.1~0.5℃,表明预测值与实测值基本一致;与BPNN预测模型、PSO-BPNN预测模型、SVR预测模型相比,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测结果平均绝对误差分别减少65%,54%,50%,均方误差分别减少88%,78%,69%,表明该预测模型的预测效果优于其他3种模型。结论所提模型适用于矿井掘进工作面风温的预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 MIV算法 粒子群优化算法 风温预测 算法优化
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基于MIV的碳钢大气腐蚀速率影响因子权重分析 认领 引用 被引量：10
10
作者 杨斌 李敬洋 文磊 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1620-1628,共9页
通过平均影响值(MIV)影响因子权重分析算法,以碳钢Q235、Ste355、St12和Q450腐蚀速率的暴露时间、气候因素和环境因素数据为依据,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、平均温度、平均相对湿度、日照时数、降水量、平均... 通过平均影响值(MIV)影响因子权重分析算法,以碳钢Q235、Ste355、St12和Q450腐蚀速率的暴露时间、气候因素和环境因素数据为依据,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、平均温度、平均相对湿度、日照时数、降水量、平均风速、海盐粒子浓度、SO_2、HCl、NO_2、H_2S、硫酸盐化速率、NH3、降尘量-非水溶性、降尘量-水溶性)对碳钢腐蚀速率影响的权重大小。结果表明:当MIV调节率从5%逐步递增至25%时,同种影响因子对腐蚀速率的影响权重变化不大,但4种碳钢对各影响因子的敏感度略有不同;气候因素对腐蚀速率影响最大,其次为暴露时间,环境因素中SO_2和降尘量对腐蚀速率影响较大;平均相对湿度、日照时数、平均温度是影响腐蚀速率最主要的3个因子。 展开更多
关键词 碳钢 腐蚀速率 平均影响值(MIV) 影响因子 大气腐蚀
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基于MIV的BP神经网络磷酸铁锂电池寿命预测 认领 引用 被引量：14
11
作者 张金国 王小君 +1 位作者 朱洁 迟忠君 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期50-52,共3页
针对锂离子电池循环寿命衰减问题,为了能更加准确地对锂离子电池的循环寿命进行预测,对磷酸铁锂电池全生命周期进行循环充放电测试,获得其相关性能参数,提出基于BP神经网络分析方法建立寿命预测模型。在预测模型基础上,运用平均影响值(M... 针对锂离子电池循环寿命衰减问题,为了能更加准确地对锂离子电池的循环寿命进行预测,对磷酸铁锂电池全生命周期进行循环充放电测试,获得其相关性能参数,提出基于BP神经网络分析方法建立寿命预测模型。在预测模型基础上,运用平均影响值(MIV)算法筛选模型的输入参数。结果表明,所建立的电池循环寿命预测模型具有较高的精度,符合电池的实际运行特性,对解决电池寿命评估周期长和成本高等问题具有重要意义。 展开更多
关键词 磷酸铁锂 循环寿命 神经网络 MIV
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基于BP神经网络和MIV算法的注塑件工艺参数优化研究 认领 引用 被引量：11
12
作者 张鲁滨 黄海松 姚立国 《塑料科技》 CAS 北大核心 2018年第12期94-99,共6页
针对注塑件翘曲变形问题,以某塑料叶轮为研究对象,首先设计了正交试验对叶轮进行翘曲分析,通过正交试验获得的相关数据,建立了基于BP神经网络的注塑件翘曲量预测模型。在预测模型的基础上,通过采用平均影响值(MIV)算法对模型的输入参数... 针对注塑件翘曲变形问题,以某塑料叶轮为研究对象,首先设计了正交试验对叶轮进行翘曲分析,通过正交试验获得的相关数据,建立了基于BP神经网络的注塑件翘曲量预测模型。在预测模型的基础上,通过采用平均影响值(MIV)算法对模型的输入参数进行筛选后,再进行仿真模拟。结果表明:经MIV算法优化后的塑件翘曲量预测模型具有较高的预测精度,模型预测的相对误差由原来的13%减小到7%,对实际注塑加工生产具有重要意义。 展开更多
关键词 注塑成型 参数优化 正交试验 BP神经网络预测模型 MIV算法
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基于MIV的聚碳酸酯大气老化影响因子权重分析 认领 引用 被引量：5
13
作者 杨斌 李敬洋 文磊 《材料工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期101-109,共9页
采用MIV(mean impact value)影响因子权重分析方法,以聚碳酸酯老化性能(色差、拉伸强度、断裂伸长率和弯曲强度)及相应的暴露时间、气候因素和环境因素数据为基础,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、温度、湿度、日... 采用MIV(mean impact value)影响因子权重分析方法,以聚碳酸酯老化性能(色差、拉伸强度、断裂伸长率和弯曲强度)及相应的暴露时间、气候因素和环境因素数据为基础,以|MIV|值为评价依据,定量分析15种影响因子(暴露时间、温度、湿度、日照时数、降水量、风速、海盐离子浓度、SO2、HCl、NO2、H2S、硫酸盐化速率、NH3、非水溶性降尘量、水溶性降尘量)对聚碳酸酯老化性能影响的权重大小。结果表明:当MIV调节率从5%逐步递增至25%时,同种老化性能受同种影响因子的影响的权重变化不大,但老化性能对各影响因子的敏感度存在差异;气候因素和暴露时间对聚碳酸酯老化性能影响最大,环境因素中降尘量对聚碳酸酯老化性能影响较大;暴露时间是色差和断裂伸长率最主要影响因子,拉伸强度和弯曲强度受平均相对湿度影响最大。 展开更多
关键词 聚碳酸酯 MIV 影响因子 老化性能 大气老化
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基于BP神经网络和MIV算法的高价值专利预测与影响因素分析 认领 引用 被引量：25
14
作者 胡泽文 周西姬 《信息资源管理学报》 CSSCI 2023年第6期144-155,共12页
通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(... 通过设计专利价值的多维评估指标,筛选出已公认的高价值专利作为预测目标向量,构建训练集和测试集,运用BP神经网络模型进行潜在高价值专利的自动预测,同时借助MIV算法分析专利价值各维度指标对模型预测结果的贡献和影响程度。研究发现:(1)BP神经网络模型的预测性能较优,预测准确率全部达到89%以上,其中“专利家族规模”评估出高价值专利为预测目标向量的BP神经网络模型表现最优,而“专利家族规模”与“专利被引频次”组合指标评估出高价值专利为预测目标向量的识别模型表现相对较差。(2)MIV绝对值能够有效反映专利价值各维度指标对模型预测结果的影响和贡献程度,其中技术价值维度指标对高价值专利预测结果的影响最为显著。从单个指标的MIV绝对值和总占比来看,专利IPC4分类数、首次被引速度、权利要求数和专利被引频次对各模型高价值专利预测结果的影响程度较大。 展开更多
关键词 高价值专利 BP神经网络 MIV算法 专利预测 机器学习 专利价值评估
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基于MIV-BP型的喀斯特地区水资源安全影响因素分析 认领 引用 被引量：4
15
作者 刘丽颖 官冬杰 +1 位作者 杨清伟 苏维词 《水土保持通报》 CSCD 2017年第5期128-134,共7页
[目的]分析喀斯特地区水资源安全的影响因素及其影响趋势,提出促进喀斯特地区水资源安全的措施与建议。[方法]采用贵州省近10a的数据,建立BP型网络模型计算平均影响值(mean impact value,MIV),对其影响因素进行实证分析。[结果]地下水... [目的]分析喀斯特地区水资源安全的影响因素及其影响趋势,提出促进喀斯特地区水资源安全的措施与建议。[方法]采用贵州省近10a的数据,建立BP型网络模型计算平均影响值(mean impact value,MIV),对其影响因素进行实证分析。[结果]地下水供水比例、工业用水率、水资源利用率、人均粮食产量以及产水模数是水资源安全的阻碍因素。其中产水模数的影响程度呈现波动中逐年递减趋势,其余4个阻碍因素影响程度均显示逐年增强;工业固废综合利用率、工业废水排放达标率、中度以上石漠化面积比、单位GDP需水量以及地下水开发利用程度共同构成了水资源安全的驱动因素。从时间顺序来看,单位GDP需水量和地下水开发利用程度的影响趋于稳定,中度以上石漠化面积比因子对水资源安全影响越来越显著。工业废水排放达标率的影响逐年减弱,而工业固废综合利用率的影响情况波动比较大。[结论]模型计算表明,MIV-BP模型在喀斯特地区水资源安全影响因素研究方面具有一定的现实可行性。 展开更多
关键词 喀斯特地区 水资源安全 MIV BP神经网络 影响因素
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基于MIV-GA-BP神经网络的铅酸蓄电池SOC预测 认领 引用 被引量：6
16
作者 孙硕 孙俊忠 +2 位作者 周智勇 杨占录 蔡巍 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第2期228-231,共4页
建立了铅酸蓄电池充电过程中SOC的神经网络预测模型,采用平均影响值(MIV)算法对预测模型的输入变量进行了分析和筛选。在MIV算法的基础上,比较了基于遗传算法优化的BP神经网络(MIV-GA-BP)与传统MIV-BP神经网络对蓄电池充电过程中SOC的... 建立了铅酸蓄电池充电过程中SOC的神经网络预测模型,采用平均影响值(MIV)算法对预测模型的输入变量进行了分析和筛选。在MIV算法的基础上,比较了基于遗传算法优化的BP神经网络(MIV-GA-BP)与传统MIV-BP神经网络对蓄电池充电过程中SOC的预测误差。测试样本的验证结果表明,MIV-GA-BP神经网络模型对蓄电池充电过程的SOC预测精度更优。 展开更多
关键词 铅酸蓄电池 荷电状态(SOC) 神经网络 平均影响值(MIV) 遗传算法
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基于BP-MIV的地铁磁感应电压影响因素贡献度分析 认领 引用 被引量：2
17
作者 刘江涛 高海洋 +4 位作者 卫茹 陈庭记 杨莲 延巧娜 孔维君 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第3期149-158,共10页
地铁牵引电流在列车运行中动态变化,导致周边电网回路中产生磁感应电压,由此产生的感应电流是致使变压器发生直流偏磁的关键因素之一。磁感应电压的产生受多种因素影响,为定量分析不同影响因素对其贡献度的大小,首先利用磁感应电压公式... 地铁牵引电流在列车运行中动态变化,导致周边电网回路中产生磁感应电压,由此产生的感应电流是致使变压器发生直流偏磁的关键因素之一。磁感应电压的产生受多种因素影响,为定量分析不同影响因素对其贡献度的大小,首先利用磁感应电压公式推导出地铁磁感应电压的主要影响因素,其次建立“地铁线路-输电线”磁耦合边界元模型,仿真分析关键因素对感应电压的影响,在列车平稳运行阶段,感应电压受影响很小,在1 000 m处,感应电压已衰减了90%,继而构建了产生磁感应电压的反向(back propagation,BP)神经网络,并采用平均影响值(mean impact value,MIV)解析各个影响因素对磁感应电压的贡献度。结果表明,等效回路中磁感应电压更易被等效回路长度影响,其贡献度为44.38%,相对距离的贡献度最小,仅为21.31%。因此,电力系统构成等效回路的面积是影响最终在闭合回路中产生磁感应电压值的最重要因素。 展开更多
关键词 地铁 磁感应电压 BP神经网络 MIV算法 电力系统 贡献度
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基于MIV-MEA-Elman神经网络的核桃果实膨大期需水量预测 认领 引用 被引量：3
18
作者 邓皓 李文竹 +1 位作者 刘婧然 刘心 《节水灌溉》 北大核心 2020年第4期68-72,共5页
核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系。针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型。经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均... 核桃作物需水规律错综复杂,与气温、气压、相对湿度等因子之间具有复杂的非线性关系。针对这种特点,结合河北邯郸试验田核桃需水的历史数据和气象数据,提出了一种MIV-MEA-Elman模型。经MIV(平均影响值)算法筛选,得出4个较优的指标:平均气温、平均气压、相对湿度、日照时数。以此作为经MEA(思维进化算法)优化后的Elman神经网络模型的输入,核桃逐日需水量作为输出,经过对仿真结果分析,此模型的均方根误差为0.317,证明具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 核桃需水 Elman神经网络 思维进化算法 MIV算法
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基于MIV-BP神经网络的滑坡易发性空间预测 认领 引用 被引量：7
19
作者 鲜木斯艳·阿布迪克依木 何书 《人民长江》 北大核心 2019年第11期140-144,共5页
针对普通神经网络模型确定滑坡易发性评价指标权重及易发性制图精度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法和滑坡易发性评价模型。将BP神经网络模型和MIV理论相结合,获取最优隐藏节点数,优化神经网络模型。在此基础上,综合BP神经网络... 针对普通神经网络模型确定滑坡易发性评价指标权重及易发性制图精度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法和滑坡易发性评价模型。将BP神经网络模型和MIV理论相结合,获取最优隐藏节点数,优化神经网络模型。在此基础上,综合BP神经网络连接矩阵和MIV值确定滑坡易发性评价指标权重,构建滑坡评价模型。将评价模型应用于龙南县滑坡易发性制图,并利用ROC曲线对评价结果进行了检验。结果表明:MIV-BP模型具有较高的精度(AUC=0.820 4),在滑坡空间预测中具有更高的准确性和较大的应用潜力。 展开更多
关键词 易发性分区 BP神经网络 MIV 空间预测 滑坡评价
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基于MIV-BP神经网络的公交场站污染物暴露水平测评 认领 引用 被引量：5
20
作者 徐磊 张学连 +1 位作者 肖琼 彭金栓 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第30期12664-12671,共8页
为了研究城市居民在公交场站污染物暴露水平下的影响程度,分析交通、公交场站、气象条件及周边环境对污染物浓度的影响,通过测量早晚高峰以及平峰期间的PM2.5浓度、CO浓度、风速、温度、车流量等10个因素,采用平均影响值(MIV)与BP(back ... 为了研究城市居民在公交场站污染物暴露水平下的影响程度,分析交通、公交场站、气象条件及周边环境对污染物浓度的影响,通过测量早晚高峰以及平峰期间的PM2.5浓度、CO浓度、风速、温度、车流量等10个因素,采用平均影响值(MIV)与BP(back propagation)神经网络相结合的方法,确定公交场站污染物暴露水平的主要影响因素,并在此基础上建立MIV-BP神经网络测评模型。评估结果表明:公交场站PM2.5的暴露浓度与公交停靠站类型、车流量、小车流量、大车流量、风速、湿度、降雨量有关;CO的暴露浓度与瞬时停靠车辆数、公交停靠站类型、湿度、风速、温度、车流量有关;改进后的MIV-BP神经网络模型较BP神经网络具有更高的预测精度和准确度,可有效对公交场站污染物暴露水平进行测评。 展开更多
关键词 公交场站 MIV-BP神经网络 PM2.5暴露浓度 CO暴露浓度 预测评估
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