地震属性的优选是提高地震储层预测精度的必要手段,传统的BP(Back Propagation)神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小值点的问题。而BFO(Bacterial Foraging Op
通过对综采工作面前方煤体支承压力分布规律基础上的分析,采用非线性理论分析的神经网络对综采工作面超前支承压力分布进行预测,选取开采深度、煤层采高、煤层倾角、工作面长度、煤体强度、岩层稳定性及覆岩结构7个
BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题,为了更精确地进行地表沉陷变形预测,引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进,并运用MatlabR2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表
用于继电器寿命预测,本文采用bp神经网络算法预测继电器的寿命,采用matlab仿真,将超程吸合时间作为输入
基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究,高峰,冯民权,为快速准确预测河流水质,本文结合汾河实际监测数据,使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�
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为了研究煤在氧化升温过程中CO、CO2、CH4、C2H6、C2H4等气体对温度的反馈作用,并通过各气体的数据准确预测煤自燃的温度。以赵楼煤矿为背景,采集部分煤样,放入煤自然发火实验炉中,通过数控程序系
基于BP神经网络的甜菜氮素营养预测分析,李哲,田海清,当前农业甜菜生产中存在普遍的氮肥过量使用的问题,为了在农业生产中提高氮肥利用效率,建立实时准确农田氮肥推荐体系至关重要。
为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5~#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋
BP神经网络的Tansig函数.m
