河北省人口老龄化趋势预测及对策研究

运用Elman神经网络模型对2010—2050年河北省人口数进行预测,经过分析得出,河北省的人口老龄化具有以下几个特征:老年人口规模庞大,增长迅速;老龄化程度超前于河北省的经济发展水平,社会负担沉重;老年人口的高龄化趋势明显;老年人口的性别差异较大;老年人口的分布具有明显的差异性等。根据这些特征为河北省应对人口老龄化提供了一些对策建议。     

水文模型在不同时间尺度的适用性研究

为了探讨人工神经网络和概念性水文模型在不同流域模拟日及月尺度径流的适用性,分别在长春岭和元江流域构建径流预报模型,日尺度用倒传递神经网络(back-propagation neural network, BPNN)和新安江模型,月尺度用BPNN模型和ABCD水量平衡模型,并以线性插值方法提高径流序列自相关性来提升模型模拟的精度,采用流量过程曲线图和纳什效率系数进行定性和定量评价。研究结果表明:(1)ABCD水量平衡模型适用于流域的月尺度径流模拟,该模型参数少、易优化,对数据要求低,而新安江模型对较小流域的适用性较差;(2)BPNN模型适用于径流时间序列自相关性高的日尺度径流模拟;(3)通过线性插值方法可有效增加数据量,并提高BPNN模型模拟的精度。     

基于人工智能的海南黄花梨木与越南黄花梨木识别研究

为实现对海南黄花梨木及越南黄花梨木成品家具在无损伤的情况下进行分类识别,本文通过采集成品家具纹理图像并分别对图像在RGB和HSV颜色空间下的颜色直方图各分量的峰值进行分析,计算图像灰度共生矩阵(GLCM)在步长d取值为2和4的情况下4个方向上图像纹理的对比度、相关性、熵、平稳度、能量,5个特征值用SPSS软件做显著性分析。通过分析最终确定R、G、B、V、相关性、对比度、能量,7个特征值作为海南黄花梨与越南黄花梨识别的特征值向量,通过对比BP神经网络与SVM向量机2种识别方法,发现SVM向量机准确率更高,准确率可达到94%。结果表明本文方法可作为一种在无损伤的情况下识别海南黄花梨木与越南黄花梨木成品家具的可靠方法。     

基于GRU神经网络的供热负荷预测研究

供热负荷预测是实现智慧供热的关键技术之一,对降低供热能耗具有重要意义。本文以开封市J集中供热系统某换热站的2020年供暖季历史供热数据为研究对象,设计了基于门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)神经网络的短期供热负荷预测模型。将1次侧供回水温度、室外温度、风速、天气情况、流量作为输入变量,供热负荷作为输出变量,前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集。通过MALTAB进行仿真模拟,并与传统的BP神经网络、Elman神经网络进行对比分析。仿真结果显示GRU神经网络预测模型MAPE为3.94%,RMSE为76.77,预测效果最佳。     

基于RNN的短期太阳辐照度预测算法研究

预测太阳辐照度对于有效及时的利用可再生能源至关重要。本文旨在研究递归神经网络(RNN)的5个变体,并得出有效可靠的5 min短期太阳辐照度预测模型。5个RNN网络分别是长期短期记忆(LSTM),门控循环单元(GRU),简单RNN,双向LSTM(Bi-LSTM)和双向GRU(Bi-GRU);前3个类别是单向的,后2个类别是双向的RNN模型。基于24个月连续采集的相关天气与辐照数据对5个网络模型进行训练与测试,研究不同参数以及模型结构下预测精度与误差的变化,最终得到最优的模型种类与结构。实验表明模型的深层次的体系结构会产生显著效果,同时,与单向预测相比,Bi-LSTM和Bi-GRU能提供更准确的预测。Bi-GRU模型提供了最低的RMSE和最高的R²值,分别为46.1和0.958;此外,双向RNN显示出较高的鲁棒性与非线性表达能力。     

动态联盟企业合作伙伴的选择评判分析

首先建立动态联盟企业合作的评价指标体系;接着应用AHP改进法求合作伙伴的权重,应用粗集理论的模式识别方法对数据信息去除冗余条件属性和进行决策规则简化。在此基础上应用灰色关联理论对合作伙伴的选择进行评价,并作为神经网络的输入数据,通过隐含学习和训练,输出神经网络拟合值,对评价结果进行验证和排序;最后使用MATLAB6.5对算例进行分析,验证其可行性。     

一种改进的基于神经网络的入侵检测算法

径向基神经网络具有良好的分类特性,被广泛应用于入侵检测系统的研究中,然而RBF神经网络需要事先确定隐层神经元数目,并且容易陷入局部最优.利用遗传算法优化隐层神经元数目,并且基于粒子群思想优化隐层到输出层的权值,同时给出了详细的算法流程.经Lincoln实验室入侵检测系统数据评估集合测试,该智能算法的检测成功率大大提高,并且训练时间比较短,完全可以应用于入侵检测系统中.     

构建全新数字网络 打造“智慧朝阳”新教育——北京市朝阳区教委网络视频会议系统建设侧记

2012年4月27日,北京市朝阳区教育系统召开了一次宣传思想和精神文明建设工作会议。与以往会议不同的是,近千人规模的会议,现场却仅有数十人,其中还包括北京教育新闻中心、朝阳区文明办、朝阳区委教工委、朝阳区教委的领导。大部分参会人员通过网络视频会议系统在朝阳区教育系统基层单     

基于神经网络的监控数据智能处理方法

针对船用系泊缆绳安全智能报警系统中的表格试验数据，提出了应用神经网络技术的智能数据处理方法。该方法克服了传统数据处理方法一般难以找到合适的逼近函数、处理过程复杂的弱点，避免了传统数据处理方法上的不便性和局限性，实现了表格数据非线性输入输出的映射。通过样本学习而建立的网络可以提高数据的取用效率，具有很大的灵活性和适用性。这是一种很有应用价值的数据处理方法。