论文摘要
地下水位是衡量生态环境优劣和地下水资源的一个重要指标。因此预测地下水位对水资源的合理调度具有十分重要的意义。本文利用粒子群算法优化BP神经网络,建立地下水位预测模型。通过实例仿真,证明了该粒子群-BP神经网络模型的预测精度较好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘光星,李巧花
关键词: 粒子群算法,神经网络,地下水位,预测,仿真
来源: 电子测试 2019年07期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 地质学,地球物理学,自动化技术
单位: 西安石油大学电子工程学院陕西省油气井测控技术重点实验室
基金: 基于石油钻机自动送钻的钻压动态优化与智能控制研究(17JS107),西安石油大学研究生创新与实践能力培养项目(YCS17212056)
分类号: TP18;P641.7
DOI: 10.16520/j.cnki.1000-8519.2019.07.022
页码: 51-52
总页数: 2
文件大小: 1325K
下载量: 176
相关论文文献
- [1].电阻率测深数据的粒子群算法反演[J]. 红水河 2019(06)
- [2].以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化[J]. 电子技术与软件工程 2019(24)
- [3].基于改进粒子群算法的机组负荷优化分配研究[J]. 科技创新导报 2019(28)
- [4].基于改进粒子群算法的工程项目多目标集成管理研究[J]. 价值工程 2020(05)
- [5].改进粒子群算法应用于挖掘机铲斗位置控制[J]. 机械设计与制造 2020(02)
- [6].基于改进量子粒子群算法的输电网规划[J]. 计算机产品与流通 2020(02)
- [7].基于改进粒子群算法的主动配电网网架优化研究[J]. 电气应用 2020(01)
- [8].采用改进粒子群算法优化的涡轮增压器节能研究[J]. 中国工程机械学报 2020(01)
- [9].进化粒子群算法在航空发动机模型求解中的应用[J]. 工程与试验 2019(04)
- [10].粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进[J]. 吉林大学学报(信息科学版) 2020(02)
- [11].基于改进的粒子群算法求解供应链网络均衡问题[J]. 运筹与管理 2020(02)
- [12].基于粒子群算法的航班座位自动分配系统[J]. 科技创新导报 2019(36)
- [13].一种求解电力系统无功优化的改进粒子群算法[J]. 电工技术 2020(12)
- [14].基于改进粒子群算法的主动微波遥感土壤水分反演方法研究[J]. 河南农业 2020(17)
- [15].基于混合粒子群算法的注塑机电液伺服系统控制研究[J]. 机床与液压 2020(16)
- [16].基于量子粒子群算法的大型阵稀疏优化方法[J]. 航空科学技术 2020(08)
- [17].基于粒子群算法的函数复杂度分类法[J]. 控制工程 2020(08)
- [18].协同粒子群算法下的火工品参数辨识[J]. 企业科技与发展 2020(09)
- [19].基于家庭角色视角下家庭粒子群算法研究——评《家庭粒子群算法:方法、理论与性能分析》[J]. 中国科技论文 2020(09)
- [20].基于混合粒子群算法的双离合变速器参数优化设计[J]. 吉林大学学报(工学版) 2020(05)
- [21].惯性权重矩阵下的自适应粒子群算法分析[J]. 黑龙江工程学院学报 2020(05)
- [22].基于改进粒子群算法的有效大数据多标准过滤系统设计[J]. 电子设计工程 2020(20)
- [23].浅谈粒子群算法的应用[J]. 计算机产品与流通 2019(11)
- [24].基于粒子群算法的最优值求解[J]. 科技广场 2017(12)
- [25].基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析[J]. 舰船科学技术 2018(14)
- [26].自适应粒子群算法在模拟电路故障诊断中的应用[J]. 软件导刊 2017(02)
- [27].基于改进量子粒子群算法的电力系统经济调度仿真研究[J]. 实验技术与管理 2017(03)
- [28].改进的粒子群算法在云计算下的数据挖掘中的研究[J]. 科技通报 2017(04)
- [29].基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 传感器与微系统 2017(05)
- [30].一种基于模拟退火-改进二进制粒子群算法的测试优化选择方法[J]. 水下无人系统学报 2017(03)