基于BP神经网络和回归的脱硫粉剂预报模型.docx
基于BP神经网络和回归的脱硫粉剂预报模型摘要本文研究了基于BP神经网络和回归的脱硫粉剂预报模型。针对脱硫粉剂预报的实际应用需求，设计了一个结合BP神经网络和回归的预测模型，并使用了实验数据进行了测试和验证。实验结果表明，该模型能够有效地对脱硫粉剂的使用量进行预测。关键词：BP神经网络；回归；脱硫粉剂；预测模型引言脱硫粉剂是一种重要的环保化学品，主要用于燃煤电厂中二氧化硫的净化。根据燃煤的种类、质量和工艺等因素的不同，每个燃煤电厂的脱硫粉剂使用量都有所不同。因此，如何准确地预测使用量是燃煤电厂实现优化控制的
2024-11-06
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基于HS-BP神经网络的认知无线电频谱预测技术.docx
基于HS-BP神经网络的认知无线电频谱预测技术随着移动互联网、物联网等新兴技术的飞速发展，无线电频谱资源的需求呈加速增长的趋势。但与此同时，频谱资源的供给却显著不足，这也是导致频谱利用率低的重要因素之一。为了充分利用有限的频谱资源，需要采用有效的无线电频谱预测技术，帮助用户更好地利用可用的频谱资源。现有的频谱预测技术主要包括基于统计模型和基于机器学习的方法。其中，基于机器学习的方法由于其高精度、可扩展性和实时性等优点受到越来越多的重视。HS-BP神经网络是一种最常见的神经网络类型之一，其结构简单，易于实现
2024-11-06
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基于GA-BP神经网络的水轮机非线性建模方法研究.docx
基于GA-BP神经网络的水轮机非线性建模方法研究随着能源需求的不断增长，水力发电作为一种可再生能源得到了广泛的关注和应用。水轮机是水力发电的核心设备之一，其转速和流量对发电效率和稳定运行起着重要作用。因此，对水轮机进行非线性建模以优化其运行效率和质量成为了研究的热点。本文采用GA-BP神经网络的方法来进行水轮机非线性建模，具体步骤如下：一、数据采集与处理通过传感器采集水轮机转速、流量和发电量等实时数据，并将其进行去噪和缺失值填充，以保证数据的准确性和完整性。二、特征提取对数据进行特征提取，选取与水轮机运行
2024-11-06
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基于CL的无线mesh网络信道分配方案.docx
基于CL的无线mesh网络信道分配方案无线mesh网络是一种无基础设施的自组织网络，由多个节点组成。在mesh网络中，节点之间是相互连接的，从而形成了覆盖区域。使用mesh网络可以避免对基础设施的依赖，因为节点可以直接通信，构建出自己的网络，进行信息传输和分配。无线mesh网络中的信道分配问题一直是研究的热点之一，因为信道分配直接影响网络性能。在mesh网络中，信道的使用有着非常大的灵活性，但也面临着许多挑战。首先，无线信道属于有限资源，需要进行合理分配。此外，信道的使用还会导致干扰和冲突，影响网络的稳定
2024-11-06
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基于CRE与ABS的异构蜂窝干扰协调方案.docx
基于CRE与ABS的异构蜂窝干扰协调方案随着移动通信技术的发展，蜂窝网络已经成为人们移动通信的主要方式。然而，随着用户数量的不断增加和网络中终端设备的不断增多，蜂窝网络的干扰问题也愈发严重，因此如何有效地解决蜂窝网络的干扰问题成为了当今通信领域研究的热点问题之一。在蜂窝网络的干扰协调领域，有两个主要技术可供选择：协同多输入多输出（CoordinatedMulti-PointTransmissionandReception，CoMP）和干扰协调（InterferenceCoordination，IC）。而在
2024-11-06
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基于FLUENT的核热耦合程序反应性反馈参数敏感性.docx
基于FLUENT的核热耦合程序反应性反馈参数敏感性基于FLUENT的核热耦合程序反应性反馈参数敏感性随着核能技术的发展，核热耦合程序（TH）在核工程领域中得到了广泛的应用。TH程序主要用于模拟核反应堆的热物理过程和热力学过程，以了解反应堆的运行状态和保证安全性。为了更好地模拟反应堆的运行状态，反应性反馈参数的合理设置是非常重要的。本文主要讨论基于FLUENT的核热耦合程序反应性反馈参数敏感性的研究。反应性反馈参数是TH程序中非常重要的参数之一，它们主要用于计算反应堆中的中子增殖和反应性变化。反应堆中的反应
2024-11-06
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基于BP神经网络的郭白铁路专用线安全评价.docx
基于BP神经网络的郭白铁路专用线安全评价随着科技的不断发展和应用，工业化社会中重要的铁路交通日益成为人们生活和经济发展中必不可少的交通方式。安全评价在铁路交通中的重要性也越来越被重视。本文以郭白铁路专用线为例，探讨基于BP神经网络的安全评价方法，以期为铁路交通安全提供有效的分析和监控手段。首先，介绍BP神经网络的基本原理。BP神经网络是一种有监督学习算法，其主要作用是通过训练样本集来建立一个包含一个或多个隐层的前馈神经网络，然后利用该网络对新数据进行分类、分类等任务。然后，介绍BP神经网络在铁路安全评价中
2024-11-06
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基于BP神经网络的连接界面非线性力学模型参数辨识.docx
基于BP神经网络的连接界面非线性力学模型参数辨识随着科技的不断发展，非线性力学在工程领域中的重要性越来越突出。而参数辨识是建立非线性力学模型的重要步骤，能够使得模型更加准确地预测实际系统的行为。在本文中，我们将讨论基于BP神经网络的连接界面非线性力学模型参数辨识。一、BP神经网络BP神经网络是一种常见的人工神经网络，它由输入层、隐藏层和输出层组成。在训练过程中，BP神经网络将通过调整权重和阈值来最小化实际输出与目标输出之间的误差。这种学习过程被称为反向传播。二、连接界面非线性力学模型连接界面非线性力学模型
2024-11-06
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基于CPN对系统的并发行为进行测试.docx
基于CPN对系统的并发行为进行测试基于CPN对系统的并发行为进行测试随着互联网的快速发展，现在的软件系统越来越复杂，其中存在着大量的并发操作，如何保证系统的并发性能和稳定性已成为软件测试和开发领域中的重要问题。而CPN（ColouredPetriNet）作为一种强大的建模工具，能够有效地描述系统中各种并发行为，构建出系统的BP（Businessprocess）模型，并可用于系统的测试、验证、仿真和优化。CPN理论是计算机科学领域中的流程建模技术，它基于Petri网的理论。Petri网（PetriNet）是
2024-11-06
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基于ARM可配置内核的煤矿瓦斯预警系统.docx
基于ARM可配置内核的煤矿瓦斯预警系统煤矿瓦斯预警系统在煤矿安全生产中具有至关重要的意义。随着技术的发展，越来越多的煤矿公司开始采用基于ARM可配置内核的煤矿瓦斯预警系统。本文将从以下几个方面来分析ARM可配置内核在煤矿瓦斯预警系统中的应用。一、ARM可配置内核的概述ARM可配置内核是一种属于ARMCortex系列的处理器，它的设计考虑到了对物联网、自动驾驶和其他嵌入式应用的支持。ARM可配置内核的核心特点是高性能和低功耗的结合，在保证处理器性能的同时，尽可能地减少了能耗。ARM可配置内核可以根据实际需要
2024-11-06
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