基于GRA-GA-BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型基于GRA-GA-BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型摘要：港口集装箱吞吐量的准确预测对于港口的规划和运营非常重要，同时也对港口相关产业的发展和决策有着重要的影响。本论文提出了一种基于GRA-GA-BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型。该模型结合了灰色关联分析（GRA）、遗传算法（GA）和BP神经网络的优势，对港口集装箱吞吐量进行了准确的预测，旨在提高港口运营效率和决策能力。关键词：港口，集装箱吞吐量，预测模型，灰色关联分析，遗传算法，BP神经网

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2024-12-05

基于CNN-LSTM融合深度神经网络的地震速度反演（英文）Title:SeismicVelocityInversionbasedonCNN-LSTMIntegratedDeepNeuralNetworkAbstract:Inrecentyears,theapplicationofdeeplearningtechniquesinthefieldofgeophysicshasshowngreatpotentialinsolvingcomplexproblems,suchasseismicvelocityinv

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2024-12-05

基于BP神经网络的硅橡胶复合绝缘子临界污闪电压预测分析绝缘子是电力系统中至关重要的元件，具有隔离、支撑、固定等作用。然而，在实际使用中，由于周边环境的因素，如氧化、污秽、湿度等，绝缘子表面容易形成导电性污垢，使绝缘子的介电强度降低，甚至短路。因此，对绝缘子的污闪电性能进行测试和预测具有重要的意义。在复合绝缘子材料中，硅橡胶是一种常用的材料。当前，广泛采用试验方法测量复合绝缘子的污闪电性能，但试验周期长、费用高，且不具有预测性。因此，采用基于BP神经网络的方法进行复合绝缘子的预测分析能够提高预测准确性，缩短

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2024-12-05

基于BP神经网络的交流电源线连接器燃烧风险评估模型研究近年来，电子设备已经成为人们生活中不可或缺的一部分，特别是随着智能化的发展，电子设备在工农业生产和家庭生活中的应用越来越广泛。而交流电源线连接器作为电子器件中的重要组成部分，需要承载电源输出的高压和高电流，其质量直接影响到整个电子设备的性能和安全。然而，在使用交流电源线连接器时，存在燃烧风险。一旦发生连接器燃烧，将给设备使用者带来极大的危险和损失。因此建立交流电源线连接器燃烧风险评估模型，具有重要的理论意义和实际应用价值。本文以基于BP神经网络的交流电

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基于BP神经网络的县域新城UGB预测基于BP神经网络的县域新城UGB预测摘要：城市规划是现代社会中的重要课题，其中县域新城的发展对于提升城市经济发展水平和人民生活质量具有重要影响。在县域新城规划过程中，了解并预测城市规模是非常关键的一项工作。本文使用基于BP神经网络的方法，以新城的人口、经济指标、空间规模等多个因素作为输入，通过训练神经网络模型，实现对县域新城的UGB（UrbanGrossBuildingArea）预测。通过与传统的线性回归模型进行对比，结果显示基于BP神经网络的方法在预测准确度和稳定性方

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基于5G网络的非线性预编码技术随着信息技术的快速发展，无线通信技术也在不断的升级和发展，其中5G网络成为了目前最热门的话题之一。5G网络带来的高速度、高可靠性和低延迟等诸多优势极大地满足了人们对于通讯的需求。在5G网络技术中，非线性预编码技术（NonlinearPrecoding）作为5G无线信号传输中的一个新方向，它可以改善传统的线性预编码的不足，具有重要应用价值。一、概念及优势首先，我们来了解一下什么是非线性预编码技术。非线性预编码技术是指利用非线性函数对发送信号进行处理，将信号分散在频谱中，从而减少

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基于Kalman滤波和神经网络的MEMS陀螺温度漂移补偿IntroductionMEMSgyroscopesarewidelyusedindifferentindustries,suchasaerospace,defense,andautomobile.TheoutputoftheMEMSgyroscopeisaffectedbyseveralfactors,includingtemperatureandnoise.Temperaturedriftisoneofthemajorproblemsthataf

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基于Gabor小波变换和多核支持向量机的电梯导靴故障诊断方法摘要：电梯导靴是电梯系统中重要的部件之一，其故障会引发电梯停机和运行不稳定等问题。因此，准确、及时地诊断电梯导靴故障对于确保电梯系统的安全运行至关重要。本文提出一种基于Gabor小波变换和多核支持向量机的电梯导靴故障诊断方法。首先，使用Gabor小波变换对电梯导靴振动信号进行特征提取，以获取具有较高代表性的特征。然后，利用多核支持向量机对提取的特征进行分类和诊断。实验结果表明，所提方法在电梯导靴故障诊断方面具有良好的效果，能够准确地判断电梯导靴是

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基于BP神经网络和多因素权重法的风电机组载荷预测和分析基于BP神经网络和多因素权重法的风电机组载荷预测和分析摘要：随着风电机组的不断发展和普及，载荷预测和分析对于提高风电机组的性能和可靠性至关重要。本论文综合应用了BP神经网络和多因素权重法，通过对风速、温度、风向等多个因素的分析和预测，实现对风电机组载荷的准确预测和分析。通过实验验证，本方法具有较高的准确性和可行性，在实际应用中具有较好的推广价值。关键词：风电机组，载荷预测，分析，BP神经网络，多因素权重法引言风电机组作为一种清洁能源的代表，具有发展潜力

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基于FPGA的RS422通信PXI板卡设计本文将探讨基于FPGA的RS422通信PXI板卡设计，重点关注PXI板卡设计的关键技术与实现方法。一、PXI板卡设计的关键技术PXI（PCIeXtensionforInstrumentation）是一种物理结构标准，用于将计算机作为测试仪器的控制器，用于实现自动测试和测量。PXI板卡是指将PXI架构中使用的模块化仪器设计方法应用于板卡上，实现各种测试和测量任务的板卡。PXI板卡设计需要引用许多现有的技术和知识，主要包括以下几个方面。1.FPGA技术FPGA（Fie

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基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断摘要：随着电动机应用的广泛和重要性的增加，电动机故障诊断变得越来越关键。本论文提出了一种基于BP神经网络和小波包能量熵的异步电动机故障诊断方法。该方法首先采用小波包分解对电动机信号进行特征提取，然后计算各频带内的能量熵作为输入特征。接下来，利用BP神经网络实现故障分类识别。实验结果表明，该方法在异步电动机故障诊断方面具有良好的性能和准确性。关键词：异步电动机、故障诊断、BP神经网络、小波包能量熵引言电动机作

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基于EMD和长短期记忆网络的短期电力负荷预测研究1.引言随着现代社会的发展，电力负荷预测逐渐成为电力系统重要的研究方向。准确的电力负荷预测对于保障电网运行的稳定性、提高电力供给效率和保障能源安全都具有重要的实际意义。目前，短期电力负荷预测已经成为电力系统中最核心、最基础、最关键的问题之一。本文旨在探索基于EMD和长短期记忆网络的短期电力负荷预测方法，以提高电力负荷预测的精度和可靠性。2.EMD方法简介经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，简称EMD）是一种基于自适应局部处理的

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基于BP神经网络的大气污染物火焰光谱识别技术研究一、绪论大气污染是当前全球普遍关注的问题之一，传统的空气污染监控方法多是基于传感器等硬件设备，且数据处理简单，易受到环境因素等影响而出现误差，对于一些高精度、大数据的应用场合存在一定的技术难度。而光谱分析技术不仅提供非侵入性的实时检测数据，还能够获得高精度、高分辨率的污染物分布信息。火焰光谱技术作为非接触的污染物检测方法之一，有着相对优越的特性。BP神经网络算法被广泛应用于污染物检测技术中，在大气污染领域也有着丰富的研究成果。本文将探究基于BP神经网络的大气

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基于BP神经网络的堆肥物料抗剪强度预测模型1.简介堆肥是将有机废弃物转化为肥料的一种环保方式，其质量优劣往往决定着其使用效果。然而，核心指标之一的抗剪强度的检测以及预测却存在着一定的困难，因此建立预测模型比较重要。本文基于BP神经网络，通过收集大量的堆肥物料样本和检测数据，构建出一种预测模型，以提高堆肥物料的质量和使用效果。2.堆肥物料抗剪强度的参数分析堆肥物料抗剪强度是指在抗剪应力作用下，物料抵抗破坏的能力，是一种重要的性能指标。通过对堆肥物料的制作和搬运过程中的压实、摩擦、重叠等因素的分析，可以得出以

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基于IBE策略的物联网终端设备间的身份认证方案随着物联网的快速发展，越来越多的终端设备被连接到互联网上，这些设备需要进行身份认证来确保其安全性和可信度。传统的基于证书的身份认证方案由于存在一定的局限性和复杂性，在物联网应用中难以实现。因此，研究一种基于IBE策略的物联网终端设备间身份认证方案具有现实意义和价值。IBE（Identity-BasedEncryption）身份认证方案指的是一种特殊的公钥加密方案，其中公钥是基于用户的身份来生成的，而不是传统的证书颁发机构来颁发的公钥。这种方案可以简化身份认证流

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基于InfluxDB与Grafana的物联网监测系统设计摘要：本文设计了一种基于InfluxDB和Grafana的物联网监测系统，旨在解决物联网设备监测和数据展示的问题。主要包括系统结构设计、数据采集与存储、数据展示以及系统性能评估等部分。实验结果表明，该系统具有较高的实时性和可扩展性，并且在数据展示方面提供了多种可视化方式，方便用户了解设备状态和数据变化。通过对系统性能的评估分析，验证了系统的稳定性和可靠性。1.引言物联网是指通过连接物理设备和网络来实现设备间信息交互和智能化控制的系统。随着物联网技术的

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基于Deep-LSTM的通信信号调制识别算法概述：通信信号调制识别是无线通信中的一个关键问题，通过对通信信号的识别可以有效地提高通信系统的可靠性和性能。本文将介绍一种基于Deep-LSTM的通信信号调制识别算法，并对其进行分析和验证。文章包括以下几个部分：背景，相关工作，Deep-LSTM模型，实验设计，结果分析和总结。背景无线通信是现代社会的基础设施之一，广泛应用于移动通信、卫星通信、物联网等领域。在无线通信系统中，通信信号调制是将数字信号转换成模拟信号的过程，常见的调制方式包括PSK、QAM和FSK等

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基于BRB和LSTM网络的电力大数据用电异常检测方法标题：基于BRB和LSTM网络的电力大数据用电异常检测方法摘要：电力行业持续快速发展，大数据技术的应用为电力系统管理和监测提供了巨大的机遇。然而，电力系统用电异常行为的检测和分析一直是电力系统管理的一个重要挑战。针对这一问题，本文提出了一种基于BRB和LSTM网络的电力大数据用电异常检测方法，该方法能够有效地识别电力系统中的异常用电行为，为电力系统的安全和稳定运行提供技术支持。1.引言电力系统用电异常检测是电力行业关注的一个重要问题。用电异常行为的发生可

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2024-12-05

基于CFD的网箱平台垂荡响应抑制研究基于CFD的网箱平台垂荡响应抑制研究摘要：随着海洋养殖产业的快速发展，网箱养殖方式成为一种主要的养殖模式。然而，网箱平台在海浪作用下容易发生垂荡现象，导致养殖设施的振动加剧，甚至引发设施损坏。因此，研究如何抑制网箱平台的垂荡响应对于提升养殖设施的稳定性和安全性具有重要意义。本文基于CFD技术，对网箱平台的垂荡响应进行研究，并提出相应的抑制措施。引言：网箱养殖是一种在水体中建造网状结构的养殖方式，其优点包括投资少、规模灵活、水资源利用高等。然而，网箱平台在海浪的作用下容易

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基于BP神经网络的供热机组低压缸质量流量在线监测方法Title:OnlineMonitoringMethodforQualityFlowRateofLow-PressureCylinderinHeatingUnitbasedonBPNeuralNetworkAbstract:Accurateandefficientmonitoringofthequalityflowrateinthelow-pressurecylinderofaheatingunitisessentialforensuringoptima

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