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探讨数量化理论Ⅲ和BP神经网络在滑坡中综合应用的效果，为滑坡体积的预测提供一种新的思路。[方法] 采用数量化理论Ⅲ分析滑坡体积的影响因素及其耦合作用强度，并结合其分析结果，将次要因素和强耦合程度样本进行剔除，再依据其剔除的不同阶段构建3种滑坡体积的BP神经网络预测模型。[结果] 滑坡体积的主要影响因素是坡角、坡向、植被覆盖率和坡高，次要影响因素是岩层倾角...
本文采用多参数敏感性分析方法对影响污泥水解液合成PHA产量的参数进行分析.在实验数据的基础上，利用BP神经网络建立了PHA的产量预测模型.通过与真实试验结果的对比，验证了预测模型的精确度.根据训练完成的神经网络模型中的各参数变量到目标的权值和阈值，利用Garson算法定量得到各参数变量对于目标的参数敏感性系数数值.结论表明：基于BP神经网络技术建立的预测...
人工神经网络具有强大的非线性能力，能对复杂的水环境系统中非线性行为进行准确有效地预测。本文选择太湖的梅梁湾和湖心区两个典型湖区为研究对象，分别设置4个和2个采样点。通过对其2006-2008年三年的常规水质监测参数进行主成分分析，选择合适的输入因子及最优的网络参数，建立优化的BP网络模型，以实现叶绿素a浓度的月预测。结果表明，梅梁湾湖区和湖心区的预测值与...
基于港口湾大坝多期变形观测数据，采用Matlab语言、小波消噪及BP神经网络分别建立了基于时间序列和基于环境因素的大坝变形监测BP神经网络模型，并利用模型分别对大坝某点变形值进行预测。时间序列BP模型具有结构简单、学习速率快的特点；环境因素BP模型精度高，可有效反映变形因素，便于拟合预测复杂的测点变形，相对前一种模型能更好地揭示大坝变形规律。两种建模方法...