2345
Google
bp神经网络参考文献（推荐96个）
2024-07-02 20:11:59参考文献 学术堂 杜老师
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。以下是整理好的关于bp神经网络参考文献96个，希望对您有所帮助。
bp神经网络参考文献一：
[1]唐睿旋,晏鄂川,唐薇. 基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(06):129-138.
[2]郑贵洲,乐校冬,王红平,花卫华. 基于WorldView-02高分影像的BP和RBF神经网络遥感水深反演[J]. 地球科学,2017,42(12):2345-2353.
[3]朱聪聪,朱国维,张庆朝. BP神经网络在高密度电法反演中的改进与应用[J]. 煤炭技术,2017,36(12):90-92.
[4]孙家文,黄杰,于永海,尹晶,王浩然. BP神经网络平衡岬湾岸线形态模型及其应用研究[J]. 海洋环境科学,2018,37(01):143-150.
[5]李嘉康,李其杰,赵颖,廖洪林. 基于CEEMD-BP神经网络的海温异常预测研究[J]. 数学的实践与认识,2017,47(24):163-171.
[6]冯鑫伟,黄领梅,沈冰. BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用[J]. 水土保持通报,2017,37(06):173-177.
[7]周德红,冯豪,程乐棋,李文. 遗传算法优化的BP神经网络在地震死亡人数评估中的应用[J]. 安全与环境学报,2017,17(06):2267-2272.
[8]王力,周志杰,赵福均. 基于BP神经网络和证据理论的超声检测缺陷识别[J]. 电光与控制,2018,25(01):65-69.
[9]王小飞,汪建光,袁于评. BP神经网络在遥感影像波段拟合中的应用[J]. 现代测绘,2018,41(01):44-46.
[10]林志东,陈兴伟,张仓荣. 基于灰色关联与BP神经网络的台风非台风暴雨洪水分类模拟[J]. 山地学报,2017,35(06):882-889.
[11]宋建国,李赋真,徐维秀,李哲. 改进的神经网络级联相关算法及其在初至拾取中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2018,53(01):8-16+4.
[12]褚继花. 遗传算法优化BP神经网络水文预报过程模型研究[J]. 水利规划与设计,2018(01):65-66+118.
[13]李强,杨天邦,涂公平. GA-BP神经网络模型应用于岩芯扫描仪测定海洋沉积物中多种组分的半定量分析[J]. 分析仪器,2018(01):75-79.
[14]曹文洁,肖长来,梁秀娟,韩良跃,胡冰. RBF神经网络在地下水动态预测中的应用[J]. 水利水电技术,2018,49(02):43-48.
[15]黄海燕,王叶鹏. 边坡稳定因素的BP网络分析[J]. 安徽建筑,2018,24(01):285-286.
[16]王春香,张勇,梁亮,王岩辉. 基于GA-BP神经网络的三维点云孔洞修补研究[J]. 制造技术与机床,2018(03):76-79.
[17]孙菊秋,刘向楠. 人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用[J]. 陕西水利,2018(02):189-190.
[18]潘微,邢建勇,万莉颖. 一种基于BP神经网络方法的HY-2A散射计反演风场偏差订正方案[J]. 海洋预报,2018,35(02):8-18.
[19]王鹤,刘梦琳,席振铢,彭星亮,何航. 基于遗传神经网络的大地电磁反演[J]. 地球物理学报,2018,61(04):1563-1575.
[20]蔡润,武震,云欢,郭鹏. 基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究[J]. 四川大学学报(自然科学版),2018,55(02):307-315.
[21]侯奇,刘静,管骁. 基于神经网络的微生物生长预测模型[J]. 食品与机械,2018,34(02):120-123.
[22]张志勰,虞旦. BP和RBF神经网络在函数逼近上的对比与研究[J]. 工业控制计算机,2018,31(05):119-120.
[23]赵学伟,王萍,李新举,刘宁. 基于BP神经网络GPR反演滨海盐渍土含盐量模型构建[J]. 山东农业科学,2018,50(05):152-155.
[24]丁书敏,范宏. 基于优化BP神经网络的P2P投资组合定量分析[J]. 中国集体经济,2018(20):95-97.
[25]曲娜,杨万昌,刘臻. 基于BP神经网络的分层越浪式波能发电装置越浪量估算研究[J]. 中国水运(下半月),2018,18(07):71-72.
bp神经网络参考文献二：
[26]刘振华,范宏运,朱宇泽,柳尚. 基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用[J]. 中国岩溶,2018,37(01):139-145.
[27]李敬明,倪志伟,朱旭辉,许莹. 基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型[J]. 系统工程理论与实践,2018,38(05):1343-1353.
[28]赵亚飞,韦广梅. 基于BP神经网络的有限元应力修匀的研究[J]. 计算机工程与应用,2018,54(13):67-72.
[29]熊建宁. 基于BP神经网络算法下的边坡安全预测[J]. 江西水利科技,2018,44(03):176-179.
[30]郑威,杨英,惠力,鲁成杰,赵彬,杨立. 基于BP神经网络模型的ADCP倾斜条件下的修正算法研究[J]. 山东科学,2018,31(03):1-7.
[31]戴妙林,屈佳乐,刘晓青,李强伟,马永志. 基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究[J]. 水利水电技术,2018,49(05):165-171.
[32]张丽娟,张文勇. 基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究[J]. 管理工程学报,2018,32(03):142-149.
[33]王珲玮,徐彦,张非非. 基于遗传算法优化BP神经网络的弹体结构载荷识别[J]. 工业控制计算机,2018,31(06):74-76.
[34]陈阳,胡伍生,严宇翔,龙凤阳,张良. 基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究[J]. 大地测量与地球动力学,2018,38(06):577-580+586.
[35]姜宝良,李林晓,李腾超. 基于BP神经网络的新乡百泉逐月泉水流量动态分析[J]. 矿产勘查,2018,9(03):516-521.
[36]单鹏,冒晓莉,张加宏,马涛,陈永. 基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正[J]. 科学技术与工程,2018,18(19):1-8.
[37]李志新,赖志琴. 年径流变化的BP神经网络预报模型研究[J]. 水电能源科学,2018,36(07):10-12.
[38]肖恭伟,欧吉坤,刘国林,张红星. 基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型[J]. 地球物理学报,2018,61(08):3139-3148.
[39]地力夏提·艾木热拉,丁建丽,穆艾塔尔·赛地,米热古力·艾尼瓦尔,邹杰. 基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究[J]. 西南农业学报,2018,31(07):1418-1424.
[40]赖金燕,黄建儒. 水文时间序列的小波神经网络工具箱预测[J]. 科技视界,2018(16):164-165+167.
[41]王占武. 神经网络在边坡监测中的应用研究[J]. 计算机产品与流通,2018(04):44+111.
[42]范晓东,邱波,刘园园,魏诗雅,段福庆. 一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法[J]. 光谱学与光谱分析,2018,38(08):2374-2378.
[43]邓才林,周芳翊,丁健. BP神经网络在县域GPS高程拟合中的应用[J]. 工程勘察,2018,46(08):51-56.
[44]杜言霞,于子敏,温继昌,舒毅,吴勇凯,谢启杰. 基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别[J]. 气象科技,2018,46(04):644-650.
[45]卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军. 基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型[J]. 草业科学,2018,35(09):2127-2136.
[46]刘强,冯忠伦,刘红利,王维,林洪孝,王刚. 结合RVA法建立天然径流量还原计算的BP神经网络模型[J]. 中国农村水利水电,2018(10):54-59.
[47]陈有利,朱宪春,胡波,顾小丽. 基于BP神经网络的宁波市台风灾情预估模型研究[J]. 大气科学学报,2018,41(05):668-675.
[48]刘毅聪,刘祚秋. 基于人工神经网络及优化方法的岩体力学参数反分析法综述[J]. 广东土木与建筑,2018,25(09):31-35.
[49]林焰,杨建辉. 考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型[J]. 系统管理学报,2018,27(05):863-871+880.
[50]朱智慧,曹庆,徐杰. 神经网络方法在上海沿海海浪预报中的应用[J]. 海洋预报,2018,35(05):25-33.
bp神经网络参考文献三:
[51]张彬. 融合遗传算法和BP神经网络对基坑地表沉降预测的应用研究[J]. 北京测绘,2018,32(10):1152-1155.
[52]陈文雄,朱咏,陈学林. 基于LM-BP神经网络的黑河龙电渠流量推测研究[J]. 地下水,2018,40(05):115-117+130.
[53]张春露,白艳萍. ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用[J]. 数学的实践与认识,2018,48(21):105-113.
[54]王帅,黄海鸿,韩刚,刘志峰. 基于PCA与GA-BP神经网络的磁记忆信号定量评价[J]. 电子测量与仪器学报,2018,32(10):190-196.
[55]汪子豪,秦其明,孙元亨,张添源,任华忠. 基于BP神经网络的地表温度空间降尺度方法[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):793-802.
[56]冯姣姣,王维真,李净,刘雯雯. 基于BP神经网络的华东地区太阳辐射模拟及时空变化分析[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):881-889+955.
[57]王国盛,拾兵,何昆,刘帆,徐丽. 基于GA-BP神经网络的孤立波爬高预测[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版),2018,48(S2):165-170.
[58]王杰,徐锡杰,解斐斐. 基于PSO算法的BP神经网络对植被叶片氮素含量的预测[J]. 北京测绘,2018,32(11):1289-1292.
[59]孔凡涛,蔡盼盼,张解成,蒋鑫. BP神经网络在大地电磁反演中的应用[J]. 科技创新与应用,2018(32):19-21.
[60]陈笑,王发信,戚王月,周婷. 基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例[J]. 水利水电技术,2018,49(04):1-7.
[61]陈记臣,查悉妮,卓文珊,周月英,姚寒梅,张泳华,刘祖发. 基于AdaBoost算法和BP神经网络的咸潮模拟研究[J]. 人民珠江,2017,38(01):5-10.
[62]王建金,石朋,瞿思敏,肖紫薇,戴韵秋,陈颖冰,陈星宇. 与马斯京根汇流模型耦合的BP神经网络修正算法[J]. 中国农村水利水电,2017(01):113-117.
[63]钟仕林. 基于BP神经网络的管道投资风险评价模型研究[J]. 山西建筑,2017,43(02):251-252.
[64]钱建国,刘淑亮. BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(01):18-20.
[65]卢志宏,武晓东,柴享贤,杨素文,李燕妮,叶丽娜. 应用BP神经网络对荒漠啮齿动物种群数量的预测研究[J]. 动物学杂志,2017,52(02):227-234.
[66]曹斌,邱振戈,朱述龙,曹彬才. BP神经网络遥感水深反演算法的改进[J]. 测绘通报,2017(02):40-44.
[67]易金鑫,胡晓冬,姚建华,黄利安,Kovalenko Volodymyr. 基于改进BP神经网络算法的激光相变硬化层深度的研究[J]. 应用激光,2017,37(01):72-78.
[68]杨淑华,刘洁莉,梁进秋,杨春仓,秦雅娟,徐鑫,李腊平,张玉芳. 基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型[J]. 农学学报,2017,7(04):29-33.
[69]孙雪,张琳. BP神经网络在基坑变形预测中的应用及改进[J]. 勘察科学技术,2017(01):47-51.
[70]李永梅,张立根,海云端,董越. 基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测[J]. 湖南农业科学,2017(01):81-85.
[71]王晓颖. 改进BP神经网络模型的地基变形预测[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(03):215-217.
[72]雷凯栋,张淑娟. 精准扶贫指标——农机总动力基于BP神经网络SAS分析预测[J]. 农产品加工,2017(06):74-76.
[73]赵涛,于师建. 基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(02):147-151.
[74]马凯,梁敏. 基于BP神经网络高光谱图像分类研究[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(05):118-121.
[75]黎 君,郭品文. 基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用[J]. 大气科学学报,2017,40(03):425-432.
bp神经网络参考文献四 :
[76]王存友,黄张裕,汪闩林,欧阳经富. BP神经网络与多项式拟合在沉降监测中的应用[J]. 地理空间信息,2017,15(06):107-108+113+6.
[77]李玉能,马建军,池恩安,陈永麟. 基于BP神经网络的高含水岩石爆破震动参数预报[J]. 爆破,2017,34(02):68-73.
[78]严 ,伍星蓉. 基于BFO-BP神经网络的储层预测研究[J]. 能源与环保,2017,39(07):210-213.
[79]吕晶,谢润成,周文,刘毅,尹帅,张冲. LM-BP神经网络在泥页岩地层横波波速拟合中的应用[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2017,41(03):75-83.
[80]晏红波,杨庆,任超,毕旋旋. 基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究[J]. 水力发电,2017,43(07):37-40.
[81]刘立君,姜亚青,王晓鹏,姚纪荣. 激光熔凝参数BP神经网络的反求[J]. 哈尔滨理工大学学报,2017,22(03):112-116.
[82]赵鹤,李向群,孙昊. 基于BP神经网络算法的高层建筑物地基沉降预测分析[J]. 长春师范大学学报,2017,36(04):31-33.
[83]王竹. 半分布式耦合BP神经网络洪水预报模型研究[J]. 中国农村水利水电,2017(08):96-102.
[84]李嘉康,赵颖,廖洪林,李其杰. 基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究[J]. 气候与环境研究,2017,22(05):587-600.
[85]郑威,杨英,赵彬,惠力,鲁成杰,杨书凯. 基于BP神经网络模型研究背景流对于ADCP波浪估计的影响[J]. 气象水文海洋仪器,2017,34(03):1-6.
[86]李月,徐守余. BP神经网络在砂体连通性评价中的应用[J]. 甘肃科学学报,2017,29(04):16-21.
[87]王楠,唐永刚,何康. BP神经网络在摩擦学领域的应用现状[J]. 济宁学院学报,2017,38(05):15-22.
[88]单红喜. 基于BP神经网络的深基坑沉降预测[J]. 山西建筑,2017,43(28):78-79.
[89]郑贵强,吕大炜,李小明,朱雪征. 基于BP神经网络方法模拟深煤层物性临界深度[J]. 煤炭技术,2017,36(10):11-13.
[90]龚巧灵,官冬杰. 基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价[J]. 水土保持研究,2017,24(06):292-299.
[91]王旭,温泉,陈龙飞,张豪杰,王芳,刘玉芳. DBR光纤激光拍频检测结合BP神经网络的温度传感解调技术[J]. 光学与光电技术,2017,15(05):6-9.
[92]高宁,吴秋堂,王静燕. 基于LM-BP神经网络的高层建筑物沉降变形预测[J]. 河南城建学院学报,2017,26(04):7-12.
[93]冯非凡,武雪玲,牛瑞卿,许石罗,于宪煜. 粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价[J]. 测绘科学,2017,42(10):170-175.
[94]林宇锋,邓洪敏,史兴宇. 基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用[J]. 计算机科学,2017,44(S2):51-54.
[95]李建飞. 基于全极化SAR数据的BP神经网络分类研究[J]. 科学技术创新,2017(32):161-162.
[96]谭延嗣. BP神经网络应用于地质灾害预测的研究[J]. 江西建材,2017(24):229+233.
bp神经网络参考文献一：
[1]唐睿旋,晏鄂川,唐薇. 基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(06):129-138.
[2]郑贵洲,乐校冬,王红平,花卫华. 基于WorldView-02高分影像的BP和RBF神经网络遥感水深反演[J]. 地球科学,2017,42(12):2345-2353.
[3]朱聪聪,朱国维,张庆朝. BP神经网络在高密度电法反演中的改进与应用[J]. 煤炭技术,2017,36(12):90-92.
[4]孙家文,黄杰,于永海,尹晶,王浩然. BP神经网络平衡岬湾岸线形态模型及其应用研究[J]. 海洋环境科学,2018,37(01):143-150.
[5]李嘉康,李其杰,赵颖,廖洪林. 基于CEEMD-BP神经网络的海温异常预测研究[J]. 数学的实践与认识,2017,47(24):163-171.
[6]冯鑫伟,黄领梅,沈冰. BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用[J]. 水土保持通报,2017,37(06):173-177.
[7]周德红,冯豪,程乐棋,李文. 遗传算法优化的BP神经网络在地震死亡人数评估中的应用[J]. 安全与环境学报,2017,17(06):2267-2272.
[8]王力,周志杰,赵福均. 基于BP神经网络和证据理论的超声检测缺陷识别[J]. 电光与控制,2018,25(01):65-69.
[9]王小飞,汪建光,袁于评. BP神经网络在遥感影像波段拟合中的应用[J]. 现代测绘,2018,41(01):44-46.
[10]林志东,陈兴伟,张仓荣. 基于灰色关联与BP神经网络的台风非台风暴雨洪水分类模拟[J]. 山地学报,2017,35(06):882-889.
[11]宋建国,李赋真,徐维秀,李哲. 改进的神经网络级联相关算法及其在初至拾取中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2018,53(01):8-16+4.
[12]褚继花. 遗传算法优化BP神经网络水文预报过程模型研究[J]. 水利规划与设计,2018(01):65-66+118.
[13]李强,杨天邦,涂公平. GA-BP神经网络模型应用于岩芯扫描仪测定海洋沉积物中多种组分的半定量分析[J]. 分析仪器,2018(01):75-79.
[14]曹文洁,肖长来,梁秀娟,韩良跃,胡冰. RBF神经网络在地下水动态预测中的应用[J]. 水利水电技术,2018,49(02):43-48.
[15]黄海燕,王叶鹏. 边坡稳定因素的BP网络分析[J]. 安徽建筑,2018,24(01):285-286.
[16]王春香,张勇,梁亮,王岩辉. 基于GA-BP神经网络的三维点云孔洞修补研究[J]. 制造技术与机床,2018(03):76-79.
[17]孙菊秋,刘向楠. 人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用[J]. 陕西水利,2018(02):189-190.
[18]潘微,邢建勇,万莉颖. 一种基于BP神经网络方法的HY-2A散射计反演风场偏差订正方案[J]. 海洋预报,2018,35(02):8-18.
[19]王鹤,刘梦琳,席振铢,彭星亮,何航. 基于遗传神经网络的大地电磁反演[J]. 地球物理学报,2018,61(04):1563-1575.
[20]蔡润,武震,云欢,郭鹏. 基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究[J]. 四川大学学报(自然科学版),2018,55(02):307-315.
[21]侯奇,刘静,管骁. 基于神经网络的微生物生长预测模型[J]. 食品与机械,2018,34(02):120-123.
[22]张志勰,虞旦. BP和RBF神经网络在函数逼近上的对比与研究[J]. 工业控制计算机,2018,31(05):119-120.
[23]赵学伟,王萍,李新举,刘宁. 基于BP神经网络GPR反演滨海盐渍土含盐量模型构建[J]. 山东农业科学,2018,50(05):152-155.
[24]丁书敏,范宏. 基于优化BP神经网络的P2P投资组合定量分析[J]. 中国集体经济,2018(20):95-97.
[25]曲娜,杨万昌,刘臻. 基于BP神经网络的分层越浪式波能发电装置越浪量估算研究[J]. 中国水运(下半月),2018,18(07):71-72.
bp神经网络参考文献二：
[26]刘振华,范宏运,朱宇泽,柳尚. 基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用[J]. 中国岩溶,2018,37(01):139-145.
[27]李敬明,倪志伟,朱旭辉,许莹. 基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型[J]. 系统工程理论与实践,2018,38(05):1343-1353.
[28]赵亚飞,韦广梅. 基于BP神经网络的有限元应力修匀的研究[J]. 计算机工程与应用,2018,54(13):67-72.
[29]熊建宁. 基于BP神经网络算法下的边坡安全预测[J]. 江西水利科技,2018,44(03):176-179.
[30]郑威,杨英,惠力,鲁成杰,赵彬,杨立. 基于BP神经网络模型的ADCP倾斜条件下的修正算法研究[J]. 山东科学,2018,31(03):1-7.
[31]戴妙林,屈佳乐,刘晓青,李强伟,马永志. 基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究[J]. 水利水电技术,2018,49(05):165-171.
[32]张丽娟,张文勇. 基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究[J]. 管理工程学报,2018,32(03):142-149.
[33]王珲玮,徐彦,张非非. 基于遗传算法优化BP神经网络的弹体结构载荷识别[J]. 工业控制计算机,2018,31(06):74-76.
[34]陈阳,胡伍生,严宇翔,龙凤阳,张良. 基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究[J]. 大地测量与地球动力学,2018,38(06):577-580+586.
[35]姜宝良,李林晓,李腾超. 基于BP神经网络的新乡百泉逐月泉水流量动态分析[J]. 矿产勘查,2018,9(03):516-521.
[36]单鹏,冒晓莉,张加宏,马涛,陈永. 基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正[J]. 科学技术与工程,2018,18(19):1-8.
[37]李志新,赖志琴. 年径流变化的BP神经网络预报模型研究[J]. 水电能源科学,2018,36(07):10-12.
[38]肖恭伟,欧吉坤,刘国林,张红星. 基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型[J]. 地球物理学报,2018,61(08):3139-3148.
[39]地力夏提·艾木热拉,丁建丽,穆艾塔尔·赛地,米热古力·艾尼瓦尔,邹杰. 基于T-S模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究[J]. 西南农业学报,2018,31(07):1418-1424.
[40]赖金燕,黄建儒. 水文时间序列的小波神经网络工具箱预测[J]. 科技视界,2018(16):164-165+167.
[41]王占武. 神经网络在边坡监测中的应用研究[J]. 计算机产品与流通,2018(04):44+111.
[42]范晓东,邱波,刘园园,魏诗雅,段福庆. 一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法[J]. 光谱学与光谱分析,2018,38(08):2374-2378.
[43]邓才林,周芳翊,丁健. BP神经网络在县域GPS高程拟合中的应用[J]. 工程勘察,2018,46(08):51-56.
[44]杜言霞,于子敏,温继昌,舒毅,吴勇凯,谢启杰. 基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别[J]. 气象科技,2018,46(04):644-650.
[45]卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军. 基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型[J]. 草业科学,2018,35(09):2127-2136.
[46]刘强,冯忠伦,刘红利,王维,林洪孝,王刚. 结合RVA法建立天然径流量还原计算的BP神经网络模型[J]. 中国农村水利水电,2018(10):54-59.
[47]陈有利,朱宪春,胡波,顾小丽. 基于BP神经网络的宁波市台风灾情预估模型研究[J]. 大气科学学报,2018,41(05):668-675.
[48]刘毅聪,刘祚秋. 基于人工神经网络及优化方法的岩体力学参数反分析法综述[J]. 广东土木与建筑,2018,25(09):31-35.
[49]林焰,杨建辉. 考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型[J]. 系统管理学报,2018,27(05):863-871+880.
[50]朱智慧,曹庆,徐杰. 神经网络方法在上海沿海海浪预报中的应用[J]. 海洋预报,2018,35(05):25-33.
bp神经网络参考文献三:
[51]张彬. 融合遗传算法和BP神经网络对基坑地表沉降预测的应用研究[J]. 北京测绘,2018,32(10):1152-1155.
[52]陈文雄,朱咏,陈学林. 基于LM-BP神经网络的黑河龙电渠流量推测研究[J]. 地下水,2018,40(05):115-117+130.
[53]张春露,白艳萍. ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用[J]. 数学的实践与认识,2018,48(21):105-113.
[54]王帅,黄海鸿,韩刚,刘志峰. 基于PCA与GA-BP神经网络的磁记忆信号定量评价[J]. 电子测量与仪器学报,2018,32(10):190-196.
[55]汪子豪,秦其明,孙元亨,张添源,任华忠. 基于BP神经网络的地表温度空间降尺度方法[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):793-802.
[56]冯姣姣,王维真,李净,刘雯雯. 基于BP神经网络的华东地区太阳辐射模拟及时空变化分析[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):881-889+955.
[57]王国盛,拾兵,何昆,刘帆,徐丽. 基于GA-BP神经网络的孤立波爬高预测[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版),2018,48(S2):165-170.
[58]王杰,徐锡杰,解斐斐. 基于PSO算法的BP神经网络对植被叶片氮素含量的预测[J]. 北京测绘,2018,32(11):1289-1292.
[59]孔凡涛,蔡盼盼,张解成,蒋鑫. BP神经网络在大地电磁反演中的应用[J]. 科技创新与应用,2018(32):19-21.
[60]陈笑,王发信,戚王月,周婷. 基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例[J]. 水利水电技术,2018,49(04):1-7.
[61]陈记臣,查悉妮,卓文珊,周月英,姚寒梅,张泳华,刘祖发. 基于AdaBoost算法和BP神经网络的咸潮模拟研究[J]. 人民珠江,2017,38(01):5-10.
[62]王建金,石朋,瞿思敏,肖紫薇,戴韵秋,陈颖冰,陈星宇. 与马斯京根汇流模型耦合的BP神经网络修正算法[J]. 中国农村水利水电,2017(01):113-117.
[63]钟仕林. 基于BP神经网络的管道投资风险评价模型研究[J]. 山西建筑,2017,43(02):251-252.
[64]钱建国,刘淑亮. BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(01):18-20.
[65]卢志宏,武晓东,柴享贤,杨素文,李燕妮,叶丽娜. 应用BP神经网络对荒漠啮齿动物种群数量的预测研究[J]. 动物学杂志,2017,52(02):227-234.
[66]曹斌,邱振戈,朱述龙,曹彬才. BP神经网络遥感水深反演算法的改进[J]. 测绘通报,2017(02):40-44.
[67]易金鑫,胡晓冬,姚建华,黄利安,Kovalenko Volodymyr. 基于改进BP神经网络算法的激光相变硬化层深度的研究[J]. 应用激光,2017,37(01):72-78.
[68]杨淑华,刘洁莉,梁进秋,杨春仓,秦雅娟,徐鑫,李腊平,张玉芳. 基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型[J]. 农学学报,2017,7(04):29-33.
[69]孙雪,张琳. BP神经网络在基坑变形预测中的应用及改进[J]. 勘察科学技术,2017(01):47-51.
[70]李永梅,张立根,海云端,董越. 基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测[J]. 湖南农业科学,2017(01):81-85.
[71]王晓颖. 改进BP神经网络模型的地基变形预测[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(03):215-217.
[72]雷凯栋,张淑娟. 精准扶贫指标——农机总动力基于BP神经网络SAS分析预测[J]. 农产品加工,2017(06):74-76.
[73]赵涛,于师建. 基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(02):147-151.
[74]马凯,梁敏. 基于BP神经网络高光谱图像分类研究[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(05):118-121.
[75]黎 君,郭品文. 基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用[J]. 大气科学学报,2017,40(03):425-432.
bp神经网络参考文献四 :
[76]王存友,黄张裕,汪闩林,欧阳经富. BP神经网络与多项式拟合在沉降监测中的应用[J]. 地理空间信息,2017,15(06):107-108+113+6.
[77]李玉能,马建军,池恩安,陈永麟. 基于BP神经网络的高含水岩石爆破震动参数预报[J]. 爆破,2017,34(02):68-73.
[78]严 ,伍星蓉. 基于BFO-BP神经网络的储层预测研究[J]. 能源与环保,2017,39(07):210-213.
[79]吕晶,谢润成,周文,刘毅,尹帅,张冲. LM-BP神经网络在泥页岩地层横波波速拟合中的应用[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2017,41(03):75-83.
[80]晏红波,杨庆,任超,毕旋旋. 基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究[J]. 水力发电,2017,43(07):37-40.
[81]刘立君,姜亚青,王晓鹏,姚纪荣. 激光熔凝参数BP神经网络的反求[J]. 哈尔滨理工大学学报,2017,22(03):112-116.
[82]赵鹤,李向群,孙昊. 基于BP神经网络算法的高层建筑物地基沉降预测分析[J]. 长春师范大学学报,2017,36(04):31-33.
[83]王竹. 半分布式耦合BP神经网络洪水预报模型研究[J]. 中国农村水利水电,2017(08):96-102.
[84]李嘉康,赵颖,廖洪林,李其杰. 基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究[J]. 气候与环境研究,2017,22(05):587-600.
[85]郑威,杨英,赵彬,惠力,鲁成杰,杨书凯. 基于BP神经网络模型研究背景流对于ADCP波浪估计的影响[J]. 气象水文海洋仪器,2017,34(03):1-6.
[86]李月,徐守余. BP神经网络在砂体连通性评价中的应用[J]. 甘肃科学学报,2017,29(04):16-21.
[87]王楠,唐永刚,何康. BP神经网络在摩擦学领域的应用现状[J]. 济宁学院学报,2017,38(05):15-22.
[88]单红喜. 基于BP神经网络的深基坑沉降预测[J]. 山西建筑,2017,43(28):78-79.
[89]郑贵强,吕大炜,李小明,朱雪征. 基于BP神经网络方法模拟深煤层物性临界深度[J]. 煤炭技术,2017,36(10):11-13.
[90]龚巧灵,官冬杰. 基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价[J]. 水土保持研究,2017,24(06):292-299.
[91]王旭,温泉,陈龙飞,张豪杰,王芳,刘玉芳. DBR光纤激光拍频检测结合BP神经网络的温度传感解调技术[J]. 光学与光电技术,2017,15(05):6-9.
[92]高宁,吴秋堂,王静燕. 基于LM-BP神经网络的高层建筑物沉降变形预测[J]. 河南城建学院学报,2017,26(04):7-12.
[93]冯非凡,武雪玲,牛瑞卿,许石罗,于宪煜. 粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价[J]. 测绘科学,2017,42(10):170-175.
[94]林宇锋,邓洪敏,史兴宇. 基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用[J]. 计算机科学,2017,44(S2):51-54.
[95]李建飞. 基于全极化SAR数据的BP神经网络分类研究[J]. 科学技术创新,2017(32):161-162.
[96]谭延嗣. BP神经网络应用于地质灾害预测的研究[J]. 江西建材,2017(24):229+233.
赞一个！ ()
微信收款码
支付宝收款码