基于遗传算法与BP算法的水质评价模型

BP神经网络广泛应用于函数逼近、模式分类、水质评价等方面,但标准BP算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而遗传算法是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷.提出了基于遗传算法与BP算法的混合算法,既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述缺点,并建立了水质评价模型.以信阳南湾水库为例进行评价,实验结果表明该混合算法模型评价精度较高.完全可以应用于水质评价工作.     

基于GIS的信阳地区旅游资源空间分布研究

信阳地区作为国家重点生态功能区——淮河源的重要组成部分,旅游资源丰富。通过分析信阳地区旅游资源空间分布结构特征,以期为制定信阳地区旅游资源开发可持续发展战略规划和游客在信阳的旅游出行提供参考。采用GIS空间分析技术,分别建立缓冲半径不等的点缓冲区和线缓冲区进行分析。结果表明:信阳地区旅游资源整体空间分布不均衡,呈现局部集聚;沿主要交通干线呈带状分布特征。     

一种形态重建的遥感影像城市道路提取方法研究

以QuickBird多光谱影像为例,提出一种从高分辨率遥感影像中提取城市道路的方法。首先利用直方图均衡化对原始遥感影像作增强处理,突出影像的边缘信息。用Otsu自动阈值分割法对增强处理后的图像进行初步分割,提取出城市道路和房屋等建筑物。根据图像中各类要素的形态特征差别构建不同的标记图像,采用不同的结构元素构建道路模型,用该模型对阈值分割后的图像进行形态重构,分别提取出城市道路和建筑物。对形态重构生成的道路模块进行优化处理,提取出城市道路轮廓。实验结果表明,该方法能有效地从高分辨率遥感影像中提取出城市道路网。     

基于G—BP算法的数据挖掘方法研究及应用

将神经网络与遗传算法相结合.提出了G-BP混合算法.该算法在BP神经网络训练过程中,利用遗传算法善于发现最优解区域的特点来优化网络权重值和阈值.在新建项目投资估算的具体应用中,证明该算法克服了传统BP网络算法中的局部极小缺陷,训练速度有很大提高,在数据挖掘中具有实用性.     

基于智能计算的铁矿石消费预测

为了提高铁矿石消费量的预测精度,采用一种基于智能计算的时间序列预测方法。该方法首先对粒子群算法进行改进,然后利用它的全局寻优能力优化RBF神经网络的关键参数,最后了建立铁矿石的消费预测模型。实验结果表明：与其他预测方法相比,该方法预测精度较高,为铁矿石消费预测提供了一种新途径。