为了实现林木固碳释氧量的数字化估算，针对现有估算方法的不足，提出了基于BP神经网络的林木固碳释氧量的预测模型。基于对神经网络理论和固碳释氧量估算模型的研究，分析了林木在生长季节的CO2通量变化趋势，采用规范化方法对训练样本预处理，进行BP神经网络训练，并结合弛豫涡旋积累法和箱式法，建立了CO2通量神经网络模型。实验结果表明，所建模型具有较好的泛化性能，能够比较准确地估算出林木的固碳释氧量。
2022-02-20 22:20:10
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问题：已知1996——2010年某县粮食产量如下
218197 284265 289669 298027 300544 298070 301406 299896 306110 310860 312530 332530 324835 330565 337024，预测未来几年的产量。
思路一：连续四年（1996~1999）作为输入，接下来一年作为输出（2000年），依次类推。
分析结果：2000年到2010年预测精度如下（单位为%）：
0.010439
0.098969
0.195764
1.237752
0.476427
1.304098
0.671435
0.123782
0.181705
0.469992
0.347616
图形如下
2022-01-17 13:11:19
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超弹性形状记忆合金循环特性的BP神经网络模型，任文杰，贾茹，超弹性形状记忆合金的滞回性能在循环加卸载中逐渐变化。现有的循环本构模型具有参数确定困难和预测精度不高的缺陷。本文对超弹性
2021-10-25 10:38:52
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