简介：摘要：近年来，深孔孔内分段爆破技术被广泛应用，改变掘进施工方式，有助于降低掘进难度，研究深孔孔内分段爆破技术的应用方式至关重要。本文将结合深孔孔内分段爆破技术原理，明确深孔孔内分段装药结构，根据掘进需要，以提高施工效率为目标，创新技术应用策略，规范相关人员应用技术的方式，充分发挥该技术的应用优势，为技术应用提供参考。

简介：摘要：随着现代信息技术的飞速发展，室内无线网络覆盖的需求日益增强。四网协同室内分布系统作为一种高效的解决方案，通过整合4G、5G、Wi-Fi和蓝牙等不同网络，旨在提供无缝、高容量和低延迟的室内通信环境。本文将深入探讨四网协同室内分布系统的架构、关键技术及其在实际应用中的挑战与前景。

简介：摘要：随着我国工业实力与民众生活品质的显著提升，石油资源在工业生产及日常生活中的需求急剧增加。为满足这一需求，石油工程领域亟需引入并持续优化先进技术，以提升油藏开发效率。石油工程中的管内分段压裂技术因其显著的增产效果，近年来备受瞩目。本文深入剖析了该技术的工艺原理与应用现状，并基于现场实践反馈，通过合理的分段设计和压裂施工，分段压裂技术能够实现对地层的有效改造，提高油气藏的开采效果。希望通过本文的探究，能够为油气资源的可持续开发提供有力支持。

简介：全球变暖愈演愈烈,IPCC（2013）报告指出21世纪末全球平均气温增幅可能超过1.5-2℃[1],许多研究表明,森林生态系统的地上和地下生态过程可能直接或间接地受到温度升高的影响[2]。根系分泌物是植物地下碳输入的重要渠道,每年的碳输入可占光合产物的5%-21%[3],因为大多数根系分泌物可以被微生物直接利用,它是驱动森林生态系统中碳循环的主要有机碳源[4]。

简介：在植物生长过程中,根系创造了一个能够促进自身生长发育的适宜的根际环境,是植物正常生长的重要保障之一。植物根系除了吸收营养元素外,还不断地向根际环境分泌大量化合物[1],这些由根系不同部位分泌产生的无机离子或小分子有机物统称为根系分泌物[2]。植物根系的分泌作用是其适应胁迫环境的一种重要方式,通过根系分泌作用,植物与根际环境进行着物质、能量与信息的交流[3]。由于大多数根系分泌物能被微生物直接吸收利用,它是驱动森林生态系统碳循环的主要有机碳源[4]。

简介：本文根据神经网络的基本原理，利用实测数据建立了用于大断面隧道收敛变形预测的BP神经网络模型。基于神经网络的预测模型具有预测精度高，使用方便灵活，适合于复杂系统的特点，是解决隧道变形预测问题的一种崭新途径。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：利用探井资料,采用神经网络方法,研究了新井产能的预测神经网络方法。实际气田的应用表明,该方法具有需要资料少、精度高等特点。

简介：通过采用遗传算法优化神经网络初始权值的方法,将GA算法与BP神经网络有机结合,应用于海底底质分类。基于多波束测深系统获取的反向散射强度数据,应用改进的BP神经网络分类方法,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂和泥等底质类型的快速、准确识别。通过实验比较,GA-BP神经网络分类精度明显高于BP神经网络,证明了该方法的有效性和可靠性。

简介：ＢＰ人工神经网络是摸拟人脑机理和功能的一种新型计算机和人工智能技术，它在数据处理中可避免数据分析和建模中的困难，采用拟人化的方法进行处理，特别适用于不确定性和非结构化信息处理，因而对地质学中各种未知信息的预测有着较好的适用性。

简介：小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度.从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码.通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生.

简介：为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型.将模糊神经网络（FNN）技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能.

简介：为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

简介：摘要：基于上海市泰和诚肿瘤医院新建项目工程,该工程地下室B1层为放置直线加速器和射波刀的区域,底板及顶板均有2.5米厚。要求该区域不得有裂缝出现,结构混凝土为大体积防辐射混凝土,原材料选择标准及配合比设计要符合实际工程应用要求。不同于普通混凝土，重晶石混凝土不但表观密度大，含结合水多，而且要求导热系数较高(使局部的温度升高最小)、热膨胀系数低(使由于温升而产生的应变最小)、干燥收缩率小(使温差应变最小)，还要求混凝土具有良好的均质性，不允许有空洞、裂缝等缺陷，且运输及现场施工都有不少的要求。

简介：在分析传统测井岩性解释中存在的一些问题的基础上，从神经网络的机理、特点出发，探讨了利用神经网络技术进行测井岩性识别的可行性及优越性，并以找矿目的层为对象，进行了岩性分析与对比，为该方法的进一步应用开拓了前景。

简介：利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况：由于受长江口水体高含沙量的影响，模型对小于5m的水深值反演精度较高，而对大于10m的水深值反演精度较低。

简介：首先简要介绍了BP网络及其算法的基本原理,然后,详细讨论了GPS高程拟合系统的研制,并结合某GPS首级施工控制网实例,将该高程拟合系统中的BP网络算法具体应用于GPS高程拟合中。结果表明,BP网络算法在GPS高程拟合中是完全可行的,该高程拟合系统在工程实践中具有一定的实用价值。

简介：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧（DO）、铵态氮（NH4＋—N）、硝态氮（NO3-—N）、总氮（TN）、总磷（TP）6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM（1,1）灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。

简介：【摘要】本文所研究的空气质量预测工作，利用有效的数据集以及建立 BP神经网络预测算法模型对降雨量，城市生产总值，温度，经度，纬度，海拔高度，人口密度，是否沿海，绿化覆盖率，焚烧量 等 11个与空气质量指数有关的因素与空气质量指数进行相关性分析。然后利用 PAC算法进行降低维度，以便找出和空气质量指数有重要关联的 9个主要特征。利用 BP-GA神经网络算法进行和数据集中的数据进行预测，并且利用 MATLAB进行预测仿真，观察空气质量预测的效果图。最后总结 BP-GA神经网络算法是较适用于空气质量预测的。

简介：简述BP神经网络的基本原理,通过实例阐述BP神经网络在矿产资源GIS评价应用方法,提出注意事项及如何提高评价应用效果.