简介：Abetterunderstandingofthelong-termglobalcarboncyclerequiredestimateofthechangesinterrestrialcarbonstorageafterthelastglacialperiod.Theresultsofsimulationatmid-Holocene(MH)fromPMIP(PaleoclimateModelingIntercomparisonProject)andthemoderndatafromCRU(ClimateResearchUnit,EastAngliaUniversity,UK)allowustousetheAtmosphere-VegetationInteractionModel(AVIM)tosimulatetheChineseterrestrialnetprimaryproductivity(NPP)at6kaBPandpresenttime.ThechangeofNPPandtotalNPPinChinafromnowtomid-Holoceneareabout54gm-2yr-1and0.63Pgyr-1,respectively,mainlyduetothebuild-upoftemperateforestandtropicalrainforest.ChineseterrestrialNPPvariationfromMHtonowiscloselyrelatedtothevariationinintensityofAsianmonsoon,whichcontrolledtheclimate-vegetationpatternchange.

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：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：严绍瑾，彭永清，郭光ＮｅｕｒｏｉｄＢＰ－ｔｙｐｅＭｏｄｅｌＡｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅＳｔｕｄｙｏｆＭｏｎｔｈｌｙＲａｉｎｆａｌｌＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ￥ＹａｎＳｈａｏｊｉｎ；ＰｅｎｇＹｏｎｇｑｉｎｇａｎｄＧｕｏｇｕａｎｇ（ＮａｎｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔ...

简介：有在位于亩的东南的Salawusu河山谷的Milanggouwanstratigraphic节的palaeosols的palaeo活动的沙丘沙和fluvio湖的外形我们自从150kaBP，和谷物尺寸参数鈥?Mz，荒芜的富有经验的丰富的显著选择在grainsize粗糙、好的节奏变化，蟽，Sk，Kg和SC/D也对在山峰和山谷价值之间的multi-fluctuational引申的状况作出回应。同时性grainsize特征值鈥??5，?16，?25，?50，?75，?84并且?95是respondingly被表明极大地有节奏的跳动。在此，Milanggouwan节能被划分成粗糙、好的27谷物尺寸沉积当自从150kaBP，荒芜的变化的气候地质的过程的一个真实、综合的记录源于古老的冬季的其他的发展和东亚的夏天季风，骑车，它能被考虑。

简介：变量领域象ens纪念品那样，南方风、带风的变量从月刊500hPa重力势高度异常场被导出。在这个工作，我们在1958的6月从每月的500-hPa重力势高度异常场和他们的变量选择原来的预言者-2001，并且由与原来的预言者分别地进行实验直角的功能(文件结束)决定全面预言者。一个downscaling预报模型基于背繁殖(BP)，神经网络被全面预言者的使用造与每月有活力的扩大范围预报产品在Guangxi上在6月预言每月的降水。为比较，我们也造神经网络与一样建模的另一BP由使用在5月从500-hPa重力势高度异常场选择到1957的12月的以前的全面预言者预言ands-2000并且1月到1958的4月-2001。二个模型被测试，结果证明downscaling模型的重叠的精确基于以前的全面预言者，而是downscaling模型的预言精确性比那的好取决于每月有活力的扩大范围预报的产量。

简介：BP公司期望在下个10年里在墨西哥湾投资150×10^8美元进行勘探，开发和生产。

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：现有的火成岩分类方案中,存在某些岩类在分类图解上没有空间、岩类因控制参数少,投影重叠以及含有玻璃质导致一些岩石分类错误等问题.提出了以火成岩的SiO2、TiO2、Al2O3、FeO等11个氧化物成分为变量,利用人工神经网络BP网络建立火成岩岩石化学分类模型.研究表明该分类方法是合理的、可行的,取得了良好的判别分类效果,对46个检验样本的判对率达97.8%.

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：1前言遥感是根据不同的地物对电磁波束有不同的响应这一原理，来识别地面信息的。传统的分类方法是利用遥感数据的统计值特征与训练区样本数据之间的统计关系进行模式识别，由于地表的复杂，光谱值的}昆合，使普遍存在的“同谱异物”和“同物异谱”问题难以得到令人满意的解决，造成仅仅利用光谱特性进行的自动分类精度不高。

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.

简介：摘要：BP神经网络通过训练得到模型中的一个神经网络模块来进行计算时对网络中输入参数进行微调使得模型更具精度。利用这样一种模型来进行工程造价控制也是非常合适的。而使用 BP神经网络进行工程造价分析是现在比较常用的方法。

简介：摘要：随着经济的快速发展，公路隧道有着日益重要的地位，隧道涌水量成为影响施工安全和质量的重要问题。本文利用BP神经网络方法建立隧道涌水量预测模型，建立的BP神经网络预测模型准确率高，实用性强，能够作为公路隧道设计及施工的指导，并为公路隧道涌水量预测研究提供参考。

简介：图像配准是图像处理的基本任务之一，其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。

简介：

简介：目前解算后方交会的公式很多，但一般不是计算步骤太多，就是公式太繁杂，不易记忆。施云春同志的“后方交会新解”（见中国煤炭学会第一届矿山测量学术会议论文选集）和《矿山测量》1982年第一期郑海魂同志的“利用三角形外接园直径计算三点后方交会。计算公式，虽较前有所简化，但公式仍不易记忆．本文试图用更简单的公式直接求解三角形．