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基于BP神经网络的氮过饱和安全系数多维拟合算法
编辑人员丨1天前
目的:利用BP神经网络模型，建立一种用于潜水减压方案计算的氮过饱和安全系数多维拟合算法。方法:在Haldane潜水减压理论基础上，以《12～60 m空气潜水标准减压表》采用的氮过饱和安全系数为基础，通过分析潜水参数与氮过饱和安全系数的映射关系，建立氮过饱和安全系数的神经网络拟合模型并进行评估。结果:基于BP神经网络技术建立的离底氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.438 6%， R2=0.998 7；停留站氮过饱和安全系数神经网络模型在测试集上MAPE最小为0.528 9%， R2=0.995 5。 结论:利用BP神经网络拟合方法得到的氮过饱和安全系数非常接近实际潜水方案采用的氮过饱和安全系数，可用于实时潜水减压方案的制定。
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编辑人员丨1天前
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空气潜水作业实时安全减压理论研究
编辑人员丨1天前
目的:建立实时减压方案的理论计算方法。方法:根据Haldane理论 [ 1] ，确定适合实时安全减压方案计算的假定时间单位、理论组织分类、氮过饱和安全系数及其选取方法，建立实时安全减压方案的计算方法；通过112只羊次，28个加压方案观察动物出舱后的行为学改变并检测多普勒气泡音。 结果:出舱后动物均未出现行为学异常，多普勒血流气泡音检测均为零级。结论:理论计算得到的减压方案安全可靠。
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编辑人员丨1天前
