改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断

针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。     

BP神经网络的改进及其在内网信息安全评估中的应用研究

针对反向传播人工神经网络(BP ANN)收敛速度慢的问题,提出一种改进的自适应动量因子的BP算法.该算法使得权值向量和偏置值都可以根据自适应动量进行调整,减小了学习过程中出现振荡的趋势,缩短了网络收敛时间.基于改进BP ANN建立电子政务内网神经网络评估模型,比较改进前与改进后BP ANN评估模型的性能.仿真结果表明,改进后BP ANN评估模型收敛性能更稳定且评估误差更小,能够更好地为复杂的电子政务内网进行信息安全评估.     

基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计

在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计。     

基于BP神经网络的钱塘江水质指标的预测

为掌握钱塘江水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生，建立了一个水质指标预测模型.利用钱塘江某行政交界断面的水质指标实测数据作为学习样本，选取了总磷、总氮、化学需氧量等9项指标作为预测参数，运用Levenberg-Marguardt优化算法对学习样本进行优化，建立了反向传播（BP）神经网络模型，并运用该模型对钱塘江水质指标进行了预测.结果表明，BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，相对误差的绝对值小于6％.此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中.     

小波神经网络组合时序模型在径流预报中应用

构建小波与人工神经网络组合时序模型,该模型利用morlet小波基函数取代人工神经网络的激发函数,通过平移因子和伸缩因子确定小波基函数,采用误差逆向传播算法训练网络和预测.利用此模型对赣江河段上外洲水文站月径流变化趋势进行预测,并将其计算结果与BP神经网络进行比较,结果表明利用小波神经网络进行时间序列预测效果较理想.     

结合粒子群算法的小波神经网络交通流预测

针对短时交通流量具有复杂性、非线性等特点,提出基于粒子群算法的小波神经网络交叉路口短时交通流量预测方法,利用粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,通过定义可变的加速因子,使粒子群算法有利收敛于全局最优解.将粒子群算法的全局优化搜索能力和小波良好的时频局部性质相结合,克服神经网络易陷入局部极小和引起振荡效应现象的缺点.实验仿真结果说明,该算法可以有效提高预测精度,减少预测误差,并且很好的反映了交通流的特点.     

模糊神经网络系统的设计与应用研究

把模糊逻辑系统与神经网络相结合,形成结构像神经网络,功能似模糊逻辑系统的模糊神经网络系统,该系统具备了模糊逻辑系统和神经网络的优点,克服了单个系统的不足。再结合误差反向传递学习算法（BP算法）,调整模型参数及权值。最后应用模糊神经网络系统解决实际问题,经过若干次学习训练,使系统达到稳定,通过仿真结果可看出;将所设计的模糊神经网络系统应用在WTI原油价格预测中具有可行性与有效性。     

基于粒子群—小波神经网络的短时交通量预测

针对短时交通量的非线性和时变性,提出一种基于粒子群—小波神经网络的预测方法。该方法以前馈多层感知器的神经网络拓扑结构为基础,将预测误差反向传播,经粒子群优化算法对神经网络连接权值进行修正。隐含层神经元选择Morlet母小波基函数作为激活函数,利用小波分解分离短时交通量的高频部分和低频部分,防止高低频数据之间的过度影响,进一步提高预测的精度。根据最简化结构概念对神经网络结构进行泛化,确定最优网络结构,提高预测的速度。通过实例预测显示,该方法预测精度高,预测速度快,能够满足实际工程的要求。     

基于最小二乘支持向量机的时变信道建模

基于2.55 GHz市区微蜂窝多输入多输出信道实测数据,将机器学习中的最小二乘支持向量机（LS-SVM）算法应用于时变信道参数的建模中,建立了基于遗传算法（GA）优化的LS-SVM信道参数预测模型,对信道参数如时延扩展、接收端的水平角度扩展和垂直角度扩展的数据特征进行了学习,并实现了准确预测;同时通过与反向传播神经网络模型以及传统的LS-SVM模型进行比较,验证了算法的有效性.基于GA优化的LS-SVM模型能够在有限数据量下对信道参数的变化有着良好的适应性,可实现非线性时变信道参数的准确预测.     

区域经济预测的GPCA和优化小波网络组合模型研究

构建全局主成分分析（GPCA）和优化小波神经网络的组合模型,对中国区域经济发展水平进行预测.首先借助GPCA获得区域经济发展水平的全局主成分分值、综合评价值,作为优化小波网络的输入、目标输出;然后构建遗传-粒子群算法优化的小波网络预测模型.通过仿真,得到较满意的结果,表明区域经济水平预测的组合模型是有效和实用的.     

基于免疫优化的产品系统可靠性参数区间预测方法

针对当前系统可靠性预测方法的不足,提出一种基于免疫优化的区间预测方法.构建可靠性参数预测神经网络模型,由极端学习机（ELM）算法进行训练,并以修正BFGS法对网络的左侧权值和阈值进行调整.在由该网络得到的预测点值和网络权重的基础上,根据非线性回归模型构建可靠性参数的区间预测值（PI）,PI的质量取决于网络结构和权衰减调节参数.结合PI的覆盖率和平均区间比例长度提出一种新的PI综合评价指标,以此衡量PI的质量;引入免疫优化算法优化区间预测值和网络结构,以最小化综合评价指标为成本函数,寻求决策变量,即网络隐层神经元个数和权衰减调节参数的最优值.将提出的方法和理论应用于某系列数控车床的可靠性参数平均无故障时间的预测,证明了其预测性能优于传统方法.     

基于粒子群优化算法的小波神经网络

针对粒子群算法具有不易陷入局部极小、收敛速度快等特点,提出了一种基于粒子群的小波神经网络学习算法,优化了小波神经网络中的各个参数,并将该方法应用于函数仿真试验。试验表明,该算法能减少迭代次数、提高收敛精度,是小波网络的有效训练算法。     

基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测

以三峡库区白水河滑坡为例,针对滑坡位移监测数据的非等距性和复杂性,结合非等距时间序列分析法、灰狼优化算法（GWO）和支持向量回归机（SVR）模型,提出新型非等距位移时序预测模型.利用自然三次样条插值法对滑坡位移数据进行等时距处理,基于时间序列分析理论将位移数据中的趋势成分和周期成分剥离,采用基于稳健最小二乘法的三次多项式拟合和GWO-SVR耦合模型分别对这两者进行预测,利用时间序列加法模型得到滑坡累计位移的预测值.研究表明,基于灰狼支持向量机的非等时距滑坡位移预测模型不仅预测精度高,预测误差较小,且寻优参数设置简单,计算收敛迅速.     

一种改进的灰狼优化算法

为了克服标准灰狼优化(GWO)算法寻优精度不高,难以在收敛速度和避免陷入局部最优之间取得平衡等问题,提出了一种改进的灰狼优化(IGWO)算法.该算法采用非线性收敛因子策略和自适应调整策略来提高寻优精度和加快收敛速度.选取10个基准函数对IGWO算法进行验证表明,IGWO算法的优化精度和收敛速度显著优于标准GWO算法和其他元启发式算法,因此本文提出的IGWO算法在求解最优参数方面具有良好的应用价值.     

基于鱼群优化预测模型的变压器可靠性预测研究

介绍了变压器故障和油中溶解气体的关系及三比值法。分析了鱼群优化算法的原理以及模型的误差检验,针对传统灰色GH（1,1）预测模型中背景值构造的问题,采用鱼群算法对模型参数进行优化。应用Matlab进行编程,通过实例分析将鱼群优化灰色预测模型与三比值方法相结合对变压器的未来故障做了预测,得出了与实际较吻合的预测结果,验证了鱼群优化灰色预测模型的有效性。     

一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法

针对基本灰狼算法易陷入局部最优、未考虑个体自身经验等问题,本文提出一种基于Tent映射的混合灰狼优化算法(grey wolf optimization algorithm based on particle swarm optimization,简称PSO_GWO).首先,其通过Tent混沌映射产生初始种群,增加种群个体的多样性;其次,采用非线性控制参数,前期递减速度慢,能够增加全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,后期收敛因子递减速度快,增加算法局部搜索能力,从而提高整体收敛速度;最后,引入粒子群算法的思想,将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息,从而保留灰狼个体自身最佳位置信息.为验证该算法的有效性,本文借助9个标准测试函数来与其他三种算法进行对比.实验结果表明,本文提出的算法比其他三种算法在单峰函数和多峰函数上搜索到的最优解更加理想; PSO_GWO算法比IGWO算法(the improved grey wolf optimization algorithm)在计算时间复杂度方面效果较好;同时,随着种群规模增大,PSO_GWO算法收敛值逐渐接近理想值.因此,本文提出的PSO_GWO算法能更快搜索到全局最优解,且鲁棒性更好.     

基于灰色聚类的空袭目标威胁评估与排序

为了对空袭目标威胁进行有效评估与排序,以便合理地分配防空火力,提出了一种基于灰色聚类理论的空袭目标威胁评估与排序方法.首先分析空袭目标参数与目标威胁的关系,建立目标威胁评估指标体系,并确定指标量化处理的方法.然后通过灰色聚类理论中的灰色变权聚类方法,建立空袭目标威胁评估与排序模型.最后以一组具体空情数据为例,运用该模型实现了对空袭目标威胁的评估与排序.通过计算表明该模型具有一定的有效性和实用性.     

基于超限学习机的WSNs链路质量评估方法

提出基于超限学习机的链路质量评估方法.选择非对称性指标、信噪比变异系数、均值信噪比为链路质量参数,以包接收率为链路质量评价指标,划分链路质量等级;采用粒子群算法优化超限学习机的输入层权重和偏置参数,构建链路质量评估模型.不同场景下的实验结果表明,与支持向量分类机评估方法相比,所提方法具有更高的评估准确率.     

改进灰狼算法及其在港口泊位调度中的应用

为提升港口泊位调度的效率,提出一种基于改进灰狼算法的船舶调度优化方法.针对灰狼算法收敛速度慢、寻优精度不高等不足,引入Sin混沌初始化,增强初始种群的均匀性和遍历性;引入头狼引领策略,加快算法收敛,提高算法效率;引入合作竞争机制,增强算法局部搜索的能力;在灰狼种群位置更新时引入自适应权值,以满足不同时期的寻优要求.为验证改进灰狼算法的有效性,将该算法与其他6种不同算法进行对比实验.结果表明:改进灰狼算法的收敛速度明显快于其他6种算法,在不同测试函数的仿真中均能得到所求函数的最优值,且该算法独立运行20次取得解的标准差均为0,表明该算法对不同维度的求解问题均具有很好的抗扰性;在港口泊位调度的应用中,经过该算法优化后,所有船舶停留总时间较优化前缩短了14.7%,大幅度缩短了船舶的在港时间.该算法在船舶调度优化中取得了满意的应用效果,能够得出相对较佳的调度方案,实现泊位停靠最优化,为港口泊位调度优化提供了新方法.