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本文将神经网络的BP算法和动态随机算法相互补充而形成一种混合算法,它克服了BP学习算法会陷入局部极小和随机算法耗时长的缺点.将这种算法用于齿轮泵出口流量预测,证明了这种算法学习速度快且能收敛于全局极小点. 相似文献
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以基于红外热成像机理测量真空绝热板(VIP)的真空度为研究对象。鉴于目前此方案测量真空度存在精度低的问题,本文提出一种基于BP神经网络的真空度测量精度改进方法。针对BP神经网络存在易陷入局部最优、收敛速度慢等缺陷,本文巧妙利用思维进化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而弥补以上缺陷。最终实验结果表明,利用思维进化算法优化BP神经网络创建的数学模型大大提高了真空绝热板真空度的测量精度,其实际测量精度优于2%。因此,本文所提方法具有广泛推广的应用价值。 相似文献
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目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显。 相似文献
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将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法完成神经网络的学习过程,建立了结构损伤的遗传神经网络检测方法,并对遗传算法进行了改进.研究结果表明,用改进的遗传算法进化神经网络可以有效地避免BP算法有可能陷入局部极小的缺点,而且运算速度大大加快,精度提高. 相似文献
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BP神经网络算法存在容易陷入局部极小点以及收敛缓慢的问题,提出一种对传递函数加入参数进行动态调节的方法,通过参数的动态调节可以使神经网络在学习过程中尽快跳出极小点区域,为解决这一问题提供了理论依据。 相似文献
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遗传算法优化 BP 神经网络的显示器色彩空间转换 总被引:3,自引:3,他引:0
目的基于改进遗传算法优化BP神经网络,研究对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法通过改进数据归一化处理和遗传算法的适应度函数,来优化BP神经网络的权值和阈值,以将它们的分布范围缩小,再用BP算法进行精确求解,并将该方式与常规方式作对比。结果训练优化后的BP神经网络预测模型20次,测试色块平均色差为2.9353,最小平均色差为1.9467。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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针对传感器重载小尺寸需求,提出一种具有混合分支的重载并联六维力传感器,分析了其结构特点和测量原理。搭建了重载并联六维力传感器标定系统,为改善维间耦合及制造误差等对测量精度产生的影响,从标定算法及模型优化方面对其进行了研究。分别利用最小二乘法和BP神经网络算法对加载实验数据进行了处理,分析结果表明BP神经网络算法要明显优于最小二乘法,并通过数据随机分组测试验证了结果的正确性。基于BP神经网络,提出了一种基于人工鱼群算法的BP神经网络算法,并采用优化后的BP神经网络标定算法对实验数据进行了计算分析,结果表明优化后的BP神经网络计算结果较好且稳定,不易陷入局部极值。 相似文献
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基于粒子群算法优化 BP 神经网络的色彩空间转换 总被引:5,自引:4,他引:1
目的研究基于粒子群算法优化BP神经网络对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法主要通过数据归一化处理、改进最大限制速度、惯性常数和适应度函数来优化BP神经网络的权值和阈值,以缩小其分布范围,再用BP神经网络法进行色差预测。结果改进粒子群算法优化BP神经网络预测模型,测试20次得到色块平均色差为2.8526,最小平均色差为2.0453。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 相似文献
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利用蚁群算法优化反向传播神经网络的初始权值、阈值,建立预测模型,对港口货物吞吐量进行预测。蚁群算法具有全局搜索能力,分布式计算和鲁棒性强等特点,有利于加快反向传播神经网络的收敛速度,避免易陷入局部极值的问题,提高建模精度。在港口吞吐量预测中的应用表明:蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%;同时,蚁群算法优化BP神经网络模型收敛速度最快。与传统BP神经网络、RBF网络及模糊神经网络相比,蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%。 相似文献
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基于遗传算法优化神经网络权值的损伤识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,采用基于浮点编码的遗传算法对BP神经网络的初值空间进行遗传优化.用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法沿负梯度方向搜索进行网络学习.以弹簧质量系统作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量.对网络进行训练,仿真结果表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效运用到结构的模态参数识别中. 相似文献
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大气中PM2.5质量浓度变化具有较强的非线性特性,传统的软测量方法很难对其做出准确的计量监测。针对传统BP神经网络易陷入局部最小值的缺陷,将遗传算法和BP神经网络相结合建立了GA-BP神经网络软测量模型,将该模型应用到大气PM2.5质量浓度的计量监测中,并与传统BP神经网络模型的监测结果进行对比,结果表明经过遗传算法优化后的模型具有更好的非线性拟合能力和更高的监测精度。 相似文献
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《中国测试》2019,(11)
硅的电导率易受温度影响,导致扩散硅压力传感器的输出电压随温度变化产生漂移,需对该传感器进行温度补偿,针对该问题提出粒子群优化的BP神经网络算法(PSO-BP)。通过二维标定实验,利用温度传感器监测实验环境温度,得到扩散硅压力传感器在不同工作温度下的输入输出特性曲线,建立PSO-BP模型。该模型利用粒子群算法全局寻优的能力为BP神经网络算法初始权值和阈值选取最优解,弥补传统BP神经网络初始值随机选取的弊端,克服容易局部陷入极值的缺陷。实验结果表明,经过PSO-BP模型补偿后的输出零位温度系数和灵敏度温度系数均减小一个数量级,证实该模型能够有效降低温度对扩散硅压力传感器的影响。 相似文献