神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...     

基于GA-BP神经网络与敏感性分析的带钢厚度预测

为提高带钢厚度预测精度,构建了融合GA-BP神经网络和敏感性分析的T-GA-BP预测模型。首先通过循环迭代方式确定较优的BP神经网络隐含层的层数与节点数,再采用遗传算法对BP网络的权阈值进行优化。在此基础上,利用Tchaban算法进行敏感性分析,研究输入层中各工艺参数对带钢厚度的影响程度,筛选出重要参数作为新的输入样本来训练T-GA-BP神经网络模型,以降低网络复杂度。采用实际生产数据进行测试,结果表明,T-GA-BP模型的带钢厚度预测精度要高于BP、GA-BP、RBF、Elman神经网络等其他优化模型。同时,工艺参数敏感性分析结果可为轧制工艺调控方案的制定提供参考。     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

基于SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型的研究

探讨了传统BP神经网络的模型与结构,并针对BP神经网络容易陷入局部最优的缺陷,提出用模拟退火技术代替局部梯度下降法修正网络权值的SA-BP算法,用于构建SA-BP神经网络的软件缺陷预测模型,并通过实验证明了SA-BP神经网络模型应用于软件缺陷预测的有效性.     

神经网络在声纳建模中的应用

基于声纳方程,同时考虑目标声特性和海洋环境参数,建立了主动式和被动式的声纳方程.利用海洋环境数据训练神经网络,实时解算不同环境参数时的噪声级.通过MATLAB仿真,比较径向基神经网络(RBF网络)和误差逆传播神经网络(BP网络)在模型中的作用,证明了RBF网络比BP网络能更好地满足声纳建模的需求.     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

枯水流量演进方法及其应用

将枯水期河段槽蓄水量表示为上断面多个时刻流量的线性组合,考虑河段引水、加水和损失等因素的影响,建立了枯水流量演进的线性方程模型,并用优化方法率定了模型参数;以河段上断面流量、河段用水量、区间加水量、河段损失量作为网络输入因子,河段下断面流量作为网络输出因子,构建了一个3层BP神经网络模型;将线性方程模型、BP神经网络模型和水力学方法应用于黄河下游河段枯水流量演进模拟计算,并对其模拟结果进行了比较.结果表明:线性方程模型稳定性好,便于演进计算和反馈控制计算;BP神经网络模型具有较好的泛化能力,计算精度也较高,但难以进行反馈控制计算;水力学方法在进行流量演进和反馈控制时,存在计算稳定性和收敛性问题,其应用有一定困难.     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

数据驱动的中小河流智能洪水预报方法对比研究

近几年在洪水预报中,数据驱动洪水预报模型得到了广泛的应用,并取得了良好的效果,但是数据驱动模型大都用于大流域,很少用于小流域.中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强,汇流时间快,预见期短的特点.为此分别构建了SVM模型、BP神经网络模型、RBF网络模型、极限学习机(ELM)模型,并利用所构建的模型对昌化流域进行预报;结果表明,SVM模型和RBF网络模型在低流量区段预测较准确,而且模型预报稳定;BP神经网络模型在高流量区段较准确,但是模型预报结果不稳定;ELM模型预报误差较大,而且预报不稳定;于是采用组合模型方式:低流量区段采用SVM模型或RBF网络模型,高流量区段采用BP神经网络模型,实验结果表明组合模型预报效果更好.     

基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断研究

针对三相桥式逆变电路为研究对象,建立了仿真模型,并对逆变器主电路开关器件的开路故障进行仿真,提出了基于BP神经网络的故障诊断方法,确定了网络的结构和参数,并以此训练网络.仿真试验结果表明,该神经网络具有很好的故障识别能力,所选择的基于BP神经网络的三相逆变器故障诊断系统是可行的.     

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型．通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO—BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高．     

基于改进天牛群算法优化的BP神经网络的入侵检测

针对传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络模型存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、初始值随机性较大等缺点,本文提出改进天牛群算法(Beetle Swarm Optimization,BSO)用于优化BP神经网络的权值与阈值,并采用可变的感知因子及导向性的学习策略,以增强算法跳出局部最优的能力,提升算法全局寻优能力。利用天牛群算法群体智能的特点,提高BP神经网络的收敛速度。并将天牛群优化的BP神经网络模型应用于入侵检测,仿真实验结果表明优化后的BP神经网络模型能够显著提高模型的收敛速率和对入侵数据的检测率,降低误报率。     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于PSO的BP网络在3D动漫造型评价中的应用

针对标准BP神经网络易陷入局部极小值的问题,本文结合全局随机搜索最优解的粒子群优化算法,建立了一种3D动漫造型评价模型,并将其应用到3D动漫造型的生成过程。该模型充分利用粒子群算法的全局寻优特性,优化BP网络的权值和阈值,使网络的均方误差小于或等于目标设定值。实验结果表明,本文方法在保证BP网络能收敛到全局最优解的前提下,加快了BP网络的收敛速度和收敛精度,并在3D动漫造型的进化中具有较好的评价性能,提高了造型的生成质量。     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

应用遗传算法和神经网络预测粮食总产量

摘要:通过对我国二十个省市粮食总产量的调查,分析影响粮食总产量的主要因素（农业机械总动力,有效灌溉面积,化肥施用量,农业从业人员）建立GA-BP神经网络模型,获得粮食总产量数学模型。同时,对此模型进行检测。在模型处理的过程中,应用遗传算法优化BP神经网络模型权值和阈值,获得优化后的网络模型,经过比较得出GA-BP神经网络模型在速度和精度上都高于BP神经网络的粮食总产量预测模型。     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型

在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型.采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型.为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性.     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。