一种基于神经网络和参数优化的隐式广义预测控制

提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;然后将辨识得到的模型用于隐式广义预测自校正控制中,使用遗传算法(GA)对控制过程进行优化,寻找最优的控制参数(预测时域、控制时域、控制加权系数、柔化系数)。将该方法应用在热工系统中,仿真结果表明了方法的有效性。     

基于GIS的河水污染预测及其影响的可视化研究

将神经网络引入河水污染建模，并将该模型用于水质预测，使用GIS的空间分析功能将河流水质污染现状及预测结果可视化(以溶解氧Do值为例)，并利用GIS建立缓冲区，使得污染物对河流周边影响可视化，对于污染信息定位准确、可视，为做出正确决策提供简明的信息，对GIS在水环境中的应用作了有益尝试．     

动量-自适应学习BP算法在加工领域的探索

为解决实际加工中试验次数多生产成本高、选取加工参数困难等问题,采用动量-自适应学习BP算法构建BP神经网络预测模型。根据实际情况将典型BP算法改进,得到收敛速度快的动量-自适应学习BP算法模型;用电解加工试验数据对模型结构进行训练,最终建立动量-自适应学习BP神经网络加工预测模型。采用该模型对不同加工参数组合下加工的不锈钢微孔孔径大小进行预测。结果表明,该模型的预测误差低于5%,具有很强的预测能力。     

BP神经网络在柳江径流预测中的应用

径流水位预测是进行洪水监测的重要手段,对于包含详尽信息的广西柳江日径流水位时间序列,采用基于BP神经网络模型进行预报可取得较好效果.如LMBPDH模型采用双隐含层BP网络能加强预测模型输入输出的非线性映射能力,采用Levenberg Marquardt （LM）算法对网络进行训练则能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能,同时采用实验法确定模型的其他参数使模型获取最佳预报性能.在对柳江近10年日平均水位的预测中,将LMBPDH模型与单隐含层BP神经网络、LM算法以及带适应学习率和动量因子的梯度递减法算法等组合构成的BP神经网络模型,以及遗传算法进化的神经网络模型比较,LMBPDH模型预报稳定性、预报准确率最佳.     

结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的亚硝酸盐预测模型

针对目前营养盐检测主要是通过化学方法实现,无法获得在线检测的问题,利用营养盐与其影响因子之间的关系,提出结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的预测模型.利用改进的自适应遗传算法,通过交叉、变异获取弹性BP神经网络的初始权值与阈值,加速预测过程.该模型通过营养盐影响因子数据,预测亚硝酸盐浓度.仿真结果表明:基于弹性BP神经网络的预测模型预测营养盐浓度是可行的,其预测得到的亚硝酸盐浓度值的相对误差主要集中于0~30%;结合自适应遗传算法与弹性BP神经网络的预测模型的预测效果好于基于弹性BP神经网络的预测模型.     

遗传神经网络在铁矿石需求预测中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,利用遗传算法的全局搜索优化BP网络的初始权重,有效地克服了BP算法的局部收敛和收敛速度慢等问题.使用主成分分析法选取输入变量,并将建立的混合模型应用于铁矿石需求预测中.实验表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果.     

基于改进遗传算法的BP网络在降雨量预测中的应用

提出了一种改进遗传算法(GA)和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点;在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的动量BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。仿真实验结果表明,在大庆市2000年到2004年6月降雨量的预测方面,遗传算法与BP算法结合的模型预测误差平均为39.13%,标准BP算法的模型预测误差平均为194.66%。说明GA-BP算法模型预报精度较高,预测能力得到了改进。     

遗传算法参数分析及其在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的遗传算法引入到神经网络的权值优化中.遗传算法优化神经网络模型时,参数选取直接关系到模型优化的效率,在给出一种遗传算法的基础上对相关参数进行了研究分析.并采用Matlab软件编程实现算法,把该算法应用到XOR问题求解中,显示出GA-BP算法的优越性,并通过磨机故障诊断实例验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的BP神经网络在声音智能监控中应用

针对标准的BP神经网络对于声音信号在线监控模型的预测误差比较大,提出了一种用遗传算法优化BP神经网络的算法,建立了声音监控的预测模型。遗传算法优化BP神经网络主要是用遗传算法来优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后通过训练BP神经网络以得到预测模型的最优解,优化后的神经网络具有预测误差比较小、反应速度快等特点。实验结果证明,利用遗传算法优化BP神经网络在声音的智能监控中取得了比较好的效果,达到了系统设计的目的。     

基于BP神经网络和遗传算法的软基参数反演与沉降预测

以九江绕城高速公路桩网复合地基加固软基试验段为工程背景,利用智能反演方法、正交试验设计和有限元数值方法相结合,对软基土体参数进行反演和工后沉降预测。研究结果表明,采用有限元和正交试验设计方法相结合,可以为BP神经网络和遗传算法参数反演模型提供大量的训练样本,能够确保参数反演精度;工程应用证明,BP神经网络和遗传算法与ADINA有限元程序相结合对软基工后沉降进行计算和预测是可行的,BP神经网络反演方法计算的软基沉降最大误差为5.26%,遗传算法计算的软基沉降最大误差为3.1%,因此,遗传算法在桩网复合地基软基沉降预测中具有更高的预测精度。     

基于遗传算法与BP算法的水质评价模型

BP神经网络广泛应用于函数逼近、模式分类、水质评价等方面,但标准BP算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优;而遗传算法是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷.提出了基于遗传算法与BP算法的混合算法,既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述缺点,并建立了水质评价模型.以信阳南湾水库为例进行评价,实验结果表明该混合算法模型评价精度较高.完全可以应用于水质评价工作.     

基于BP网络模型的青弋江水质预测研究

以水质因子CODCr为例,构建并训练BP神经网络预测模型,分别从空间和时间上对青弋江芜湖市区段水质进行预测,并用实际监测值检验预测精度.预测结果说明BP网络模型在青弋江水质的预测方面是一种简单有效的方法.     

锅炉燃烧系统的建模研究

针对传统BP算法存在易陷入局部极值点、收敛速度慢、泛化能力差等缺点,运用一种由遗传算法和BP神经网络相结合的方法对锅炉燃烧系统进行建模分析。通过与单纯用BP算法建模方法比较,这种方法能很好地克服用BP神经网络建模时的诸多缺点。模型已经由现场采集的锅炉数据验证,能够得到理想的效果．     

基于EMD的短期风速预测混合模型

为了让风电电力系统在并网时能够平稳运行,降低因系统波动带来的经济损失,同时提高风电电力系统的竞争能力,找到一种稳定准确的风速预测方法有着重要且现实的意义。在机器学习的方法中,基于反向传播算法调整权值的BP神经网络是最常用也是最有效的方法之一。尽管BP神经网络拟合非线性序列的能力很强,但是在调整权值的过程中收敛速度慢,同时十分容易陷入局部最优值,为有效解决这两个可能出现的问题,将遗传算法(GA)用于优化神经网络。在此基础上,考虑到风速序列的间歇性、非平稳性以及差异性等特点,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、遗传算法(GA)和BP神经网络的短期风速预测模型EMD?GA?BPNN,通过和其他几种模型的横向对比,验证了此模型在短期风速预测效果上的可靠性与优势。     

BP神经网络的遗传优化及其应用研究

针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法（GA）引入神经网络训练,优化神经网络的权值和闽值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA—BP神经网络．应用实例仿真结果表明,GA—BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力．     

变照度下的视觉测量系统误差建模

针对二维视觉在线测量工件时,照度变化因素导致测量误差的问题,提出基于遗传算法优化的最小二乘支持向量机（GA-LSSVM）,建立照度误差模型的方法. 分析视觉测量系统的误差来源,通过最小二乘法分析照度影响下的误差规律. 利用照度变化误差实验,获得照度和测量系统的误差数据,分别训练GA-LSSVM、支持向量机（SVM）以及BP神经网络,建立照度和测量系统误差模型,对系统测量误差进行预测. 结果表明：在变照度测量误差预测模型中,GA-LSSVM模型、SVM模型及BP神经网络模型的预测精度分别为94.90%、90.23%及80.60%. 这表明遗传算法优化的最小二乘支持向量机建立的变照度误差模型,在拟合和预测精度上优于传统的BP神经网络.     

DBD演算法BP神经网络水质综合模拟研究

建立水质模型对水体水质的变化进行模拟是一条有效的途径。由于污染物之间的相互作用以及水环境中物理、化学、生物、水力特征的高度非线性耦合，对其了解是有限的，致使传统的微分方程建模方法和数值求解在应用中遇到许多困难。本文采用BP人工神经网络进行河流综合水质模型的建模，为了加强模型的收敛速度采用学习速率自适应的DBD演算法，通过应用长江干流重庆段实测水质样本对模型进行的训练与检验表明：该模型用于一维水质综合模拟可行，且精度较高，为河流水质模拟提供了一条简便可行的新方法。     

城市供水管网优化设计两步法

为改善城市供水管网的设计方案,从经济性和可靠性角度出发,应用数学建模与最优化理论,对城市供水管网优化设计进行系统研究.提出两步优化的思想,即首先进行供水管网拓扑结构优化,然后进行管径组合方案优化.供水管网拓扑结构优化以单位流量年计算费用作为管段的权值,采用改进的狄克斯特拉算法进行求解,管径组合方案优化采用遗传算法进行求解.分别编制相应计算程序,对某一管网进行优化设计.研究结果表明由该方法产生的优化设计方案在经济性、水力性和可靠性方面均好于传统设计方案,同时两步优化的解无论在收敛速度方面还是在解的优化效果方面都要好于单纯应用遗传算法所求得的解.