改进神经网络模型对通信网可靠性的预测

首先利用一种改进后的粒子群算法对BP神经网络权值的选取进行优化,然后以LAN/WLAN集成网络为背景,用三种方法（BP神经网络、改进PSO算法优化后的BP神经网络、SVM）建立了LAN/WLAN集成网络可靠性的预测模型,最后通过实验比较,证明了改进后的神经网络模型预测通信网的可靠性、有效性和优越性。     

混沌粒子群神经网络在非线性函数拟合中的应用研究

BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群算法来改进BP神经网络。该算法的基本思想是用混沌粒子群算法对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。对粒子群算法进行混沌优化,提高粒子群算法的全局搜索能力;用混沌粒子群算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。通过对非线性函数的拟合实验,发现改进后的结果与普通的BP神经网络的结果相比,具有更高的准确性,提高了拟合的精度。     

改进粒子群算法对BP神经网络的优化

介绍一种基于改进粒子群算法优化BP网络的权值调整综合方法。该算法在传统BP算法的误差反传调整权值的基础上,引入粒子群算法的权值修正,并且在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,从而建立了基于粒子群算法优化的BP网络新模型。结果表明,改进算法不仅可以克服传统BP算法收敛速度慢和易陷入局部权值的局限,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力。     

RS-IPSO-BPNN模型在建筑工程估价中的应用

针对一般建筑工程估价问题的复杂性,融合粗糙集理论、粒子群算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的建筑工程估价模型--基于粗糙集理论、改进粒子群算法和神经网络算法集成的建筑工程估价模型。利用粗糙集理论对影响建筑工程造价的因素进行约简,优化BP神经网络的输入变量;利用一种带收缩因子的改进粒子群算法优化BP神经网络初始权重和阈值。该方法有效地增强了BP算法对非线性问题的处理能力,同时提高了BP算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。选取湖南某市工程案例进行实证分析。研究结果表明,新的算法模型能够以工程特征为依托,科学客观地评估建筑工程造价,具有较高的实际应用价值。     

基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模

提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。     

基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用

介绍了一种基于新的改进粒子群算法(NIPSO)的BP神经网络来解决拟合非线性函数所出现的误差较大的问题。此算法在粒子群优化算法基础上,分别让权重和学习因子非线性和线性变化,建立基于新的粒子群优化算法的新模型,再与BP神经网络结合之后来拟合非线性函数。结果表明,新的改进粒子群优化算法更加合理且高效地提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括：设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测,具体步骤为：确定神经网络的输入、输出神经元,定量化时间参数[T],利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析,结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。     

18650型锂电池荷电状态的估计

锂电池状态的准确估计,能够延长电池的使用寿命和减少安全事故的发生。为提高BP神经网络估计锂电池荷电状态的精度,提出一种使遗传粒子群算法有目的性的优化BP神经网络初始权值的改进方法。该算法引入K均值算法优化遗传粒子群算法初始粒子分布的随机性带来的误差问题,寻找BP神经网络算法初始权值的权重分配与输出误差的关系,在遗传粒子群算法随机产生的粒子群中进行最优粒子群选优,以降低误差。通过对采集到的18650型锂电池的充放电数据和未改进遗传粒子群算法优化的BP神经网络训练产生的200组BP神经网络的初始权值数据的研究分析,得到具有锂电池特性的BP神经网络的初始权值特征公式。并用MATLAB和FPGA联合仿真验证了改进BP神经网络方法的可行性。该方法也优化了遗传粒子群算法,减小了初值不确定带来的误差。     

在数据库中一种基于QPSO与BP神经网络的重复记录检测算法

在检测数据库重复记录的研究中,基于BP神经网络的检测（Duplicate Record Detection based on BP Neural Network,简称DRDBPNN）算法的性能与初始的参数设置有很大的关系,从而造成其性能不稳定的缺陷,因此本文提出了一种基于QPSO与BP神经网络的重复记录检测算法（Duplicate Record Detection based on Quantum Particle Swarm Optimization and BP Neural Network,简称DRDQPSQBPNN）。仿真表明,该算法能够有效地提升重复记录的检测效率。     

基于改进BP算法的英文字母识别

提出了一种基于人工神经网络的英文字母识别方法。以改进的人工神经网络BP算法为基础,设计了一个英文字母识别系统,对大小写英文字母进行识别。实验结果表明,改进的BP算法降低了网络训练次数,有效地对由多种字体组成的英文大小写字母样本集进行训练,实现了对多种字体的英文字母的识别。     

基于Levenberg-Marquardt算法的主机入侵检测系统研究

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用。对BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用Lvenberg-Marquardt 算法对传统BP算法进行改进,成功地将LMBP算法运用到基于Windows操作系统的主机入侵检测中去,建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型。实验结果表明,运用Levenberg-Marquardt算法优化BP神经网络进行主机入侵检测．可以较好地提高学习速率,缩短训练过程。     

遗传BP网络在模拟电路故障诊断的应用

分析了传统BP型神经网络在模拟电路故障诊断中应用所存在的缺点,提出了解决办法。利用遗传算法优化BP网络的结构和具体的参数,可以避免靠经验和试验确定参数的弊端,能够提高神经网络用于模拟电路故障诊断的智能性,改善故障诊断的精度、速度。     

多层前馈神经网络改进算法及其应用

从前馈神经网络原理分析出发，提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中BP算法的改进，并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习。仿真结果表明，改进后BP的算法可显著加速网络的学习速度，并且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性。     

基于混合遗传神经网络的百米跑成绩预测方法

在遗传算法(Genetic ALgorithm)与BP(Back Propagation)网络结构模型相结合的基础上，设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，并把这种方法用于运动员百米跑成绩预测。与BP算法和LM(Levenberg Marquardt)算法相比，基于混合遗传算法的神经网络不仅有较快的学习速度和较好的学习精度，而且网络的泛化能力(Generalization Ability)得到了很大提高。     

基于AFSA—BP神经网络的基坑变形预测模型研究

为改善BP神经网络收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大且易陷入局部最优等缺陷,为提高模型的预测精度和稳定性,使用具有全局优化能力的鱼群算法优化BP神经网络的初始权阈值,依托工程实例,将BP模型及改进的模型用于基坑变形预测中,通过预测值与实测值进行对比,结果表明：AFSA-BP模型的预测精度要高于BP模型,且预测结果稳定、预测速度较快、预测误差可以满足工程的要求,对于下一步施工具有良好的指导作用,所以AFSA-BP模型是一种有效的基坑变形预测模型。     

分段学习的双隐层BPNN对交通流量预测的研究

智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤,交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中,BP神经网络的应用最普遍,并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度,采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测,并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较。实验数据显示采用分段学习的方法比未采用该方法的所得结果平均相对误差减少了2.52%。因此分段学习的双隐层BP神经网络可应用于预测道路交通流量。     

一种结合PSO及改进BP网络的辨识方法

当辨识神经网络的类型和结构确定后,初始权值等辨识参数直接影响到辨识效果,而依靠先验知识试凑而得的参数值往往难以达到最佳效果。针对这一问题,提出了一种结合粒子群（PSO）算法及引入动量项的改进BP网络的辨识方法,利用PSO对改进BP网络辨识的初始权值/偏置、学习率、动量系数进行寻优,并将优化后的神经网络模型用在控制系统中进行修正,进一步完善辨识模型。应用在热工系统中,仿真结果表明了该辨识方法的有效性。     

BP神经网络的置信度分析

随着神经网络在实际生产中日益广泛的应用，有必要对网络模型输出结果的精确度进行估计，本文介绍了一个种计算置信区间的方法，推导出目前广泛应用的ＢＰ网的置信区间计算公式。