基于粒子群算法优化BP神经网络的产品质量预测分析

产品制造的过程中存在较大的不确定性,从事前预测的角度出发,提出了一种结合现有产品合格率、合格率变化规律等相关数据,借助BP神经网络等数学建模思想,并加入粒子群算法加以改进的产品质量预测模型,此种预测模型与传统BP神经网络相比,通过与粒子群算法的优化结合,进一步提高了预测精度。     

基于粒子群算法的BP神经网络优化技术

针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。通过在PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,将优化的BP神经网络用于遗传高血压患病年龄的预测中。实验结果表明,该方法较好地解决了传统BP神经网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度和稳定性。     

基于粒子群优化的BP网络学习算法

本文提出一种新颖的基于粒子群优化的BP网络学习算法，该算法是一种全局随机优化算法。用Iris分类问题，将所提出的算法与BP算法作了对比实验。实验结果表明：所提出的算法性能优于BP算法，而且具有良好的收敛性。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用

目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。     

基于粒子群优化算法的BP网络学习研究

文章提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点。并将该算法应用在了高速公路动态称重系统的设计中,实验证明:这种算法能够明显减少迭代次数、提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于粒子群优化算法与BP神经网络的高铁客运量预测算法

本次通过基于粒子群优化算法与BP神经网络相结合的方式对高铁客运量进而预测,利用粒子群优化算法对BP神经网络进行优化与训练,通过经过改进的BP神经网络对高铁客运量进行预测.经实验研究发现,本次研究所提出的预测算法比常规BP神经网络模型预测精度更高,在样本数据量较少的情况下有明显的应用优势.     

一种改进的粒子群算法在BP网络中的应用研究

采用Sigmoid激活函数的三层前向神经网络能够以任意精度模拟复杂的非线性关系,训练算法对神经网络模式分类的性能有较大影响。基于梯度下降的BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。粒子群算法是一种全局优化算法。本文针对粒子群算法本身存在的不足加以改进,用改进后的粒子群算法对BP网络进行训练,从而克服BP网络的一些缺陷。采用IRIS分类问题验证了本文提出的方法的有效性。实验结果表明本文采用的方法比普通PSO-BP算法效果更好。     

粒子群算法优化的BP网络预测软件质量

预测软件质量的技术中,软件建模技术是软件质量评价体系中的关键技术,它可以发现软件中度量数据和软件质量要素之间的非线性关系。BP神经网络能够很好地模拟度量数据和质量要素之间的非线性关系,但是BP网络存在易于陷入局部极小和收敛速度慢的问题,所以提出了用粒子群算法优化BP神经网络,通过优化的BP网络建立软件质量模型,这样能很好地解决BP网络收敛速度慢和局部极小的问题。在实现该进化BP神经网络的基础上,利用28组数据进行实验,并通过与BP模型的结果的比较,验证了该模型。     

粒子群优化算法在煤炭发热量预测中的应用

根据已测定的煤中收到基全水、收到基灰分、干燥基灰分和收到基挥发分的含量,建立了基于BP神经网络的煤炭发热量预测模型,并采用粒子群优化算法优化BP神经网络的权值和阈值,实现了对煤炭发热量的快速预测。仿真及实验结果表明,经粒子群优化算法优化后的预测模型可用于煤质分析,且学习精度高,稳定性和鲁棒性好。     

基于PSO的BP神经网络学习算法

针对标准反向传播(BP)算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值,利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明,该算法能够克服标准BP算法的缺点,性能优于其他2个BP网络优化模型。     

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。     

粒子群退火算法优化的BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型粒子群退火算法(New Particle Swarm Annealing Algorithm, NPSOSA)优化BP神经网络的权值和阈值,继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台,收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明, NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法(PSO)、传统粒子群退火算法(PSOSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

基于粒子群算法和BP神经网络的桑黄液体发酵实验环境优化

黄酮,是桑黄真菌液体发酵的二级产物,具有重要的医药价值,本文提出了一种结合粒子群算法和BP神经网络的混合智能算法,用于优化桑黄液体发酵的实验环境和提高黄酮产量.本文中的算法基于25组桑黄液体发酵的实验数据,训练BP神经网络模型作为黄酮产量的预测模型,实验中与传统响应面方法中的数学回归模型做了比对试验,预测准确度提高了15%.BP神经网络预测模型作为评价函数结合粒子群算法进行实验环境寻优,通过数据模拟实验,获得了桑黄液体发酵的最佳培养条件,桑黄黄酮的产量由之前的约1532.83 μg/mL提高到约1896.4 μg/mL,产量提高了约23.72%.     

基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型

CPU的可靠性对计算机系统至关重要。针对神经网络等方法在可靠性分析与评估中参数优化困难、模型评估精度不够准确等问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络的可靠性评估模型。该模型利用由正弦映射优化的PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度以及评估精度。基于CPU中各功能模块的可靠度,根据改进的BP神经网络模型建立CPU的可靠性评估模型,通过模型训练与测试完成对CPU的可靠性评估。通过对比实验,验证该模型对辐射环境下CPU可靠性评估的有效性和准确性。     

基于粒子群遗传算法的BP神经网络摄像机标定

摄像机标定是从二维图像提取三维空间信息的关键步骤,标定的精度直接关系到三维重构结果的逼真程度。为了有效解决传统摄像机标定算法中的多参数、计算费时费力等问题,提高摄像机标定的精度和速度,将粒子群遗传算法（particle swarm optimization genetic algorithm,PSO-GA）应用于摄像机标定中。对参数进行粒子群算法优化后,再使用遗传算法中的选择、交叉和变异等操作进行参数优化,以实现粒子群算法与遗传算法的融合。结合后的算法全局搜索能力较强,收敛速度更快,优化能力与鲁棒性得以提高。同时,基于神经网络的摄像机标定方法所能覆盖的标定空间十分有限,提出了一种采用粒子群遗传算法优化BP神经网络的摄像机标定方法,以解决传统摄像机标定方法难以解决的问题。实验数据表明,基于粒子群遗传算法的BP神经网络标定是一种可行的方法,标定精度高,收敛速度快,泛化能力强。     

基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基...     

基于改进粒子群优化BP网络的城市用水量预测

对城市用水量的科学预测是城市供水管网规划与设计基础,可以给供水系统安排生产与优化调度提供科学依据。由于传统BP神经网络应用于城市用水量预测存在训练收敛速度过慢、预测精度较低等缺陷,本文提出基于改进粒子群优化BP神经网络的城市用水量预测方法。实验结果表明,该方法的训练收敛速度、预测精度明显优于传统BP神经网络、粒子群优化BP网络的方法,可以满足供水系统生产与调度的实际需要。