粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型

针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化学需氧量(CODeff)与出水固体悬浮物(SSeff)的软测量模型(PSO-BP模型),并与基于遗传算法-BP神经网络算法的模型(GA-BP模型)及...     

基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

粒子群优化BP神经网络用于重复记录检测

针对数据规模的扩大,重复记录检测效率往往不能进一步提升的问题,提出一种粒子群优化BP神经网络的重复记录检测方法,充分利用了神经网络的非线性映射和粒子群算法的全局优化特性。将基于学习的思想和进化的思想应用到重复记录检测中,避开了传统方法计算属性权重的问题。理论分析和实验表明:该方法不仅具有好的检测精度,而且具有很好的时间效率,能够有效地解决大数据量的相似重复记录检测问题。     

基于粒子群优化神经网络的财务预警模型研究

针对基于神经网络的财务预警方法网络结构复杂和训练时间长的缺点,笔者提出了基于粒子群优化神经网络的财务预警方法.首先对样本数据进行归一化处理,然后采用粒子群优化的BP神经网络来进行训练,最后用训练好的神经网络对我国上市公司财务状况进行预测.仿真实验表明,该方法克服了普通BP神经网络的缺点,使得网络结构的复杂度降低,同时提...     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

基于PSO-BP网络的流变本构模型智能化识别研究

岩石流变是岩石力学问题中一个重要的研究课题,而岩石流变本构模型理论仍是目前岩石力学研究中的难点和热点问题之一.基于神经网络方法智能化识别岩石流变本构模型.基于系统辨识理论,构建了PSO-BP神经网络模型,在Matlab平台基础上编写PSO-BP网络智能化识别程序,直接根据流变试验数据,通过网络自学习,输出可以近似反映岩石流变全过程的神经网络结构化表达.将识别得到的岩石流变本构模型与原试验曲线进行拟合,并利用模型验证数据进行仿真计算,得到的仿真结果令人满意,验证了该神经网络方法直接识别岩石流变模型是可行的.     

改进的小波神经网络模型及应用

为改善应用于变参数振动钻削加工过程的仿真和参数优化的小波神经网络的逼近能力和泛化能力,提出一种小波神经网络结构和基于局部学习策略的共轭梯度(LCG:Local Conjugate Gradient)算法,并利用灰色关联分析法对改进网络模型中的3个输入权值进行选取,对网络权值、小波函数的平移因子和伸缩因子的初始值选取给出了原则.通过实验表明,该模型改善了网络性能和仿真效果.     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

改进PSO的WNN模型在短期负荷预测中的应用

针对电力系统负荷预测中实际的负荷数据往往具有极大的波动性,模型呈现出极大的非线性,提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于电力系统的负荷预测研究.首先,分析和介绍了小波神经网络和改进的粒子群算法的基本原理和优点;其次,将改进的PSO算法用于优化小波神经网络的参数优化;最后对改进的PSO-WNN负荷预测模型进行仿真分析.实验结果与传统PSO-WNN的实验结果进行对比,证明改进的PSO能够提高模型的运算效率和负荷预测精度.     

基于Web方式的神经网络智能预测系统设计与应用

针对传统BP神经网络的一些缺陷,设计一种综合改进的BP神经网络算法.在此基础上,采用.NET架构以及Web Services等技术,用主成分分析算法和置信度区间算法对BP网络结构进行全后处理,以经济预测为例,设计开发了一个基于B/S结构的智能经济预测系统.该系统具有较好的易用性和一定的通用性,提高了预测结果的准确度和神经网络的泛化能力.     

一种基于改进型RBF神经网络的非线性时间序列预测模型

RBF神经网络具有收敛速度缓慢、全局搜索能力差等缺点,提出了一种基于遗传算法的RBF神经网络,经过自适应遗传算子参数优化,提高了RBF神经网络模型的预测精度,实现了非线性时间序列的预测.仿真实验结果表明,基于遗传算法的RBF网络预测模型非常适合非线性时间序列的预测,是可行的、精准的、有效的.     

改进的递归神经网络在网络安全态势监测中的应用

随着网络规模的扩大,组网方式多样化,网络拓扑架构变得更加复杂,网络中的数据流量大规模迅速上升,导致网络负载增大,网络受到的攻击、故障等突发性安全事件更加严峻.该文利用神经网络处理非线性、复杂性等优势,基于改进的递归神经网络预测网络安全态势,实验结果证明该方法运行效率较高,运行结果与实际值相比,误差较低,精确性较高.     

一种改进的神经网模型研究及应用

针对用遗传算法优化神经网络时存在＂近亲繁殖＂以及在后期搜索效率低的问题,分析常见遗传编码存在的问题,把每一个网络转换成一个规范形式,从而排除神经网络的冗余编码,并通过评价节点相关性删除对网络输出无贡献的隐节点.为提高算法寻优速度,将自适应交叉变异概率用于遗传操作,并限制进入交叉的两个个体适应度距离要满足规定的阈值,从而保持种群的多样性,最后从不同角度验证本文所提出的方法的有效性.实验表明该方法对保持种群的多样性,加快进化速度比较有效,一定程度上缓解＂早熟收敛＂,从而大大减少学习参数,提高学习效率.     

河道洪水演算的神经网络模型

提出了适用于河道洪水预防的神经网络模型，应用实测水文资料与河道洪水演算的马斯京干法进行了比较，得出：神经网络模型几乎没有进行河道洪水的连续模拟；对于线性河道系统的实时洪水预报，马法优于神经网络模型；对于非线性河道的实时洪水预报，两者相差不大，神经网络模型略优一些。     

一种基于神经元的灰色动态预测模型在工程实践中的应用

在陶瓷生产领域，陶瓷产品由于各自的工艺性能不同，对其烧结温度都有严格的要求。电窑是目前行业中普遍采用的烧结设备。作者通过采用人工神经网络中的BP模型和应用灰色系统理论中的GM（1，2）模型，建立电窑温度动态预测系统，运用此系统可以根据电窑进出口的炉温实时预测炉内温度，对电窑的安全，高效运行和预测设备使用寿命都有一定指导意义。