基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究

BP神经网络具有较强的学习能力,但在传统的研究中,隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值,而试凑法在浪费较多时间的同时,可能得不到理想的BP神经网络输出,这对研究造成了一定的困难。文中采用智能算法来解决BP神经网络优化问题。遗传算法作为一种随机搜索算法,能够快速寻找到全局最优解,可以应用于本优化问题。因此,文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数,将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明,采用遗传算法优化的BP神经网络具有较强的预测能力,对煤质的发热量预测误差优于线性平均模型误差,并且仿真表明动力配煤模型为近似线性的非线性模型,BP网络的输出值误差波动较小,结果理想。     

遗传神经网络在近红外光谱煤质分析中的应用研究

针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,结合遗传算法全局搜索的特点,提出了一种基于遗传算法和BP神经网络建立近红外光谱煤质分析模型的方法;并利用主成分分析法提取煤炭样品的主成分值,有效地压缩了数据。实验对比了BP模型与GA-BP模型,结果表明,GA-BP模型能有效地减小测试集的预测值与真实值之间的误差平方和,相关系数也得到了提高,有效地提高了预测精度和分析速度。     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

基于广播星历的卫星速度和加速度实时计算方法

针对当前利用精密星历不能实现卫星速度和加速度实时获取,进而影响移动载体速度和加速度解算的时效性问题,提出一种基于广播星历实时计算卫星速度和加速度方法.分析现有广播星历求取卫星速度方案存在的局限性,推导基于矩阵形式的卫星运动速度求解公式,通过实测数据分别对广播星历和精密星历计算的卫星速度和加速度结果进行对比分析,结果表明:广播星历计算卫星位置误差在2 m以内,速度误差优于1.4 mm/s,加速度误差优于0.05 mm/s2,且具有良好的实时性.     

基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究

太阳能拥有丰富的资源,而且分布广泛,现已被广泛应用到各种应用中,光伏发电已是一种可靠可行、可扩展的重要可再生能源利用的方式,因此对光伏出力进行精准的预测意义重大;从宁夏市某光伏发电站获得了一年的光伏发电数据与气象等因素,选取四月至五月的数据进行研究预测;针对BP神经网络的收敛时间长,容易陷入局部极小值等缺点;建立单一BP神经网络预测模型,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的GA-BP预测模型与基于狼群算法(WPA)优化的BP神经网络的WPA-BP预测模型;选择平均相对误差作为误差评估指标,结果表明,3种预测模型均能对光伏电站的发电功率进行预测,但是单一的BP神经网络模型误差较大,晴天时,误差为5.1%,经遗传算法改进后的预测误差为4.9%,较单一模型提高了0.2%的精度,而WPA-BP预测模型误差为4.4%,预测精度高于前者;同时多云天和雨天的时候,均为WPA-BP模型的预测误差小,稳定性高,具有一定的研究价值。     

基于遗传BP神经网络的工业经济运行指标预测

提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络工业经济运行指标的预测方法,用遗传算法来优化BP神经网络各连接层的权值和阈值,用训练好的BP神经网络模型来预测工业经济运行指标以求得最优解。以工业经济运行指标工业总产值为例,将该遗传BP神经网络模型应用到工业总产值和工业用电量的预测中,并与BP神经网络预测模型进行了对比。由结果可知,该模型对工业经济运行指标趋势的判断和预测更加准确,可为宏观决策提供可靠的依据,促进工业经济能够健康可持续发展。     

基于遗传神经网络的VAV空调系统预测模型

针对单纯的机理建模方法难以准确预测变风量空调系统(VAV)的参数,利用BP神经网络构建了变风量空调系统的预测模型,并将遗传算法与BP网络相结合,提出运用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行遗传搜索,寻优后再进行BP运算,以克服BP算法收敛速度慢、易陷入局部解的缺点;通过实验平台采集了大量数据对所建模型进行训练和验证,结果表明,模型对空调送风参数以及房间温湿度的预测结果与实测数据能很好拟合,精确度高,泛化能力强.     

GPS卫星广播星历误差分析

卫星星历计算作为卫星导航定位系统的一项重要技术,其精度与可靠性之重要不言而喻。本文利用广播星历和事后精密星历对卫星位置坐标进行了计算。以2021年2月20日星历数据文件为基础,利用Python语言中georinex库及MongoDB开源数据库,对广播星历文件及事后精密星历文件进行读取与存储,采取时间插值的方法使广播星历与精密星历时间相对应,得到广播星历与事后精密星历计算卫星位置间的误差,分析了误差分布特征并做了可视化处理。广播星历计算坐标与事后精密星历解算坐标间X、Y、Z轴的误差均值不超过0.25m,方差在1m²左右。     

基于量子遗传算法优化神经网络的入侵检测

针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。     

基于遗传算法优化神经网络的智能配电网线损计算研究

为实现结构复杂、低压台区智能配电网的线损计算,首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损,然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA-BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析。结果表明,使用GA-BP模型进行线损计算比单一BP模型计算的平均绝对误差减少约0.273%。应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。     

基于遗传神经网络的图像分割

提出一种基于遗传神经网络的图像分割方法.该方法利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后用神经网络算法迭代实现图像的分割.通过实验证明:该方法与传统的图像分割方法相比,具有更好的图像分割效果;与BP神经网络相比,训练速度得到很大的提高.     

基于布谷鸟算法优化BP神经网络的锂电池健康状态预测

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;为了验证算法的泛化性,利用美国国家航空航天局开源锂电池数据集6号电池和7号电池进行仿真实验,仿真得到该算法预测SOH的均方根误差(RMSE)分别为0.2658和0.2620,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.3319%和0.2605%;通过与BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对比,布谷鸟算法优化的BP神经网络(CS-BP)具有更小的预测误差。     

遗传算法优化 BP 神经网络的信号检测

针对传统方法单独采用 BP 神经网络算法易陷入局部极值的问题,提出了遗传算法优化 BP 神经网络,并将其应用于 MIMO -OFDM系统信号检测中。该方法将遗传算法与神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络初始值,使 BP 网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。仿真结果表明所提出的方法在误码率方面有比较好的性能。     

基于改进遗传算法优化BP神经网络的土壤湿度预测模型

我国是农业大国,在进行农业生产过程中,对土壤的湿度进行精准预测具有非常重要的意义.针对传统BP(back propagation)神经网络在预测过程中会出现局部最小化以及收敛速度慢的问题,本文将改进的遗传算法(genetic algorithm)应用到传统BP神经网络模型当中,提出了一种自适应遗传算法优化BP神经网络的...     

遗传神经网络-紫外分光光度法同时测定苯酚和邻苯二酚

研究吸收光谱重叠严重的苯酚和邻苯二酚的两组分体系,针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法与BP神经网络相结合,用遗传算法优化神经网络的初始权值和阀值,由神经网络输出的误差构造适应度函数,建立遗传神经网络算法,用紫外分光光度法同时测定混合的苯酚和邻苯二酚,预测集样品的相对平均误差分别为0.818%和0.366%,对水样的加标回收率分别为104.7%和102.9%。     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地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。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。     

基于多核系统的混合神经网络及应用

借助混沌免疫遗传优化算法对于BP神经网络进行训练,建立基于混沌免疫遗传算法的混合神经网络模型。针对混沌免疫遗传神经网络计算工作量大,训练速度慢的缺点,利用Matlab的Parallel Computing Toolbox对于所建立的混沌免疫遗传神经网络模型进行并行化算法设计实现,并对渤海海区年极值冰厚数据进行预测,对比分析了串行和并行算法的计算效率和加速比,表明基于多核系统的并行化设计算法可以提高加速比和计算效率。     

GPS卫星位置计算及精度鉴定方法研究

GPS卫星高度角、方位角计算方法众多,但精度低;针对这点,提出了一种利用广播星历计算卫星高度角、方位角的方法,对该方法能够达到的精度提出了鉴定的途径,并分析了利用广播星历计算卫星高度角以及方位角的误差特点,结果表明利用广播星历计算的卫星高度角、方位角呈现出周期性变化的规律。