基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

基于样本选择与PSO-ANN的葡萄酒酒精浓度预测

为了提高拉曼光谱定量分析模型的准确性以及稳健性,提出了一种新的样本选择算法——KM法.实验中以40组葡萄酒光谱为分析对象,将KM法与传统的RS,KS,SPXY样本选择算法相比较.实验结果表明: KM法获得的|RMSEP-RMSEC|要优于其他三种方法,剩余预测偏差(RPD)存在显著性差异,说明KM法具有很好的预测准确度.同时,针对BP神经网络易陷入局部极值的问题,将粒子群优化算法用于优化人工神经网络的参数(PSO-ANN),通过与遗传算法、人工鱼群算法及混合蛙跳算法比较,发现PSO-ANN较之于其他三种方法,能够提高BP神经网络泛化性能,具有收敛速度快、稳健性强及预测精度高等优势.     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。     

基于磁热耦合特性的水轮发电机定子温度预测

为避免水轮发电机运行过程由于定子温度过高产生故障,保障其性能的正常发挥,建立了水轮发电机温度场分布模型,提出了一种温度预测方法。首先,以张河湾抽水蓄能电站的水轮发电机为基础,依据电磁场理论,对发电机在工况下电磁场和定子部分损耗进行分析,建立其三维有限元模型;其次,运用磁热耦合特性计算获得发电机定子温度场分布;再次,采用人工鱼群算法(AFSA)和BP神经网络算法相结合,构造定子绕组和定子顶部的温度预测模型;最后,将仿真结果和监控改造后的实测数据进行对比验证。结果表明,通过人工鱼群算法对BP神经网络优化,提高了定子温度预测模型的精度。本文给出了有限元仿真模型和AFSA-BP温度预测模型,为大功率水轮发电机定子温度故障分析以及电机的设计优化提供了参考。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

分组进化人工鱼群算法

针对人工鱼群算法搜索性能较差的缺陷,结合粒子群、蛙跳和人工鱼群算法的优点,文章提出了一种分组进化人工鱼群算法,该算法将人工鱼群算法简化后,仿照蛙跳算法进行分组进化,并加入粒子群算法的更新机制对个体位置进行更新,以便充分利用种群信息.实验证明,该算法有较强的寻优能力,且稳定性好,实用性强.     

基于粒子群-蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

基于K-Means和粗糙集神经网络的节点故障诊断

传感器节点通常被随机布撒于环境恶劣甚至无人能及的区域,容易发生各类故障.为了解决此问题,研究了基于K-Means算法和粗糙集神经网络的节点故障诊断方法.首先,采用改进的K-Means算法离散化数据连续属性值;然后,通过粗糙集互信息法对数据属性进行约简,以提高诊断效率;最后,建立三层的BP神经网络故障诊断模型,通过蛙跳算法对权值优化得到最终的故障诊断模型.仿真实验证明文中方法能实现传感器节点故障诊断,且与其他方法相比,具有较高的故障诊断精度和较少的诊断时间.     

基于RBF神经网络模型和SVM模型的压力传感器

压阻式压力传感器由于受环境温度影响会产生较大的温度漂移,测量精度明显降低,不利于其他依赖于压力数据的测控环节的工作。简要分析了当前常用的压力传感器温度补偿方法,然后采用RBF神经网络模型和支持向量机模型对压力传感器因温度变化所产生的非线性进行补偿。结果显示:传感器的温度漂移分别降低到0.6%F.S和0.5%F.S.,大大提高了压力传感器的性能和测量精度。最后,通过补偿结果的对比分析,讨论了两种算法的优劣性。     

基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别

提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2％.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

基于BP算法的光纤传感器非线性位移补偿研究

针对光纤位移传感器应用中存在的非线性问题,提出了以神经网络为补偿环节,结合传感器构成的一种非线性补偿模型.基本思想是采用BP算法,以传感器的输出作为神经网络的输入样本.传感器的输入位移为神经网络的期望输出,通过调整神经网络权值使神经网络的输出与期望值近似,实现位移测量的非线性补偿.实例仿真结果表明该方法有效提高了精度,是一种有效的传感器非线性补偿方法.     

基于 ABC-BP神经网络的洪水预测研究

该文介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值.通过实验仿真对比,该文提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及混沌径向基神经网络模型算法精度更高,是一种有效可靠的洪水预测方法.     

基于Labview和BP神经网络的温度补偿的研究

经典压力传感器的输入输出大都存在非线性、易受工作环境温度的影响。本文提出了基于LabVIEW和BP神经网络的传感器温度补偿系统得设计,实验证明温度补偿效果较好,有一定的实用价值。     

SOS压力传感器温度的补偿

分析了硅 蓝宝石(SOS)压力传感器的温度特性,表明测量范围较宽时,传感器的输出易受环境温度的影响,并且成非线性·提出一种基于神经网络共轭梯度算法的硅 蓝宝石压力传感器温度补偿方法·利用神经网络共轭梯度算法具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在不同环境温度下传感器输出与其实际感受的电压值之间的非线性映射关系,实现硅 蓝宝石压力传感器温度补偿·计算机仿真表明,该方法不仅能有效地消除温度的影响,而且能在神经网络的输出端得到期望的线性输出·     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

基于混合群智能算法优化BP神经网络的粮食产量预测

针对前馈神经网络预测粮食产量的方法易陷入局部最优的问题,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法的改进BP神经网络模型.利用粒子群优化算法和人工蜂群算法在全局搜索能力上的不同优势,结合两者对BP神经网络的权值和阈值进一步优化,以提升粮食产量预测模型的准确性与鲁棒性.给出基于粒子群和人工蜂群混合的ABPSO算法的具体实现,并选择1979年至2012年我国粮食的产量及影响其产量的8项因素作为数据集进行试验.结果表明:改进的BP神经网络能够较好地预测国内近几年的粮食产量变化趋势;相比未优化的BP模型,新算法预测误差平均值由847 780 t降低至240 320 t,误差范围由1 894 200 t降低至586 800 t.     

热电偶径向基神经网络模型研究

介绍了基于Levenberg-Marguardt(LM)算法的改进BP神经网络及其在热电偶特性建模中应用,针对其存在的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络建立热电偶特性零误差模型的方法,详细介绍了镍铬-镍硅热电偶特性0~1 370℃无差优化模型的建立过程并与BP神经网络热电偶模型进行了比较,结果表明提出的模型算法简单、精度高、稳定性好,易实现,优于BP网络,对其他传感器应用领域也有借鉴作用.     

基于神经网络和虚拟仪器技术的温度补偿系统

提出了采用BP神经网络技术和虚拟仪器技术相结合的方法，对压力传感器进行温度补偿，消除非目标参量对压力传感器输出的影响。经实验鉴定，获得了较好的测量效果。