基于遗传算法反向传播模型的板形模式识别

针对在板形模式识别中, 反向传播（BP）网络对未知板形识别能力差和遗传算法（GA）优化神经网络初始权重过程复杂等问题, 提出一种基于多维空间优化的遗传算法优化BP网络初始权重的板形模式识别GA-BP模型, 该模型直接以网络权重构造多维空间染色体, 以训练样本误差和测试样本误差相结合作为遗传算法的适应度函数, 以较大的网络期望误差和低的进化程度为网络的训练策略. 研究结果表明： 基于多维空间的遗传优化方法, 建模简单, 无需编码、解码, 大大减少了编程计算量;GA-BP模型有效提高了BP网络对未知板形的识别能力和识别精度, 在工业试验中, GA-BP模型板形模式识别结果跟板形仪的实测板形非常接近.     

基于MIGA-BP神经网络的短期电力负荷预测

准确的短期电力负荷预测有助于工业生产中故障诊断和发电成本的降低.针对已有遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)存在局部搜索能力差的缺点,提出多岛遗传算法优化的BP神经网络(MIGA-BP),通过使种群在不同"岛屿"进化和迁移提高物种多样性,克服GA-BP算法中的缺点.将天气因素影响权重和归一化后的负荷数据输入建立的MIGA-BP神经网络预测模型,在MATLAB环境下进行仿真研究.结果表明,控制变量条件相同时,MIGA-BP模型预测误差比GA-BP模型的更小,对短期电力负荷预测更有优势.     

基于AHP与BP神经网络的电机系统节能评价

针对电机系统基本组成特点,应用层次分析(AHP)法确定电机系统节能评价指标体系及其指标权重,建立电机系统节能评价的BP神经网络模型,并采用狼群-模拟退火算法(WP-SAA)对其模型进行优化.仿真实例表明,基于层次分析法和狼群-模拟退火神经网络的电机系统节能评价方法,评价速度快,评价准确率高,评价结果令人满意,对于电机系统节能评价与技术应用具有较好的工程价值.     

基于GA-BP神经网络优化算法的篮球教学质量评价

篮球教学质量是反应学习效果与教学方法可行性的关键指标，对于提升优化篮球课程的教学方法具有重要意义。基于主成分分析法提取16个关键性评价指标，设定GA-BP神经网络期望误差为均方误差；基于自适应梯度下降法进行网络训练，为遗传算法的不同种群赋予不同交叉概率与变异概率，利用移民算子沟通实现种群进化以此改进遗传算法；基于改进遗传算法确定BP神经网络的初始权值与阈值，将16个篮球教学质量评价指标权重输入到GA-BP神经网络模型中获得教学质量评价结果。实验结果表明，该模型输出篮球教学质量评价结果的误差最低、时间开销最少，是评价篮球教学质量的可靠方法。     

基于BP神经网络的股票价格预测

影响股票价格变动的因素有很多,且股票数据具有高度的非线性和时变性等特征,因而采用经典线性时间序列模型可能无法完全提取非线性部分的信息.针对这一问题,建立了BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型和ARIMA(6,1,6)模型对上证综合指数的收盘价格进行预测.计算各预测模型下的统计指标RMSE和MAE,并对4个模型进行对比分析.结果表明,GA-BP神经网络预测模型与其它三种模型相比具有更小的误差,也就是说GA-BP神经网络预测模型对上证综合指数的收盘价格预测效果更好.     

基于GA-BP算法的神经网络非线性系统辨识与仿真

本文根据神经网络在非线性函数中的逼近能力,发挥遗传算法(GA)全局寻优和BP算法局部收敛结合的优势,将GA-BP算法应用于神经网络,完成系统的非线性辨识功能.仿真结果表明:基于GA-BP算法的神经网络具有良好的非线性逼近能力和泛化能力,具有较高的系统辨识精度.     

基于IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测

针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力.     

基于GA-BP神经网络的配电网故障选线方法研究

为了有效解决配电网故障选线的难题,对基于GA-BP神经网络的故障选线方法进行了研究,利用遗传算法优化BP神经网络,使BP神经网络克服易陷入局部极值和对初始权重敏感的缺点.将稳态和暂态下的各选线判据进行合理的信息融合,并通过GA-BP神经网络进行故障选线的训练和测试,从而得出故障线路.仿真分析结果验证了该选线方法的有效性.     

基于粗糙集和神经网络的炮兵装备效能评估

建立了炮兵装备效能评估模型,首先利用灰色关联分析以及欧氏距离加权法实现了不完备信息表的空值填补;然后引入粗糙集理论对评估指标进行约简;最后利用BP神经网络确定了指标与效能间的关系并与指数模型进行比较,BP神经网络模型的精度明显高于指数模型.     

隧道施工风险人-机-环境系统综合评估

借鉴人机工程学原理,对隧道施工风险的多指标人机环境系统综合评估进行探讨.在分析人子系统、机子系统和环境子系统各自内涵的基础上,结合相关规范、专家法和隧道实际施工技术,构建开放式的评价指标体系,即指标数目可根据具体隧道增加或减少,确立评估流程—首先考虑学术背景、职称和从事专业时间等因素量化专家自身的权重,根据专家法确定指标层的值,在熵度法计算指标层权重、层次分析法和专家法计算准则层权重的基础上,评估指标层风险、各子系统风险和人机环境系统的综合风险.将该模型应用到某隧道施工风险评价中,根据评估值提出了具体的改善措施,结果表明该模型是合理可行的.     

基于GA-BP的经济指标滚动递推预测模型

为了克服传统BP神经网络在经济预测中的不足,引入遗传算法对BP神经网络的权值进行训练,在此基础上建立互推递进遗传神经网络的预测模型,经实例测试表明该模型是可行的．     

基于GA-BP神经网络的加速工况车内声品质研究

遴选出15辆乘用车三挡全油门加速工况车内噪声,选择专业评审者进行主观评价试验,选择具有噪声时变特征的4个客观评价参量,基于GA-BP神经网络建立精准的预测模型,同时将用该模型与多元线性回归模型得出的结果进行对比。研究表明,GA-BP神经网络模型更适合描述车内噪声品质评价的复杂性和非线性,可以获得更好的预测结果,可较大程度的提高预测精度。     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

大型地下空间综合交通枢纽中巨型斜柱长期沉降的监测及预测分析

结构及其重要构件的长期沉降是影响地下空间综合交通枢纽施工安全的关键因素之一,对其开展监测与预测具有重要的工程意义。以深圳市黄木岗大型地下空间综合交通枢纽为研究背景,采用自动化监测系统,首先监测了12轴巨型斜柱施工后的119期长期沉降,分析其长期沉降规律,并评判其预警状态。监测结果表明,斜柱施工后,长期的沉降规律为先在安全状态内小幅波动,再增大至黄色预警状态,最后在安全状态与预警状态之间小幅波动。然后,利用109期监测数据分别构建斜柱沉降的反向传播(back propagation, BP)神经网络模型和遗传算法-BP(genetic algorithm-BP,GA-BP)神经网络模型,并预测之后10期的斜柱累计沉降量以对比验证两种模型效果。结果表明,相比BP神经网络模型,GA-BP神经网络模型的预测值与实测值更吻合。     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于GA-BP算法的太赫兹波鉴定苜蓿草品种

基于太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)测得8类苜蓿草种的折射率光谱数据,利用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型对苜蓿草种的分类进行了研究.结果表明GA-BP模型对8个苜蓿品种的平均分类准确率达到94%,且对单个品种的分类准确率最高能达到94.6%.本研究为牧草品种的分类鉴别提供了一种新方法,对种质资源的鉴别也具有重要的参考价值.     

基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法

针对科研经费预算准确性与实用性无法兼顾的难题,提出基于遗传神经网络的科研项目经费预算方法.分析了科研项目经费构成及影响预算的关键因素,建立了影响因素的量化表达式,将量化结果作为输入,项目经费预算结果作为输出,利用遗传算法优化BP(Back Propagation)神经网络的权值和阈值,通过训练遗传神经网络预测模型建立输入与输出之间的非线性关系.运用预算实例对预测方法进行了有效性验证.仿真结果表明该方法有较高的预测准确性.     

基于RBF-BP复合神经网络的企业创新能力评价模型

为更加精准地测量企业创新能力,利用熵值法和相关性分析,从创新投入、创新产出、创新支撑3个维度建立企业创新能力评价指标体系,构建企业创新能力评价的RBF BP复合神经网络模型。该模型由1个输入层、1个RBF隐含层、1个BP隐含层以及1个输出层组成,其特点是将RBF隐含层的输出作为BP隐含层的输入。十折交叉验证与随机二次抽样2种方法检验表明,与单一RBF神经网络、单一BP神经网络相比,RBF BP复合神经网络模型的平均均方误差与平均绝对误差分别下降2821%、1519%和1251%、1255%,表明RBF BP复合神经网络模型具有最优的数据拟合能力,更适合于企业创新能力评价。