基于PSO-BP算法的微带天线谐振频率神经网络建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数,直接决定设计的成败.本文提出基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)算法的一种混合算法(PSO-BP)来训练神经网络,并基于该网络对矩形微带天线的谐振频率进行建模.该算法充分利用了PSO的全局搜索特性和BP的局部搜索特性,可以有效地提高神经网络的建模精度.仿真试验表明,基于PSO-BP算法的神经网络所建立的微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论.     

一种新的优化神经网络权值算法及其应用

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法——GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.     

改进思维进化算法优化BP神经网络的瓦斯涌出量预测研究

为了保证煤矿安全开采,并提高煤矿瓦斯涌出量的预测精度,提出了改进思维进化算法优化BP神经网络的模型预测新方法。在思维进化算法中加入精英反向学习策略增加算法的全局搜索能力,在趋同操作中引入粒子群算法避免重复搜索,以此实现对BP神经网络的初始权值和阈值的全局寻优,并通过矿井监测到的各项历史数据进行验证。结果表明：与BP神经网络模型和MEA-BP神经网络模型相比较,该模型的预测精度更高,泛化能力更强。该模型的平均相对变动值为0.00116,平均相对误差为0.81%,均方根误差为0.0576,有效提高了对瓦斯涌出量的预测精度,提升了煤矿安全生产技术。     

基于多因素粒子群－神经网络算法的短期电价预测

本文提出在神经网络训练中引入基于全局随机优化思想的粒子群优化（PSO）算法,先利用PSO优化BP神经网络的初始权值,然后采用神经网络完成给定精度的学习,建立了粒子群-BP神经网络模型。对美国PJM电力市场的实际电价（LMP）进行预测．与传统BP神经网络相比,该方法收敛速度快、所需历史数据少、预报精度高,验证了该方法的有效性和可行性。     

优化BP神经网络的快速细菌觅食算法

为了提高BP神经网络的全局收敛能力和预测精度,提出了混合PSO的快速细菌觅食算法优化BP神经网络（FBFABP）的方法,并以石漠化危险度预警为例进行验证。结果表明,通过使用粒子移动和简化细菌趋化操作,提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。相对于其它神经网络训练算法,该方法具有较好的预测精度和泛化能力,具有一定的优...     

基于粒子群和布谷鸟搜索的BP神经网络优化方法研究

针对BP神经网络初始化敏感性高、易陷入局部最小值的问题,研究基于粒子群优化和布谷鸟搜索融合的BP神经网络优化方法,提出一种分层的融合优化模型MB-PSO-CS-BP。该方法在下层使用Mini-Batch算法将粒子群分割为小种群,利用粒子群优化算法进行局部搜索;在此基础上采用布谷鸟搜索算法进行全局搜索,从而减小BP神经网络初始化的敏感性,减缓其陷入局部最优的症状。在实际应用领域的数据集上对所提出算法进行实验验证。相较于一般的PSO-BP模型与CS-BP模型,所提出的MB-PSO-CS-BP融合模型在全局最优值、均方误差等多个评估指标上有所改进,进一步提升了利用BP神经网络进行预测的准确性与稳定性。     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

基于自适应混沌变异粒子群算法的地震参数反演

提出了一种改进的基于自适应混沌变异的粒子群优化算法来解决地震参数反演问题.该算法提出自适应飞行策略,根据搜索能力对粒子群进行划分,增强了子群间的协同能力,使算法具有良好的全局寻优能力;两阶段混沌变异策略能够在粒子进化的不同阶段进行自适应性搜索,使算法具有较高的搜索精度.实验结果表明,该算法可有效避免标准PSO算法的早熟收敛,具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点.首次将该算法应用于地震参数反演问题,结果表明该算法提高了反演精度且不受初始模型影响,能够较好地解决地震参数反演问题.     

基于PSO和神经网络的中厚板凸度预报模型辨识

针对在钢板轧制过程中很难精确预报中厚板的凸度问题,将粒子群算法和神经网络用于辨识中厚板凸度预报模型.结合了神经网络和粒子群算法各自的优点,先采用三层神经网络建立神经网络预报模型,再利用粒子群算法对网络的权阀值进行训练.实验结果表明:相对于BP神经网络凸度预报模型,本文设计的PSO神经网络预报模型在收敛速度和预报精度上明显优于BP神经网络,具有精确性、收敛性和快速性等特点.     

基于变邻域搜索改进的冲突解脱粒子群算法

飞行冲突解脱是航空器安全运行的关键,粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)算法都可以用于解决飞行冲突,但PSO算法接近最优解时收敛速度降低,VNS算法的全局搜索能力较差。为融合PSO算法全局搜索的快速收敛特性和VNS算法的局部搜索能力,提出了变邻域搜索改进的粒子群优化算法。仿真结果证明该算法能够快速搜索到全局最优解,继承了二者的优势,同时提高了最终解脱航迹的适应值,并减少了收敛时间。     

微粒群优化神经网络算法的研究

介绍了微粒群算法的基本原理、特点,分析了常用的BP网络结构,提出了微粒群优化神经网络算法,实验结构表明,该算法优化了神经网络结构,从而提高了神经网络的模式分类性能。     

基于优化模糊C均值聚类选取相似日的燃气负荷预测

针对短期负荷预测方法中传统的模糊C均值(FCM)聚类容易陷入局部最优和对初始聚类中心敏感的问题,提出利用粒子群优化(PSO)算法的全局搜索特性来优化此缺点.通过优化的FCM聚类来选取与预测日相似的日期作为支持向量机的训练样本,既强化了训练样本的数据规律,又保证数据特征的一致性.实验结果表明,优化预测模型的预测精度优于BP神经网络和支持向量机算法.     

小波网络异步电机转速辨识器的设计

为实现无速度传感器异步电机控制,有时采用神经网络转速辨识器,但前馈神经网络结构难以确定,运用BP算法时又极易陷入局部解。因此,偿试利用小波网络构造转速辨识器,并将遗传算法和BP算法结合起来作为小波网络的学习算法。该算法首先采用混合编码的遗传算法优化网络的结构及网络初始权值,其次再利用BP算法对网络权值进行精确调节;这种将遗传算法与BP算法相结合的GA BP算法,实现了遗传算法的全局搜索能力与BP算法的局部寻优性能的互补结合.将所设计的网络转速辨识器运用到直接转矩控制系统当中,利用MATLAB/SIMULINK实现无速度传感器控制系统的仿真实验结果表明,该方法具有良好辨识效果。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

基于离散粒子群和支持向量机的故障诊断方法

针对与故障不相关的变量会影响分类器性能,从而导致故障诊断正确率下降,提出一种将离散粒子群算法（PSO）与支持向量机（SVM）相结合寻找故障特征变量的优化算法。该算法实现了数据降维和故障特征保留,有效地提高了故障诊断性能。基于连续搅拌釜式反应器（CSTR）的仿真实例验证了该算法古白有诗性．     

An improved potential field method for mobile robot navigation

In order to overcome the inherent oscillation problem of potential field methods ( PFMs) for au-tonomous mobile robots in the presence of obstacles and in narrow passages, an enhanced potential field method that integrates Levenberg-Marquardt ( L-M ) algorithm and k-trajectory algorithm into the basic PFMs is proposed and simulated.At first, the mobile robot navigation function based on the basic PFMs is established by choosing Gaussian model.Then, the oscillation problem of the nav-igation function is investigated when a mobile robot nears obstacles and passes through a long and narrow passage, which can cause large computation cost and system instability.At last, the L-M al-gorithm is adopted to modify the search direction of the navigation function for alleviating the oscilla-tion, while the k-trajectory algorithm is applied to further smooth trajectories.By a series of compar-ative experiments, the use of the L-M algorithm and k-trajectory algorithm can greatly improve the system performance with the advantages of reducing task completion time and achieving smooth traj-ectories.     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

改进的人工智能神经网络预测模型及其应用

针对传统人工智能预测算法在对预测问题峰值变化处理问题上的不足,引入峰值识别理论改进BP神经网络预测模型(SIBP).在此基础上,利用引入多向全局搜索机制的改进粒子群算法,对SIBP神经网络预测方法进行改进,提出一种具有峰值识别能力、全局学习能力更强的人工智能预测模型,以有效解决基于BP学习方法易于陷入局部极值的问题.将改进后的预测方法应用于"尖峰突变"比较突出的出清电价预测问题,以美国PJM电力市场2005-02-01至2005-05-16的实际数据为样本,对所提出的改进预测方法进行实证分析.研究结果表明:所提出的算法较改进前的BP算法对发生电价突变的短期电价预测精度提高10.16%,运算时间仅增加6.2 s,预测结果证明本文所提出的算法在处理峰值预测问题方面的有效性.