鱼群算法与神经网络结合的节能减排效果评价

从污染物减排率、单位工业增加值减排量、治理工业污染投资总额、GDP相关指标、能耗下降率5个方面建立节能减排效果评价指标体系,分析BP神经网络与鱼群算法结合的可行性,探讨鱼群算法优化神经网络的步骤。最后对7个地区2006~2009年节能减排效果评价指标,在专家打分测评的基础上,运用神经网络及鱼群算法优化神经网络方法进行节能减排效果评价。研究结果表明:在收敛过程中,运用神经网络所得实际输出值与专家评分的误差长时间停留在0.7左右,而运用鱼群算法优化神经网络方法能够以较大的斜率快速收敛到期望误差;在误差为0.001时,前者经过202次训练后能够达到目标,而后者只需要75次训练就能达到目标,这表明鱼群算法优化神经网络具有准确、快捷、简易等优点,此方法用于节能减排效果评价行之有效。     

基于优化FOA-BPNN模型的脱贫时间预测

针对精准扶贫缺乏有效的分析模型对扶贫的成效与脱贫时间进行准确刻画与定量分析问题，提出了基于 FOA-BPNN 贫困户脱贫时间预测模型．针对BP神经网络模型可能陷入局部最小的缺陷，引入果蝇优化算法，以BP 神经网络的预测误差作为适应度值，寻找最优的BP神经网络参数值，提高参数精度．由于标准果蝇优化算法的搜 索半径固定，可能导致后期局部寻优性能弱，提出了一种动态步长变更策略的DSFOA-BPNN模型，通过引入变速因 子与种群密度，将动态步长FOA算法与传统误差反向传播神经网络(BPNN) 结合，提高模型预测时间精度．在湖北 省某贫困地区 50000 条扶贫数据的基础上，通过实验表明:与BPNN和FOA-BPNN模型相比， 提出的 DSFOA-BPNN 模型预测精度分别提高了44%和11%．增量实验表明: 提出的DSFOA-BPNN模型更适用于精度预测.     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于神经网络的地下水质量评价模型

基于人工神经网络理论采用误差反向传播的BP算法建立地下水质量评价模型,充分利用神经网络的"黑箱特性",取6种地下水水质评价指标对肥城市地下水质量进行评价,并将BP算法结果与综合指标法以及模糊评价法结果进行比较,表明一致效果良好;同时该模型能起到优化状态的作用.     

基于OPC技术和果蝇优化广义回归神经网络的海洋蛋白酶发酵过程软测量

鉴于海洋生物酶发酵过程中关键生物参数难以实时在线测量的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)的广义回归神经网络(Generalized regression neural network,GRNN)与面向过程控制的对象链接与嵌入技术相结合的软测量方法。GRNN的非线性映射能力强、学习速度快,但GRNN的预测性能受平滑因子的影响比较大,因此利用FOA对GRNN的平滑因子进行寻优,以提高模型的泛化能力,采用OPC技术可以实现MATLAB和组态王之间的数据通讯,将预测的关键生物参数值传送给组态王进行实时显示与存储。通过采集海洋蛋白酶发酵过程的实验数据,建立基于FOA优化GRNN的海洋蛋白酶发酵过程关键生物参数(菌体质量浓度、基质质量浓度、酶活)的软测量模型,并与GRNN、BP神经网络、支持向量机(Support vector machine,SVM)进行对比。结果表明,基于FOA优化GRNN的软测量模型对训练样本的拟合能力和对测试样本的预测能力都远远超过GRNN、BP神经网络和SVM,通过OPC技术将MATLAB和组态王进行数据连接,实现了生物参数的实时在线测量,且系统运行的稳定性较好。     

基于遗传神经网络的混合气体识别研究

针对误差反向传播(BP)算法和遗传算法各自的优点和不足,提出了遗传算法优化神经网络技术:利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权进行优化,以遗传算法优化的初值作为BP神经网络的初始权值,再用BP算法训练网络.优化后的BP网络其误差的递减速度和收敛速度都比标准BP网络快,而且对学习速率调整要求更少.将遗传神经网络应用于混合气体定量识别的训练中,得到的最大误差由20.7 %降为12.1 %,平均误差从5.4 %降为3.5 %,识别效果得到了提高.     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于果蝇——广义回归神经网络优化的WSN节点定位算法

针对无线传感器网络(WSN)基于测距的定位算法中,利用节点坐标计算方法获得的节点坐标位置存在较大误差的问题,提出一种无需进行坐标计算的果蝇—广义回归神经网络(FOA-GRNN)优化的WSN节点定位算法.该算法利用广义回归神经网络(GRNN)较快的学习速度和较强的逼近能力建立WSN节点定位模型,通过果蝇优化算法(FOA)调整广义回归神经网络的平滑参数,降低调整平滑参数时人为因素的影响,由神经网络直接输出未知节点坐标.仿真实验表明,通过果蝇算法优化的FOA-GRNN模型的节点定位精度比未经优化的GRNN模型的节点定位精度高.同时,比较了FOA-GRNN模型与BP神经网络模型、虚拟节点BP网络模型(VNBP)在WSN节点定位中效果,表明FOA-GRNN模型在WSN节点定位精确性方面具有明显优势.     

基于自适应粒子群优化算法的神经网络的优化研究

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的自适应粒子群优化算法用于神经网络的训练.该算法通过改进自适应搜索策略以提高网络泛化性能,并结合Ionosphere雷达信号分类数据集进行仿真测试.研究结果表明:基于自适应粒子群优化算法训练的神经网络在分类准确率和分类误差上明显优于传统的BP算法,且很好地提高了网络泛化能力和优化效果.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。