改进的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对传统BP算法存在的收敛速度缓慢和易陷入局部极小值的固有缺陷,提出用具有全局搜索能力的模拟退火算法优化BP神经网络,避免陷入局部极小值,提高网络的稳定性;引入Powell算法优化模拟退火算法,加快网络的收敛速度.最后,以齿轮箱故障诊断为例进行仿真试验,结果表明改进后的BP神经网络比传统BP神经网络的训练收敛速度快、精...     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型,对涡北井田地下水水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性。     

最优模糊神经网络参数的设计--混沌模拟退火学习法

提出了一种新型优化算法———混沌模拟退火学习法,将混沌算法和模拟退火算法相结合学习模糊神经网络的结构和参数。首先将混沌变量引入模糊神经网络参数的优化搜索中,利用混沌变量的遍历性寻优,根据性能指标寻找较优的模糊神经网络控制器,然后在混沌优化确定的网络基础上,把经混沌搜索后得到的全局次优解作为模拟退火学习算法的初始值,再用模拟退火方法进一步学习网络的隶属函数和权值参数,找到一个全局最优的网络。仿真结果表明:混沌模拟退火学习法优于传统优化方法,其控制结果具有精度高、超调小和响应快的优点,为解决模糊神经网络控制器参数全局最优设计提供了一种切实有效的方法。     

地下水水质评价的人工神经网络方法

应用人工神经网络理论与方法建立了地下水水质评价的BP神经网络模型，对涡北井田地下水水质进行了评价，并与灰色聚类结果进行了比较。结果表明，BP神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系，评价地下水水质简便可靠，预测精度高，具有通用性和客观性。     

基于SMSA混合算法的地下水污染源强度反演研究

基于单纯形模拟退火混合算法(SMSA混合算法),结合污染物迁移问题的解析解反演地下水污染源的强度变化历时曲线.SMSA混合算法结合了单纯形法的确定性搜索和模拟退火算法的全局概率搜索机制,是一种高效的混合优化算法;同时采用Yeh提出的解析解,它具有可靠性强、易于编程实现和扩展性强的特点.计算结果显示,1维、2维、3维情形下点污染源的反演浓度均较好地再现了真实的污染物释放过程,这表明基于SMSA混合算法和Yeh解析解的反演方法是一种有效的地下水污染源重建方法.     

基于Chebyshev神经网络的非线性动态系统预测

针对非线性动态系统的预测常受到噪声或其他过程的耦合影响,使得规律变得难以发现的问题,提出了以一组Chebyshev正交基函数作为神经网络中各隐神经元的激励函数的新型的Chebyshev基函数神经网络预测模型.将该模型作为非线性动态系统预测模型,并采用基于粒子群和模拟退火组成的文化基因算法优化神经网络的权值,可以达到很高的预测精度和很好的预测结果.Chebyshev神经网络与传统的BP(back propagation)神经网络相比,工作量大大减少,加快了收敛性.文化基因算法用于确定权值的Chebyshev神经网络分别与粒子群和模拟退火优化的Chebyshev神经网络相比具有更好的拟合效果.     

地下水水质评价的FA优化灰色关联投影寻踪模型

为解决水质评价中的不相容性和模糊性等问题,在综合考虑从优隶属度和灰色关联的基础上,改进了灰色关联投影法(Grey Relation Projection Method,GRPM),将改进后的方法与投影寻踪(Projection Pursuit,PP)法相结合,提出了用于地下水水质综合评价的灰色关联投影寻踪模型.该模型把地下水水质综合评价作为一个灰色多目标决策问题,运用投影寻踪技术,构建了可以反映地下水水质状况的投影目标函数,引入萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对投影目标函数进行优化,寻求灰色关联投影值的最佳投影方向,求得标准样本和评价样本的灰色关联投影值,实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2013年枯水期水样10例,运用该模型进行了水质综合评价,将其结果与综合评分法(F值法)结果进行比较,验证了该模型的有效性和可行性.实例应用表明,该模型评价结果可客观反映地下水水质状况,可为对比分析同一级别水质样本,分析水质变化趋势提供依据,使评价结果更趋于实际.     

基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法

为了改进Hopfield神经网络在多极点函数优化和组合优化中存在的某些缺陷,并影响着一些优化问题求解中的正确性和有效性的现实问题,将模拟退火智能优化算法与Hopfield神经网络有机结合,优势互补,提出了一种基于模拟退火的Hopfield神经网络混合全局优化算法(SA-HNN),新算法很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,同时兼顾了算法的效率.通过典型的多极点函数优化和TSP组合优化问题求解,实验表明:SA-HNN混合优化算法具有帮助Hopfield网络摆脱局部极小点的能力并能得到较好的结果,有一定的工程实用价值.     

一种改进模拟退火算法求解目标优化

标准的模拟退火算法是随机神经网络解决能量局部极小问题的一个有效方法,该算法能够使网络摆脱能量局部极小的束缚,最终达到期望的能量全局最小状态,但是在求解具有NPC问题时需要花费较长时间;提出了基于传统的模拟退火算法一个改进算法,并用于求解经典的TSP问题。由仿真试验结果分析得到,该方法在收敛速度上优于传统的模拟退火算法。     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究

针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。     

用神经网络新方法求解图的最大独立集问题

在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化方法的基础上,根据模拟退炎算法逃离局部最优解的原理,提出了一种神经网络计算的新方法,并用这种方法求解图的最大独立集问题。结果表明,该方法获得最优解比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化算法获得的解要好,且所需时间比模拟退火算法少得多。     

多变元非线性复杂系统的优化与模拟退火算法

为了解决高合金高强高韧钢的性能优化问题,以获得最佳的强度和韧性的配合,采用人工神经网络方法建立多变量与多目标函数之间的关系,并将MonteCarlo方法中的模拟退火算法与人工神经网络BP算法相结合,解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系因而无法进行直接优化的难题·解决了航天用高强高韧钢性能优化问题,并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的有效的方法·     

基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略.两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层.GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串.数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好.因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的.     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。