基于BAS-BP模型的变压器故障诊断

针对变压器故障诊断中BP神经网络诊断精度不够高的缺陷,提出一种天牛须搜索(BAS)算法与BP神经网络相结合的算法.将天牛须搜索算法寻优后的初始权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值,建立模型并进行仿真测试.结果表明,与传统BP神经网络相比,新模型有效克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,为变压器故障诊断提出了一种新的方法.     

DNA优化的BP神经网络在故障诊断中的应用

针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题,将DNA算法和神经网络有机结合,利用DNA算法的全局搜索能力,优化网络的初始权值和阈值,解决其本身固有的两个缺陷,进而提高了BP神经网络诊断故障时的准确性和快速性。以道岔控制电路的故障诊断为研究对象,建立了基于DNA优化的BP神经网络的故障诊断优化模型,使用MATLAB仿真软件对故障诊断模型进行了仿真分析。结果表明,DNA算法优化的BP神经网络的泛化能力、诊断精确性都要优于BP神经网络。     

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型．通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO—BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高．     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

SOA优化BP神经网络的水体氨氮预测模型

为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值对其进行训练。仿真结果表明所提出的新模型对水体中的氨氮含量具有更高的预测精度,且提出模型的收敛速度较传统BP神经网络更快,可更好的应用于复杂水体中氨氮的预测。     

一种改进的SOM神经网络在污水处理故障诊断中的应用

自组织映射(SOM)神经网络初始权值的选取对神经网络的性能有重要的影响。采用改进的帝国竞争算法(IICA)优化局部权重失真指数(LWDI)寻优SOM神经网络的初始权值;利用改进后的SOM神经网络(IICA-SOM)对污水处理过程数据进行聚类和故障诊断。实验结果表明,与传统的SOM算法相比,IICA-SOM算法取得了更好的聚类效果,且故障诊断的误诊率更低。     

基于机器学习算法的滚动轴承在线故障诊断

针对传统故障诊断方法耗时长、人工成本高且工作效率低以及现代故障诊断过于复杂的问题,提出了一种直接对振动信号进行关键特征筛选提取的方法,并结合经典的C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法对滚动轴承进行在线的故障诊断。研究结果表明,基于C4.5算法、Cart算法、BP算法和SVM算法模型的诊断方法均可对滚动轴承在运行过程中是否出现了故障以及出现了什么故障进行较为精准的识别和分类,且具有较高的准确率,可以达到很好的故障监测效果以及故障诊断效果。基于SVM算法的故障诊断模型诊断准确率优于其他三种算法,更加适用于滚动轴承的故障诊断。     

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快.     

浅析BP神经网络的应用

人工神经网络应用最多的模型之一是BP神经网络,是能够解决多层神经网络权值修正的算法,也称为误差反向传播法。通过分析BP神经网络的基本原理、学习与算法、模型的建立与应用,说明BP神经网络能够运用于桩基完整性的检测中,并为进一步检测桩基存在哪种缺陷类型提供了理论基础。     

基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型的研究

根据BP神经网络强处理非线性问题和遗传算法具有全局寻优的特点,总结出用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型,对客户进行细分,挖掘出潜力客户,有效降低营销成本。最后,利用Matlab对多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法是有效可行的。     

一种基于填充函数的神经网络全局优化算法

针对前向神经网络BP算法由于初始权值选择不当而陷入局部极小点这一缺陷,提出新的全局优化训练算法.首先,提出了一种新的填充函数,并证明该函数的填充性质,进而结合该新填充函数与BP算法,构造出基于填充函数的全局最优化神经网络算法.应用全局优化算法训练神经网络时,如果误差函数陷入局部极小值,该算法可以利用填充函数帮助误差函数不断地跳出局部最优,直到找到全局最优点.该新算法的最大优点是对于初始权值无依赖性,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点.理论分析和仿真试验结果证明了该全局优化神经网络算法的有效性和优越性.     

基于小波网络的非稳态故障诊断方法

针对现有ＢＰ网络在故障诊断中存在的缺陷,提出了利用小波函数构造故障诊断神经元网络,利用变尺度算法进行网络训练,加快了网络的训练速度。并交结果运用到一个ＣＳＴＲ非稳态故障诊断的过程中,仿真实例表明,小波网络较ＢＰ网络具有更好的故障诊断能力。     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

基于改进天牛群算法优化的BP神经网络的入侵检测

针对传统BP神经网络的入侵检测中,BP神经网络模型存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、初始值随机性较大等缺点,本文提出改进天牛群算法(Beetle Swarm Optimization,BSO)用于优化BP神经网络的权值与阈值,并采用可变的感知因子及导向性的学习策略,以增强算法跳出局部最优的能力,提升算法全局寻优能力。利用天牛群算法群体智能的特点,提高BP神经网络的收敛速度。并将天牛群优化的BP神经网络模型应用于入侵检测,仿真实验结果表明优化后的BP神经网络模型能够显著提高模型的收敛速率和对入侵数据的检测率,降低误报率。     

BP算法稳定性与收敛性的一种改进

针对标准BP算法稳定性与收敛性较差的问题，采用多个变元进行迭代，其中各变元的迭代方式同标准的BP算法，然后取各变元迭代结果的均值作为新一轮训练的修正权值，其目的是利用均值的平衡效应，防止作过大或过小的权值调整，解决因不合适的权值调整而导致BP算法整体性能的下降的问题，理论分析与试验证明，应用该方法可使BP算法获得较好收敛效果与稳定性能。     

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。     

BP小波神经网络在大断面隧道变形预测中的应用

将BP算法引入小波神经网络,自适应地调整小波系数和网络权重,同时利用自适应算法调节BP算法的学习率,提高收敛效率.以4车道隧道——前欧隧道的监测数据为基础,建立BP小波神经网络变形预测模型.预测结果表明:BP小波神经网络对地质条件相似,施工及初期支护方法相同的隧道断面变形进行预测,其预测结果满足工程精度要求,能较准确地...     

一种基于BP网络和决策融合的高光谱遥感图像分类方法

BP神经网络在用于高光谱遥感图像分类时,其初始权值的选取对分类结果有很大影响.针对这种情况,提出了一种将BP神经网络与决策融合理论相结合的高光谱遥感图像分类方法,该方法将多个结构相同、初始权值不同的BP神经网络的分类结果进行融合,最后把融合结果作为原图像的最终分类结果,以实际的高光谱遥影像为例,说明该方法能够有效地提高遥感影像的分类精度.     

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。     

基于神经网络的模型参考自适应逆飞行控制

针对飞行安全控制问题,结合动态逆方法和神经网络理论,提出了一种基于改进BP神经网络的模型参考自适应逆控制方法,应用到飞行控制系统中。该方法在控制器中引入神经网络算法,在经典BP神经网络控制算法的基础上,使用遗传蚁群算法优化神经网络参数,在线调整网络的权值和阈值,避免了传统梯度下降法的缺点,提高了自适应算法的效率,达到了抗干扰的目的。从而改善了飞机飞行稳定性和操纵性。在波音747—100/200飞机模型上仿真实验表明了该方法的可行性和鲁棒性,能够保障飞行安全。