基于改进粒子群算法的BP神经网络优化研究

研究了基于粒子群算法的BP神经网络优化问题,将改进的粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,并与传统的BP网络进行了比较.结果表明,将改进粒子群优化算法用于BP神经网络优化,不仅能更快地收敛于最优解,而且很大程度地提高了结果的精度.     

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.     

BP算法改进及其在变形数据处理中的应用

针对传统BP(back propagetion)算法存在的缺陷,分别对其收敛性标准、激活函数等进行改进,并采取措施防止振荡、加速收敛以及防止陷入局部极小.将改进后的BP神经网络运用到变形监测数据处理中,应用结果表明,改进后的BP神经网络比传统BP神经网络在精度等方面有了很大的改善.     

基于改进BP神经网络PID自整定的研究

随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.     

神经网络在深基坑变形监测中的运用

深基坑变形监测作为变形监测中十分重要的内容,其技术和方法也在随着科技的发展而发生积极的变化。本文综述了深基坑变形监测的数据处理,提出了采用BP神经网络算法进行数据分析及预报。文中详细介绍了神经网络算法,并重点阐述了BP神经网络算法的原理。针对传统BP神经网络算法存在的缺陷,通过对初始权值选取进行了改正,并将小波基函数作为改进算法的激活函数,有效避免了神经网络陷入局部过小的问题。最后,通过工程实例对传统的BP神经网络算法和改进的BP神经网络算法进行分析和比较,结果表明,改进算法的预测值与实测值基本吻合,预测结果更加精确。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型.该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点.结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比.计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景.     

基于MD-CM-SFLA神经网络的耳语音情感识别

提出了一种基于分子动力学模拟与云模型理论的改进混合蛙跳算法(MD-CM-SFLA).该算法将青蛙个体等效成分子,仅考虑最差个体和全局最优个体之间的吸引力,采用一种新的分子间作用力来代替两体间经典的Lennard-Jones作用力,并利用Velocity-Verlet算法和正态云发生器代替混合蛙跳算法的更新策略,有效平衡了种群的多样性和搜索的高效性.然后,将MD-CM-SFLA算法与BP神经网络相结合,设计出一种MD-CM-SFLA神经网络,并将其应用于耳语音情感识别中.耳语音情感识别结果表明,MD-CM-SFLA神经网络相对于BP神经网络具有明显的优势,在相同的测试条件下,其平均识别率较BP神经网络提高5.2％.由此表明,利用MD-CM-SFLA算法优化BP神经网络的参数,可以实现BP神经网络的快速收敛,获得较好的学习能力,从而为耳语音情感识别提供一种新思路.     

基于RBF神经网络的超市客户保持预测模型研究

利用RBF神经网络数据挖掘算法建立了超市客户保持预测模型,在MATLAB开发环境下进行程序设计和仿真分析,并与BP算法进行对比,完成了超市客户保持预测的任务,分析了该算法的优越性.     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

动量因子对BP算法的影响

本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力．     

基于改进BP算法的电力系统谐波分析

在选取BP神经网络对谐波进行分析时,考虑到BP网络存在的缺点和不足,对BP网络进行改进。通过把FFT和改进的BP网络结合起来,实现对谐波的实时分析。该方法先对采样信号进行FFT运算实现预处理,得到谐波个数和谐波次数;然后根据谐波的个数来确定神经元的个数,通过谐波次数设定神经网络参数迭代的初始值;最后对改进的神经网络进行训练,可以实现谐波的精确分析。所提出的BP改进算法有效地提高了谐波分析的精度,实时性也得到了改善。     

变压器故障诊断的ANN技术研究

目的解决溶解气体分析法在变压器故障诊断中准确率不高之难题。方法采用人工神经网络方法和基于动量因子技术的改进BP网络训练算法。结果建立了一BP神经网络模型,使网络具有较强的学习能力、泛化能力和适应能力。结论神经网络能较准确的对变压器故障进行诊断,具有一定的应用及推广价值。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型研究

通过构造新的差值-比例矩阵,对2012年的沪铜期货价格建立了基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究.结果表明,基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度,说明了此变权组合预测模型是有效的.     

宿豫区似大地水准面的精细化研究

对GPS高程的多项式曲面拟合、多面函数拟合和BP神经网络拟合算法进行了比较分析．结果表明,三种拟合算法均能达到四等几何水准的要求,但BP神经网络拟合算法精度最高,多面函数拟合算法精度最低．     

基于RES理论的岩爆倾向性预测方法

从工程地质因素、复杂环境因素和人为开挖因素3个方面分析了岩爆启动的主要影响因素,在此基础上,提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型,并论证了人工神经网络的参数分析原理.此外,采用改进的前馈神经网络BP算法对交互作用矩阵进行编码以及对参数的相对交互作用强度进行了分析.研究结果表明:运用该岩爆智能预测模型,不仅使岩爆倾向性的预测具有动态特性,同时又可以方便地对岩爆启动的主控因素进行分析.     

利用BP网络技术进行油井流入动态分析方法研究

论述了应用人工神经网络技术进行油井流入动态分析的方法 :将油井视为一个黑箱非线性动态系统 ,不需要建立描述油井动态的复杂数学模型 ,只要对其动态系统的输入 /输出进行网络训练 ,即可建立相应的人工神经网络预测模型 ,并用此进行油井流入动态预测及分析 ,绘制出精确的 IPR曲线 .依据 BP网络和实际应用的特点 ,提出了滚动预测技术 ,并对该技术进行了实例分析 ,取得了较好的效果 .