基于遗传算法的BP网络及其非线性逼近能力研究

提出了一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络模型优化方案,指出了遗传算法和标准BP算法各自的优缺点。首先采用自适应交叉概率的遗传算法优化网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点。在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的梯度下降法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。仿真表明与单一的梯度下降法比较,混合优化算法的收敛速度快,逼近的效果好,因而所给出的算法可行有效。     

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.     

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.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

河道水量还原计算中的遗传BP人工神经网络方法

将遗传算法GA及人工神经网络BP算法结合起来运用于河道水量的还原计算.结果表明:基于GA BP的河道水量还原优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,较好地改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值.同时该算法较确切地反映出河道水量还原计算中河道水量形成非线性这一本质现象,提高了河道水量还原计算结果的精度.     

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。     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

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,提出一个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,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用

为改善BP网络训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等固有缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,以通化钢铁公司炼铁厂为研究对象,建立了基于遗传算法的人工神经网络能耗预测模型。用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明,文中所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

经营性高速公路停止收费后运营成本预测模型

针对单纯的神经网络会陷入局部最小点的缺点,以及单纯的GA方法不具备自适应学习能力,且在处理局部区域上存在一定问题的缺点,通过将遗传算法与神经网络相结合,提出了遗传算法优化神经网络权重的混合算法,并将此模型用于对经营性高速公路收费期满、停止收费后的运营成本进行预测。研究结果表明:相比单纯的BP算法,该算法能同时对解空间内的多个点进行遗传优选,避免陷入局部最小点,具有更快的收敛速度和更高的预测精度;该算法预测平均误差为0.06%,比单纯的BP算法提高了1.5%;利用该算法进行经营性高速公路停止收费后运营成本预测,可为高速公路运营管理者进行科学决策提供参考。     

遗传神经网络在铁矿石需求预测中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,利用遗传算法的全局搜索优化BP网络的初始权重,有效地克服了BP算法的局部收敛和收敛速度慢等问题.使用主成分分析法选取输入变量,并将建立的混合模型应用于铁矿石需求预测中.实验表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果.     

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.     

基于GEP的层次有序BP神经网络优化

BP神经网络(BP-NN)因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编程(GEP)具有的良好全局搜索能力,对神经网络结构、权值及阈值进行优化;结合反向传播算法(BP)的局部搜索能力,有效提高了神经网络的性能;针对传统GEP设计神经网络会使网络结构失去层次性的问题,提出基于增加结构域染色体编码方法的GEP层次有序BP神经网络优化算法(GEPO-NN),保证网络结构层次有序符合人脑分层处理模型:最后,通过仿真实验对比GEP和遗传算法(GA)对BP神经网络的优化性能.结果表明,GEPO-NN有明显的性能提高.     

一种快速寻优的新型改进遗传算法

在现有几种遗传算法(GA)的基础上,对GA中的适应度函数、交叉策略和变异策略做了进一步的设计,从而提出了一种新型改进GA。新型改进GA以群体的多样性与算法的收敛速度、全局与局部搜索能力的综合均衡为设计重点,较好地解决了一般GA收敛速度慢和局部搜索能力差的缺点。仿真结果表明:该算法与常用的标准GA和采用算术交叉算子的实值编码改进GA相比,有更快的收敛速度,更高的收敛精度及全局收敛概率。     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的     

嵌入共轭梯度算子的遗传算法

分析病态线性方程组的机理,将原线性方程组的求解问题转化为一个等价变分问题的极少值点寻优问题。在遗传算法产生的子代群体的个体以固定的概率采用共轭梯度法产生新子群,即采用共轭梯度法在局部进行搜索。将共轭梯度法局部搜索能力与遗传算法全局搜索能力有机结合,从而实现了混合算法的优化。算例结果表明,该算法对于病态方程组的求解效果明显优于一般的遗传算法和共轭梯度法。     

GASA-SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机(SVM)参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法SA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法(GASA)混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明:应用GASA-SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的.