基于扰动的加速神经网络模型及其应用

针对BP算法收敛速度慢且存在局部极小值的问题,提出了基于扰动的加速神经网络DABP模型;研究结果表明,DABP模型提高了网络的收敛速度和计算精度,增强了全局搜索能力,达到了加速神经网络的训练效果,并提高了网络的预测能力。     

IWOA和BP神经网络的压缩机故障检测算法

针对压缩机故障难以检测与分类的问题,传统的方法是采用BP神经网络的检测方法,利用从压缩机语音信号中提取的识别特征来预测压缩机故障类型,该方法具有良好的可行性,但是BP神经网络容易陷入局部最优值的情况,从而导致了预测精度较低和稳定性较差的问题。因此,本文提出了改进的鲸鱼优化算法(IWOA)和BP神经网络的模型,首先通过优化WOA中的搜索猎物被执行的概率和包围猎物向最优个体聚集的过程,从而提高了IWOA的全局搜索能力和收敛速度,其次将IWOA对BP神经网络的权值和阀值进行深度寻优,从而提高了BP神经网络的预测精度和稳定性,最后将该模型运用到压缩机故障检测实验中。实验结果表明,与其他模型相比,证明了IWOA和BP神经网络提高了预测精度,且具有良好的稳定性。     

基于遗传算法的BP网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用

提出一种遗传算法（GA）和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP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BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。在铁路机车滚动轴承诊断方面,利用MATLAB仿真实验结果表明,遗传算法与BP算法结合的模型诊断精度为100%,标准BP算法的模型诊断进度为80%,并且提高了网络的收敛速度。说明GA—BP算法模型诊断精度较高,诊断能力得到了改进,遗传算法与BP算法的结合算法可行有效。     

基于PSO的BP网络在3D动漫造型评价中的应用

针对标准BP神经网络易陷入局部极小值的问题,本文结合全局随机搜索最优解的粒子群优化算法,建立了一种3D动漫造型评价模型,并将其应用到3D动漫造型的生成过程。该模型充分利用粒子群算法的全局寻优特性,优化BP网络的权值和阈值,使网络的均方误差小于或等于目标设定值。实验结果表明,本文方法在保证BP网络能收敛到全局最优解的前提下,加快了BP网络的收敛速度和收敛精度,并在3D动漫造型的进化中具有较好的评价性能,提高了造型的生成质量。     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

GA-SAPSO神经网络模型的构建

BP神经网络存在寻优参数多、收敛速度慢、易陷入局部极小的固有缺陷,为改进其网络性能,本文利用遗传-模拟退火粒子群算法(GA-SAPSO)对BP神经网络的初始权值及神经元阀值进行优化处理,并重新构建网络模型.实例仿真结果表明:所构建模型降低了BP网络结构的复杂性,避免了网络参数选取的盲目性,提高了网络的计算精度.     

基于遗传神经网络的插铣铣削力建模与分析

本文首先对插铣铣削力进行了理论分析,并基于正交试验方法对铣削力进行了测量试验,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了预测铣削力的遗传神经网络模型,最后将经过遗传算法优化的BP网络与未优化的进行对比分析.结果表明,经遗传算法优化后BP网络模型预测误差明显减小,网络的计算精度和收敛速度有了显著提高.     

基于BP网络和RBF网络的电力系统负荷预测分析

给出了BP网络和RRF网络的构造过程和训练方法,在改进的BP网络中加入了动量项和变步长法,且考虑了影响负荷变化的主要气象因素,以适应天气的变化。在RBF网络中,采用了正交最小二乘法选取RBF中心,以克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析。     

水文预测的BP网络模型及其拟合度分析

结合实例分析计算,论证了BP网络模型对水文预测的有效性,为了克服BP网络收敛速度慢的缺点,文中采用了恰当的输入输出值规范化、输出函数值限幅和最佳步长搜索等方法,实践表明这些方法在一定条件下可以有效地加快学习误差的收敛,为了验证模型预测值的精度,对预测系列的拟合度作了一定分析。     

粒子群优化神经网络在木材干燥动态建模中的应用

木材干燥是一个复杂的非线性系统,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性,很难建立一个理想的符合木材干燥过程的数学模型.提出了利用粒子群算法的全局寻优能力优化动态递归网络连接权值系数的方法,对木材干燥动态建模.仿真结果表明:粒子群优化BP算法建立木材干燥动态模型提高了期望误差精度和收敛速度,避免了BP算法陷入局部极小值,具有较好的预测精度.     

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。     

物流配送中心选址的IPSO-BP算法

改进标准粒子群优化算法（PSO）的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。     

基于混沌天牛群算法优化的神经网络分类模型

针对传统BP神经网络受初始权阈值影响大且易陷入局部极值,标准天牛须搜索算法局部搜索能力差、寻优精度低等问题,提出一种自适应步长因子的混沌天牛群算法用于优化BP神经网络分类模型。通过增加天牛种群,引入自适应步长更新策略优化天牛须搜索算法的局部搜索能力,使其跳出局部最优,提高算法的计算精度;利用Logisitic混沌映射产生新个体,替换性能较差的个体,增强全局搜索效果。为了改善BP神经网络对非均衡数据集中少数类的分类效果,采用SMOTE算法处理非均衡数据集。将改进的天牛须搜索算法用于优化BP神经网络中的初始权值和阈值,建立IBAS-BPNN（Improved Beetle Antennae Search and Back Propagation Neural Network）分类模型,提高BP神经网络分类模型的准确率。为验证分类模型的性能,将改进的BP神经网络分类模型与其他六种典型的分类算法进行比较,实验结果表明IBAS-BPNN分类模型的平均分类正确率高于其他算法。改进的混沌天牛群算法泛化能力强,鲁棒性好,具有一定的优越性。     

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。     

基于改进粒子群算法优化BP神经网络的废水处理软测量模型

针对废水处理过程BP神经网络软测量模型受处理过程非线性特征影响,存在收敛速度慢、陷入局部极小点等问题,用改进的粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,建立废水处理过程中出水化学需氧量(COD_eff)与出水固体悬浮物(SS_eff)的软测量模型(PSO-BP模型),并与基于遗传算法-BP神经网络算法的模型(GA-BP模型)及BP模型的预测效果进行对比. 研究结果表明:采用PSO-BP模型预测COD_eff时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)分别为3.995 5、0.640 1,而用于预测SS_eff时,RMSE、R2分别为0.650 3、0.681 1;相比BP模型和GA-BP模型,PSO-BP模型对COD_eff的预测性能分别提高了4.49%、0.44%,对SS_eff的预测性能分别提高了40.11%、24.77%.     

基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型

针对梯度下降法所存在的主要问题,采用Levenberg-Marquardt优化方法,对BP神经网络进行了改进,在大样本输入下获得了更快的网络收敛速度和更高的逼近精度;建立了基于改进BP神经网络的制冷剂状态参数计算模型,较好地克服了现有的制冷空调装置仿真系统中制冷剂热物性模型的主要缺点;应用所建立的BP神经网络算模型对制冷剂R134a的热力状态参数进行了计算分析,证明了所建立的模型的可靠性.     

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。     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究

为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本文把求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来,取长补短,用于复杂地区煤岩层对比。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回,并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中,取得了较好的效果,比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。