基于改进T-S模糊神经网络的网络流量预测

为提高网络流量的预测精度,在人工蜂群算法和T-S模糊神经网络的基础上,采用一种具有差分进化搜索的蜂群算法训练T-S模糊神经网络,对网络流量进行建模预测。该算法首先利用差分进化算法的变异和交叉算子来替换人工蜂群算法中引领蜂的搜索策略,然后对人工蜂群算法中跟随蜂的搜索策略进行改进,使其在种群最优解附近产生候选食物源,该算法能较好地平衡局部搜索能力和全局搜索能力。将优化后的T-S模糊神经网络用于网络流量预测,并与T-S模糊神经网络、蜂群算法优化T-S进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在预测领域的可行性和有效性。     

PSGO-BP在股票预测中的应用研究

反向传播算法有容易陷入局部最小点、收敛速度慢的问题,为了克服这些缺点,在粒子群优化算法中,引入遗传算法中的克隆算子和变异算子,得到一种改进的粒子群遗传优化算法(PSGO),建立一种PSGO优化BP神经网络模型.利用该模型通过matlab编程仿真对证券市场指数和股票收盘价进行预测研究,试验结果证明了该方法的有效性和可行性.     

基于改进小波神经网络的短时交通流量预测研究

针对城市短时交通流量具有复杂性和非线性等特点,提出了基于人工蜂群算法(ABC)优化小波神经网络对短时交通流量预测分析模型。以小波神经网络(WNN)为基础,将以前城市采集的交通流量作为预测样本,通过人工蜂群算法优化WNN网络结构、权值和阈值,并建立城市短时交通流量预测数学模型。实验仿真表明,所提出的算法预测结果比仅使用WNN算法以及粒子群优化BP神经网络算法效率更高,是一种有效可靠的交通流量预测方法。     

改进人工蜂群算法求解非线性方程组

针对传统的人工蜂群算法在处理单峰问题时收敛速度较慢、多峰时易陷入局部最优等缺点,通过借鉴差分进化算法中变异算子的作用,提出了一种改进的人工蜂群算法.该改进算法在对蜜源邻域的搜索过程中引入了个体当前最优值及随机向量,从而加快算法的收敛速度,并且在一定程度上防止多峰问题易陷入局部最优的不足,提高算法的搜索能力.最后将改进的算法应用到求解基本函数和非线性方程组上,测试改进算法的性能.结果表明,改进的算法能够有效避免陷入局部最优,并能较大幅度地提高收敛速度和收敛精度.     

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。     

改进人工蜂群算法在饲料配比中的应用研究

人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂采蜜的群智能优化算法。针对传统的人工蜂群算法收敛速度慢,容易陷于局部最优进行了改进,引入了扰动控制频率来指导引领峰搜寻蜜源,增强算法局部搜索能力。提出了自适应动态变异算子,提高了算法收敛速度。融合了Boltzmann策略选择机制,动态调整了算法的搜索范围,增强了种群的多样性。算法成功地应用到求解动物饲料配比问题。结果显示,在运行效率、最优解质量、稳定性均优于被比较的其它算法。     

电力信息网络安全态势评估方法

电力信息网络安全态势评估是当今网络安全领域研究中的热门领域.但现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率较低,且容易陷入局部最优导致评估精度不高.提出一种改进人工蜂群优化神经网络的网络安全态势评估方法.首先,通过引入混沌序列改进人工蜂群算法提高蜂群的多样性,使其具备更强大的全局搜索能力.然后,利用改进的蜂群算法代替反向传播算法来优化神经网络的各权值参数.最后,新方法对真实的电力信息网络攻击实验进行了安全态势评估预测.与传统的评估方法相比,基于改进的人工蜂群和神经网络的安全评估方法提高了安全评估精度,加快了收敛速度.     

一种求解旅行商问题的改进人工蜂群算法

针对人工蜂群算法在处理大规模旅行商问题时普遍存在易陷入局部最优解和早熟收敛的问题,提出一种改进的人工蜂群算法.将柯西变异算子引入蜜蜂食物源更新公式,设计了一种自适应对数步长代替随机步长以改进随机解生成公式.将改进算法用于求解对称TSP问题,实验结果表明,改进后的算法有效地解决了人工蜂群算法早熟收敛和搜索速度较慢等问题,在求解TSP问题上确实有效可行.     

改进量子粒子群优化算法的神经网络模型负荷预测

提出一种基于Levy飞行的量子粒子群优化算法并用于小波神经网络的训练,该算法采用基于Levy分布的飞行策略扩大粒子的搜索空间,使粒子易于逃离局部最优点。该算法克服了传统算法在神经网络训练过程中易于陷入局部最优、收敛速度慢等缺点,提高了神经网络的泛化能力。最后将改进的量子粒子群优化算法训练小波神经网络应用于电力系统负荷预测的模型,仿真结果表明改进的量子粒子群优化算法在神经网络训练上具有更高的预测精度。     

基于改进差分进化算法的RBF神经网络在股指预测中的应用

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF神经网络股指预测模型,并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明,IDE-RBF神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。     

蚁群算法优化RBF神经网络的网络流量预测

传统RBF神经网络在网络流量预测过程中存在收敛速度慢、极易出现局部最优等缺点,从而导致预测精度低。采用蚁群算法优化RBF神经网络参数来进行网络流量预测。利用蚁群优化算法来训练RBF神经网络的基函数宽度和中心,简化网络结构,加快收敛速度,防止局部最优的出现,改善RBF神经网络的泛化能力。实验结果表明,相对于GA-RBF以及PSO-RBF流量预测模型,模型预测准确度更高,能够很好地描述网络流的变化规律。具有泛化能力强、稳定性良好的特点,在网络流量预测中有一定的实用价值。     

基于改进果蝇的混合小波神经网络交通流预测

为了提高交通流预测精度,提出了一种基于果蝇算法的混合小波神经网络模型.首先,选择果蝇优化算法对小波神经网络的初始参数进行调节,解决了小波神经网络预测对初始参数敏感的问题.其次,将迭代次数和当前解的情况作为搜索半径和种群规模的动态调整因子,对果蝇算法进行了改进,提高了果蝇算法的全局寻优能力和局部收敛速度.最后,鉴于小波神经网络预测误差存在一定的规律性,使用误差补偿法将调参后的小波神经网络与其他模型进行组合,进行二次误差提取.实验证明,所有混合模型均提高了交通流预测的准确度,其中,与随机森林模型的结合预测精度最高.     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

基于IFA优化RBF神经网络的短时交通流预测模型

针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题,提出一种改进萤火虫算法(IFA)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型(IFA-RBF).该模型通过引入线性递减惯性权重和混沌机制,来改进FA后期存在的易陷入局部极值和种群多样性匮乏的不足,利用IFA优化RBF神经网络的连接权重和基函数宽度,以提升RBF神经网络的短时交通流预测精度.实验结果表明,与Elman、BP、RBF和FA-RBF模型相比,构建的短时交通流预测模型(IFA-RBF)具有更高的预测精度,预测值与实际值拟合度较高.     

结合遗传算法和阻尼牛顿算法的小波神经网络入侵检测

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,具有很强的非线性映射能力和自适应、自学习能力,特别适合于入侵检测系统.但小波神经网络的也有易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点.对此,本文引入遗传算法来优化产生小波神经网络的初始权值与阈值等,确定一个较好的搜索空间,从而克服小波神经网络易于陷入局部极小值的缺点;同时引入了阻尼牛顿算法,在遗传算法所确定了的搜索空间中对网络进行快速训练,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题,两者构成阻尼牛顿-遗传-小波神经网络.仿真结果表明该方法可行,使神经网络的逼近能力和泛化能力得到了显著提高.     

锂离子动力电池荷电状态联合估计应用

为了进一步提高锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估计精度问题,在分析了电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC值的影响后,提出了一种新颖的混沌萤火虫算法(chaos firefly algorithm,CAF)和小波神经网络(WNN)相结合的锂离子动力电池SOC联合估计方法,该方法首次利用于电池SOC值估计中,通过新颖的混沌萤火虫算法优化小波神经网络,加入动量项优化网络的权值和调整修正参数,提高了网络的学习效率和SOC估计精度。克服神经网络进化缓慢并且容易陷入局部最小的缺陷,通过仿真和电池实际工况下实验,结果表明与WNN算法相比,所提出的方法具有更高的预测精度,均方根误差小于2%,验证了这一算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

花朵授粉算法及其在断路器优化设计中的应用

为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法.首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA算法性能优于其他算法;最后,将改进的FPA算法应用到断路器优化设计中,对两种不同类型的万能式断路器的能耗模型进行优化仿真,并计算出对应的断路器参数.结果 表明,采用改进的FPA算法设计的断路器参数更加合理,能耗值更低,可以有效提高能耗参数的设计精度和设计效率.     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...