自适应粒子群优化BP神经网络的变压器故障诊断

在分析粒子群参数特征的基础上,提出自适应粒子群优化算法,使用自适应粒子群优化BP神经网络,建立基于自适应粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)的变压器故障诊断系统.通过对52组训练样本和28组测试样本的仿真实验,可知自适应PSO-BP法能提高变压器故障诊断的准确率,有效减小网络的误差精度.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断方法

本文利用BP神经网络对变压器进行故障诊断。该方法以变压器油中特征气体的含量作为输入参数,输入到经过训练之后的BP神经网络,经过实际输出与期望的对比分析表明,采用该方法对变压器进行故障诊断是有效的。     

粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.     

基于粒子群和布谷鸟搜索的BP神经网络优化方法研究

针对BP神经网络初始化敏感性高、易陷入局部最小值的问题,研究基于粒子群优化和布谷鸟搜索融合的BP神经网络优化方法,提出一种分层的融合优化模型MB-PSO-CS-BP。该方法在下层使用Mini-Batch算法将粒子群分割为小种群,利用粒子群优化算法进行局部搜索;在此基础上采用布谷鸟搜索算法进行全局搜索,从而减小BP神经网络初始化的敏感性,减缓其陷入局部最优的症状。在实际应用领域的数据集上对所提出算法进行实验验证。相较于一般的PSO-BP模型与CS-BP模型,所提出的MB-PSO-CS-BP融合模型在全局最优值、均方误差等多个评估指标上有所改进,进一步提升了利用BP神经网络进行预测的准确性与稳定性。     

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BP神经网络诊断桥梁结构故障

改进BP算法加快其收敛速度,将其应用于诊断悬梁板的故障.通过仿真实验验证该算法可行有效,可实现故障裂纹位置的预测,提高故障识别率28.01%.     

基于免疫粒子群混合算法优化BP网络的矿压预测方法

为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压主要影响因素作为模型基础数据,对工作面来压强度和来压步距进行预测。结果表明：IA-PSO-BP网络模型的收敛速度较BP网络模型和PSO-BP网络模型分别提高8倍和2倍,IA-PSO-BP网络模型的预测值与实测值基本吻合,预测结果的相对误差分别约为BP网络模型和PSO-BP模型的1/5和1/3。基于IA-PSO-BP的工作面矿压预测方法具有较快的收敛速度和较高的准确率,实现了工作面初次来压强度、周期来压强度、初次来压步距和周期来压步距距预测,为煤矿井下工作面矿压预测提供了一种新的技术途径。     

基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统设计

网络规模不断扩大的同时,也容易受到各种安全风险的威胁,因此,必须对网络安全风险进行准确评估。传统的评估系统中存在的趋势性、周期性以及随机性影响评估准确率的问题,导致评估的结果大都不准确;为此,提出并设计了基于混沌粒子群优化BP神经网络的网络安全风险评估系统。首先对系统的硬件进行了设计,并得出了设计的框图;然后使用混沌粒子群的优化算法和BP神经网络的算法对系统的软件进行了设计;最后进行了对比的实验。实验结果表明,该系统能够更好的协调,并处理评估过程中出现的问题,不会受到趋势性、周期性以及随机性的影响,能够更好的发挥网络安全评估的效果,提高评估的准确率,减小相对的误差。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障类型的特征,结合油中气体分析法及三比值法,应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。根据BP神经网络的概念、结构和算法原理,探讨了不同隐含层的神经元个数对神经网络训练性能的影响。通过对仿真结果的分析与测试,结果表明BP神经网络对变压器故障诊断具有较好的应用效果。     

基于BP网络模式识别的变压器故障诊断

针对传统的离线色谱分析法在变压器故障诊断中的不足，提出了一种基于BP网络模式识别的变压器在线故障诊断方法。阐述了模式识别的原理。建立了诊断模型，给出训练精度。通过将BP网络诊断结果与传统三比值法诊断结果的对比，验证了该诊断方法的准确性与有效性。     

粒子群优化BP神经网络用于重复记录检测

针对数据规模的扩大,重复记录检测效率往往不能进一步提升的问题,提出一种粒子群优化BP神经网络的重复记录检测方法,充分利用了神经网络的非线性映射和粒子群算法的全局优化特性。将基于学习的思想和进化的思想应用到重复记录检测中,避开了传统方法计算属性权重的问题。理论分析和实验表明:该方法不仅具有好的检测精度,而且具有很好的时间效率,能够有效地解决大数据量的相似重复记录检测问题。     

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。     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

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.     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

BP神经网络在诊断气象仪故障的研究

针对神经网络在气象仪故障诊断中的应用研究,提出了以神经网络技术为基准,针对气象仪常见的几类故障分别建立相对应的子神经网络,并总体组成一个神经网络系统来诊断气象仪的故障方法,以帮助维修人员快捷、准确、自动地诊断出故障原因,以降低故障处理时间,提高运行效率。     

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(CODeff)与出水固体悬浮物(SSeff)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...     

基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基（RBF）神经网络的短期电力负荷预测模型．采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值．综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测．仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性．     

基于粒子群优化神经网络的财务预警模型研究

针对基于神经网络的财务预警方法网络结构复杂和训练时间长的缺点,笔者提出了基于粒子群优化神经网络的财务预警方法.首先对样本数据进行归一化处理,然后采用粒子群优化的BP神经网络来进行训练,最后用训练好的神经网络对我国上市公司财务状况进行预测.仿真实验表明,该方法克服了普通BP神经网络的缺点,使得网络结构的复杂度降低,同时提...