基于PSO-BP神经网络的城轨列车转向架轮对轴箱故障预测

为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络(BP)和粒子群算法优化的BP神经网络(PSO-BP)分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。     

基于改进粒子群算法的BP网络在DTC系统中的转速辨识

利用改进粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的权值和罔值,有效地解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点,能更快速的实现收敛,不仅具有广泛的映射能力,还明显提高了运算效率.通过对直接转矩控制(DTC)系统进行MATLAB/SIMULINK仿真研究,结果表明:基于PSO-BP神经网络构造的速度辨识器具有良好的辨识效果.     

PSO-BP模型在城市用水量短期预测中的应用

为解决现有的城市用水量短期预测BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小点和收敛速度慢等问题,通过对城市时用水量数据特征的分析,应用基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法对BP网络的初始权值进行优化,建立了PSO-BP城市时用水量预测模型.在算例分析中与传统BP神经网络预测法进行对比,发现该方法的收敛速度明显提高,且平均预测精度提高了2%,在用水量短期预测中非常有效.     

基于PSO算法的弹道辨识网络及仿真

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的弹道辨识及仿真的技术。根据弹道质心运动方程模型，以小脑模型开关控制器神经网络(CMAC)为核心构建了辨识网络，利用PSO算法控制辨识与仿真的实现。仿真试验表明，利用PSO算法实现弹道辨识比BP算法辨识精度高，收敛性好。     

基于HS-BP算法的尾矿库安全评价

为有效预防尾矿库事故的发生, 针对尾矿库事故率具有随机波动性和非线性的特点, 采用和声搜索算法(HSA)和BP神经网络建立尾矿库安全评价模型. 该方法利用HS算法对BP神经网络权值进行优化, 进而对尾矿库进行安全评价. 通过对辽宁本溪南芬尾矿库安全现状进行拟合预测, 结果表明:将HS算法和BP神经网络有机结合, 能够克服传统BP网络易陷入极小值、收敛速度慢得缺陷, 有效的刻画了尾矿库事故的随机波动特性, 并且预测能力均优于其他评价算法, 具有重要意义.     

粒子群算法在小波神经网络中的应用

利用粒子群(PSO)算法对小波神经网络(WNN)中的参数{am，bm，w(am，bm)}进行优化，取代了传统的梯度下降法。并将仿真结果与BP网络进行比较，仿真数据表明，PSO算法在叠代次数、函数逼近误差、网络性能方面均比BP网络有着显著的提高，且在粒子数目较大的情况下能有效避免BP网络无法避免的局部极小值问题。     

公共工程施工过程风险控制的审计评价

围绕建立基于FMEA、GCA、PCA与PSO-BP相结合方法的公共工程施工过程风险控制的审计评价模型,在分析相关文献的基础上,结合专家咨询和对工程建设的调查研究,明确施工人员风险、施工技术风险、施工组织风险和施工环境风险4个影响公共工程施工风险的决定因素,构建了公共工程施工风险控制的审计评价的指标体系;采用FMEA与专家经验相结合的方法,将各定性指标定量化,确定了各评价对象的专家评价结果,通过灰色关联分析,确定了各个风险指标与专家评价结果的关联程度;结合主成分分析、粒子群优化算法、BP神经网络对某高速公路工程的承建企业的施工风险进行了审计评价。实证结果表明FMEA、GCA、PCA与PSO-BP神经网络相结合的方法,提高了审计评价的科学性和客观性。     

单纯形微粒群优化算法及其应用

将微粒群优化算法(PSO)与单纯形法(SM)相结合,提出单纯形微粒群优化算法(SPSO)。通过对5种常用测试函数进行优化和比较,结果表明SPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后将SPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立基于SPSO的粗汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据对比,表明该模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景。     

基于粒子群规则挖掘算法的洪灾风险评价模型

运用粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)进行规则挖掘是一个新的研究热点. 提出了一种基于粒子群规则挖掘算法(PSO-Miner)的洪灾风险评价模型. 基于GIS技术利用该模型对北江流域洪灾风险等级进行了评判, 结果表明: PSO-Miner算法是一种无参数评判的智能方法, 具有较强的全局收敛能力和鲁棒性; 所挖掘的If-Then评判规则能更简单和准确地描述各评价指标与风险等级之间的复杂关系; 总体精度比BP神经网络模型的更高, 而且能客观地反映北江流域洪灾风险实际情况; 与GIS技术结合, 便于分析洪灾风险的空间 格局及内在规律, 具有较好的适用性.     

基于动态温度调控的空调系统能耗预测

针对动态温度调控的空调系统能耗预测问题,设计了动态温度调控策略并通过EnergyPlus仿真得到空调系统逐时能耗数据集.在采用集成方法分析能耗的基础上,建立改进PSO算法优化BP神经网络(improved particle swarm optimization-back propagation neural netwo...     

Multilayered feed forward neural network based on particle swarmopti mizer algorithm

1 .INTRODUCTIONNowadays there are many algorithms used to trainand opti mize neural network.BPalgorithm,whichisbased on gradient vectors of nodes ,is the most popu-lar neural network training method. Once gradient in-formation is obtained, kinds of regression technologiesbased on gradient can be adopt to update parameters.However BP algorithm faces some problems :(1) speed of convergence ; (2) local mini ma ; (3)sensitivity of initial value ;(4) dependence on gradi-ent information. For s…     

改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测

为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

基于粒子群优化模糊神经网络的高技术知识创新评价

针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点,建立了评价指标体系|结合粒子群优化算法,提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法,这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用,证明了此种模型结构与算法适用性好,便于计算机实现,且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。     

改进免疫算法在预测过程神经网络中的应用

基于过程神经网络（procedure neural network, PNN）建立了具有高精确度的多步预测模型。针对PNN训练过程复杂的特点,提出了一种基于正交基函数展开和矢量矩免疫算法(vector distance based immune algorithm, VD-IA)相结合的PNN训练方法。根据PNN在三角函数正交基展开形式下的数学模型,推导出适用于VD-IA的优化问题模型,采用一种自适应策略加快了VD IA的收敛速度。基于Mackey-Glass混沌序列检验了该方法的有效性,将该方法与BP训练方法、改进粒子群优化（improved particle swarm optimization, IPSO）算法进行了对比分析。仿真结果表明,基于VD-IA的PNN训练方法可以获得较优的结果,且获得泛化性能较好的PNN模型。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

基于PSO-BP神经网络的广播星历轨道误差预测模型

在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的轨道误差预测模型。通过粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,利用广播星历解算出的卫星空间位置和速度,并结合时间信息和摄动改正数对神经网络进行训练和测试。结果表明该模型对广播星历轨道误差具有较好的拟合能力和预测效果,用该模型对卫星位置解算提供误差补偿,可有效提高卫星定轨精度,降低系统级误差。     

基于一维CNN参数优化的压缩振动信号故障诊断

针对一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)参数多的特点,提出一种正交试验和粒子群优化算法相结合的参数优化方法,并将其应用于压缩振动信号故障诊断。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,为大量振动信号的采集与传输提供一种有效途径。首先利用CNN“端-端”特性,建立了基于压缩信号的CNN故障诊断模型。利用正交试验进行参数范围的粗略评价,选择出最优方案。对最优方案中每个参数,利用多目标粒子群优化算法进行细化,得出精确的参数最优取值。选择齿轮箱实测信号和西储大学轴承信号作为研究对象。实验结果表明,经过优化后非劣粒子的输出特征分类明显, CNN诊断率有明显提高,也证明了对压缩信号直接进行故障诊断的可行性。