基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究

提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力.     

基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

一种基于遗传BP神经网络的分数阶参数整定方法

对于离散、非线性、大时滞等复杂系统BP神经网络具有优越的处理能力。而将遗传算法引入与之结合,能够有效的弥补神经网络的缺陷,从而能显著提高收敛速度并且减小系统误差。本文运用遗传算法来改进BP神经网络,实现改进的BP神经网络具有更好的收敛性,然后采用改进的BP神经网络对分数阶PID控制器参数进行整定,通过具体实例在Matlab平台下进行仿真,验证所提方法的有效性。仿真结果表明遗传算法能够有效的改善神经网络在收敛速度和预测精度上的不足,基于本文改进方法对一个复杂分数阶被控系统进行分数阶PID控制器设计,通过仿真曲线证实了所提方法设计的控制器能够取得良好的控制品质。     

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.     

基于GA-BP神经网络的隧道初期支护钢拱架内力预测

针对误差反向传播(BP)神经网络易陷入局部极小值的问题,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,先以遗传算法全局最优的特性对初始化的BP网络的权重和阈值进行优化,再将优化的权重和阈值作为初值带入BP网络训练得到最优解.运用此改进的BP神经网络对竹盖山隧道初期支护钢拱架内力进行预测,取得了良好的效果,精度高、收敛快,为指导和控制工程施工提供了有效的依据.     

一种基于遗传BP神经网络的分数阶PI~αD~β参数整定方法

对于离散、非线性、大时滞等复杂系统BP神经网络具有优越的处理能力。而将遗传算法引入与之结合,能够有效的弥补神经网络的缺陷,从而能显著提高收敛速度并且减小系统误差。本文运用遗传算法来改进BP神经网络,实现改进的BP神经网络具有更好的收敛性,然后采用改进的BP神经网络对分数阶PID控制器参数进行整定,通过具体实例在Matlab平台下进行仿真,验证所提方法的有效性。仿真结果表明遗传算法能够有效的改善神经网络在收敛速度和预测精度上的不足,基于本文改进方法对一个复杂分数阶被控系统进行分数阶PID控制器设计,通过仿真曲线证实了所提方法设计的控制器能够取得良好的控制品质。     

基于遗传算法的改进BP算法在水污染预警应用

遗传算法与BP神经网络结合,建立嘉陵江水污染颓警系统。通过遗传算法为BP神经网络提供训练样本集,利用改进的BP算法进行训练学习。该BP算法有效控制了陷入局部极小。将学习后的系统用于嘉陵江水污染预测,结果表明该系统提高了嘉陵江水污染预警的准确性和实时性。     

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。     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

矿井提升机制动器的GA-BP故障诊断

针对矿井提升机制动器经常出现故障、耦合信号导致故障诊断相对复杂的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的方法,通过调查和研究矿井提升机制动器的故障类型,收集相关数据,根据GA-BP神经网络确定网络的输入量和输出量,对矿井提升机制动器进行故障诊断.利用Matlab进行遗传算法优化的BP神经网络故障诊断的仿真分析.研究结果表明,诊断误差较小,输出向量与实际的故障结果一致,所以将遗传算法优化BP神经网络应用到矿井提升机制动器的故障诊断中是有效且可行.     

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。     

电信客户流失的组合预测模型

针对电信行业客户流失的问题,设计基于决策树C5.0、BP神经网络及 Logistic 回归算法的组合预测模型,并对某电信企业进行客户流失预测.预测结果表明:与单一客户流失预测模型相比,组合预测模型命中准确率高,预测效果好,更能直观地显示出流失客户的基本特征.     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．     

基于BP神经网络的数据融合技术在分布式养老系统中的应用

根据神经网络在数据融合的应用比较成熟,BP神经网络具有实现简单,以及在一定范围内具有较高识别精度的特点,选用此方法,在分布式养老系统中对老人的体征信息和监控设备两种属性不同的图像信息进行融合处理,实时监测老年人的身体状态.当神经网络的输入信息维数过高时,会导致神经网络训练速度下降.针对此问题,对传统的基于神经网络的融合算法进行改进,利用粗糙集对输入数据进行约简,使神经网络输入数据降维.同时,将约简后的信息进行训练.算法在训练时间和融合结果的准确性上都有提高.     

神经网络决策树算法在钢材表面缺陷检测中的应用研究

文中采用BP神经网络决策树算法实现钢材表面缺陷非人工检测和分类,依据缺陷的特征提取数据,采用BP神经网络决策树算法构多类造分类器,输入标准样本分类器训练后,对钢材在实际生产过程中可能出现的氧化色、飞边、辊印、擦伤、孔洞、压痕等缺陷进行检测和分类,通过对检测结果的分析,缺陷分类准确率高,速度快。     

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型．通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO—BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高．     

遗传算法优化BP神经网络在纳税评估中的应用

将遗传算法优化误差反传(BP)神经网络的数据挖掘方法应用于纳税评估,为税务机关申报征收与税务稽查的数据挖掘建立分类预测模型.从分析的结果可以看出,模型具有良好的预测效果,能为提高税收管理的针对性和有效性提出一些参考建议,以提高税收征管的水平.     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

基于遗传神经算法优化的汉语分词模型

针对目前汉语分词系统中BP算法收敛速度慢等难题,本文将基于遗传的BP神经网络算法用于汉语分词模型,此模型结合了遗传算法和BP网络的优点.实验结果表明:该优化模型完全达到了汉语分词要求,并且在分词速度上也明显优于传统的BP神经网络,具有高精确性、收敛速度快等特点.     

基于蚁群神经网络的目标图像识别

该文提出一种基于蚁群优化与人工神经网络相结合的识别算法。该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快。针对飞机图像目标识别,提取图像三阶相关量特征、不变矩特征和图像边界的Fourier描述子特征,形成特征向量作为神经网络的输入向量。仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度。