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.     

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。     

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.     

前向神经网络粒子群优化学习算法研究

将粒子群优化算法用于前向神经网络权值的学习算法研究,以神经网络学习算法研究的典型问题之一的XOR问题作为研究实例,针对算法的收敛性、学习速度以及算法对初值的鲁棒性等性能指标,分别对标准的PSO算法、改进的PSO算法以及BP算法及其带动量项的BP算法进行了比较研究.研究表明,PSO算法在前向神经网络权值的学习算法中其所有的性能指标均优于传统的BP算法,PSO算法在神经网络的应用中具有广阔的前景.     

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。     

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。     

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。     

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征。首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

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。     

改进型粒子群优化算法的BP神经网络全息图压缩

针对拥有庞大数据量的全息图再现像质量不理想的问题, 提出一种针对粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization)中学习因子和惯性权值进行动态调整的方法, 将改进后的算法与反向传播(BP: Back Propagation)神经网络相融合形成改进型粒子群优化BP 神经网络(MPSO-BP: Modified Particle Swarm Optimizing
BP Neural Network)并用于全息图压缩。通过与BP 神经网络和粒子群优化BP 神经网络(PSO-BP: Particle Swarm Optimizing BP Neural Network)压缩算法进行对比, 证明了该网络压缩算法在保持较好的压缩效率时得到的全息图再现像质量更好。     

粒子群优化BP网络及其应用

提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点,最终得到BP网络的最佳参数值.利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态,仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果.     

基于粒子群优化的过程神经网络学习算法

基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构。粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能。两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度。     

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.     

优化BP神经网络的快速细菌觅食算法

为了提高BP神经网络的全局收敛能力和预测精度,提出了混合PSO的快速细菌觅食算法优化BP神经网络（FBFABP）的方法,并以石漠化危险度预警为例进行验证。结果表明,通过使用粒子移动和简化细菌趋化操作,提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。相对于其它神经网络训练算法,该方法具有较好的预测精度和泛化能力,具有一定的优...     

分段式微粒群优化算法

提出一种分段式微粒群优化算法。该算法将所要搜索的区域分成若干段,首先在每一区段内搜索出区段的最优位置,然后将各区段的最优位置组成一微粒群,继续搜索全局最优位置。通过对5个常用标准测试函数进行优化计算,仿真结果表明:分段式微粒群优化算法能有效地搜索到全局最优解,具有比基本微粒群优化算法更快的搜索速度和更好的优化性能。