基于改进麻雀搜索算法的空气质量指数预测

为更准确地预测空气质量指数(Air Quality Index, AQI),提出一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm, ISSA)的AQI预测模型(ISSA-BP)。利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)的全局搜索性能对BP神经网络的权值和阈值进行优化,解决传统BP神经网络在预测AQI过程中出现的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。同时,针对SSA在优化过程中的缺陷,引入立方映射和优化策略增强算法的全局搜索及收敛能力,进一步提高预测性能。应用ISSA-BP模型预测杭州市AQI,实验结果表明,与其他模型相比,该模型的预测精度有显著提升。本研究为大气污染防治提供了新的预测方法。     

基于窄带物联网的电缆接头温度监测系统

为及时准确地监测电缆接头实时温度,设计了一种基于窄带物联网(narrow band internet of things, NB-IoT)技术的电缆接头温度在线监测系统。系统结合嵌入式系统、NB-IoT通信和云平台技术。终端装置采用STM32单片机及传感器实时采集温度数据,通过硬件选型、电源管理电路设计及合理调整监测频率保证装置低功耗性能,并通过NB-IoT组网实现温度数据远程传输。系统后台监控中心部署于OneNET云平台,云端存储监测数据,通过个人电脑(personal computer, PC)或移动端发送超文本传输协议(hyper text transfer protocol, HTTP)请求的方式对云平台数据进行订阅,实时观测电缆接头温度状态。此外,为减小测量误差,采用SSA-BP神经网络模型对采集数据进行校正,达到高精度测量的目的。测试结果表明,该系统工作稳定可靠,具有功耗低、测量精度高的优点,能够实现电缆接头温度的实时监测。     

基于改进麻雀搜索算法和支持向量机的边坡稳定性

边坡失稳是由多种因素共同作用的结果,常规的数学模型难以准确预测。为提高边坡稳定性预测精度,采用多策略融合改进麻雀搜索算法（improved sparrow search algorithm,ISSA）优化支持向量机（support vector machine,SVM）,进而建立边坡稳定性预测模型（ISSA-SVM模型）。将重度、粘聚力、内摩擦角、边坡角、边坡高、孔隙压力比6项因素作为输入特征,将边坡稳定性状态作为输出结果,进而预测边坡稳定性。选取国内外工程实例建立边坡数据库,将ISSA-SVM模型与SSA-SVM模型进行对比分析,通过灰色关联度分析法（grey relation analysis,GRA）进行敏感性分析。结果表明：ISSA-SVM模型预测精度更高、泛化能力更强,粘聚力和内摩擦角是对边坡稳定性最为敏感的因子。所提ISSA-SVM模型不仅能够准确地预测边坡稳定状态,还可以为其他领域相关问题提供参考。     

多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代收敛时易陷入局部最优的问题,提出多策略改进的麻雀搜索算法（NLSSA）。利用邻域重心反向学习策略优化麻雀算法的初始种群,提高初始个体质量。通过Levy飞行策略的长短距离跳跃更新麻雀生产者位置,从而提升麻雀算法的局部极值逃逸能力。在跟随者位置更新机制中引入自适应权重,从而平衡麻雀算法的局部挖掘和全局寻优能力。为了验证所提NLSSA算法的性能,利用8个基准测试函数进行测验,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果表明,与麻雀搜索算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法和其他改进的麻雀搜索算法相比,NLSSA算法在寻优精度、稳定性能和收敛速度方面的效果更佳。     

基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法

为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA) 依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA) 。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle 映射; 采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明：与原始的SSA 、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA) 、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO) 、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA) 和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO) 相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。     

基于动态预警与选择变异的改进麻雀分类算法

针对麻雀搜索算法寻优性能低、多样性不足问题,为提高算法的全局搜索能力和局部开发能力,提出一种基于动态预警与选择变异的麻雀搜索算法(CGSSA).采用线性微分递减的方式动态设定优化过程中的预警者数量,在更新过程中设定选择因子,按照震荡衰减的规律对算法中一定数量的较差个体进行变异,并在变异结束后对更新前后的个体择优选取.实...     

基于改进麻雀搜索算法的黄河花园口日径流预测研究

为准确预测河南省内黄河径流量,减少黄河泛滥隐患,帮助防洪工作开展。文章提出以改进麻雀搜索算法（ISSA）为基础的EMD-ISSA-LSTM径流预测模型。选取花园口水文站2009—2022年日径流数据作为实验数据,均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和纳什效率系数（NSE）作为模型评价指标。实验结果表明：EMDISSA-LSTM模型在花园口日径流预测中具有较好的准确性和稳定性,其中,预见期为1 d时NSE达到0.965。该研究为花园口水文站日径流预测工作提供了有效的工具,有利于水资源优化管理和水库的防洪调度。     

基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减弱、易于陷入局部最优等问题,提出了一种基于等级制度和布朗运动的混沌麻雀搜索算法(CSSA-HB).首先引入混沌映射调整麻雀搜索算法关键参数;其次引入等级制度,利用父代种群中3个最优个体对警戒者进行位置更新,加强个体间交流,增强种群多样性;然后利用布朗运动可控均匀步长,增强算法的探索能力;当算法陷入停滞时,利用布朗运动策略对个体施加扰动,促使算法跳出局部最优;最后利用贪婪策略保留优势个体,有效加快收敛速度.对12个测试函数进行仿真实验,结果表明混沌映射能有效增强算法性能,迭代映射表现最佳;改进算法具有较强的局部最优规避能力、更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

基于改进麻雀搜索算法及动态窗口法的路径规划

对于麻雀搜索算法收敛中期局部探索能力不足、在路径规划方面路径不平滑且动态避障能力差的缺点。首先针对麻雀搜索算法局部探索能力的不足,利用混沌映射初始化种群,并且利用上一代全局最优解与动态自适应权重优化发现者位置更新方式;然后,使用一种线性路径策略,减少折点与节点数量;最后,针对其路径不平滑,动态避障能力差的缺点,将优化后的麻雀搜索算法与动态窗口法融合。实验结果表明改进的麻雀搜索算法与动态窗口法融合算法平衡了全局与局部发掘能力,加快了寻路过程的收敛速度,优化了路径且避障能力显著提高。     

采用危险度预警的进取麻雀搜索算法

为了解决麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性降低且容易陷入局部最优的问题,提出一种采用危险度预警的进取麻雀搜索算法。首先制定保持进取策略,选取种群中适应度值优秀的个体与适应度值变化幅度大的个体共同培育生成学习样本,加快寻优速度。然后将种群进化过程分为稳定阶段和进取阶段,并在每个阶段执行不同策略：稳定阶段策略利用全局最优解和学习样本引导种群进化,增强局部开发能力;进取阶段策略利用个体历史最优解和学习样本引导种群进化,增加种群多样性并提高全局探索能力。此外,设计危险度预警策略用于检测种群是否陷入局部最优,并通过保存的优秀样本动态更新较差个体,帮助种群跳出局部最优。与其他几种有代表性的改进麻雀搜索算法一起针对CEC2017测试集进行对比实验,其结果证明了本文算法在收敛速度和收敛精度上有明显改进,能有效避免陷入局部最优。     

基于BP神经网络颜色单通道温度测量及比较

基于高温物体的颜色与温度存在着非线性映射关系,提出一种基于神经网络的图象颜色测温方法.将获取的高温物体图像进行R,G,B(红、绿、蓝)三色素分离,分别独立地送入BP神经网络,通过样本训练后,拟合其与温度的非线性关系.实验证明,R,G,B都有良好的测量精度效果,其中绿色单通道精度最高且测量范围最大,说明此温度测量方法是切实可行的.     

基于混沌PSO—DV优化BP神经网络的汽车故障诊断

针对传统的PSO优化BP网络的局限性,提出了一种混沌PSO—DV算法和BP神经网络的混合算法．该算法具有混沌算法的局部搜索遍历性,DE算法的种群多样性及BP神经网络的快速搜索能力等优势．仿真结果表明,混沌PSO—DV优化的BP神经网络应用于汽车发动机故障诊断,使得故障诊断的效率和准确率得到了很大的提高．     

遗传算法优化BP神经网络的泊车位数量预测

为了提高停车场空余泊车位短时预测的精度,利用遗传算法优化BP(back propagation)神经网络的权值和阈值,建立了基于GABP(genetic algorithm back propagation)神经网络的有效泊车位数量的预测模型,并对该预测模型进行训练,最终得到最优解。实验结果表明,该方法对泊车位数量预测具有更高的预测精度,且非线性拟合能力显著。     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

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.     

基于改进BP神经网络的镁还原率预报研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的原理及特点,简述了皮江法炼镁工艺流程。为了研究各工艺参数与镁还原率之间的关系,针对标准BP神经网络存在的收敛速率慢、易陷入局部极小值等缺陷,建立了以煅白活性度、配硅比、制球压力、还原时间、还原温度、真空度为输入,镁还原率为输出的基于遗传算法优化的BP神经网络镁还原率预报模型。利用筛选后的生产数据对模型进行训练和预测,结果显示该预报模型能够较为精确地预报镁还原率,预测误差在±1.0%范围内的命中率达96%,最大误差小于1.3%,一定程度上可用于指导皮江法炼镁工艺中工艺参数的选择。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

断层推断的改进BP神经网络方法

断层可破坏煤层的完整性和连续性 ,对采煤工作面的生产具有重要的影响 ,在矿井投产前 ,必须准确地查明采区内的断层情况。文章运用动量法和自适应调整学习率的改进 BP神经网络 ,选取 5个地震特征参数进行了断层推断。结果表明 ,改进 BP神经网络是一种有效的断层推断方法     

基于BP神经网络的关口电能计量装置测量误差预测及校正

关口电能计量装置造成的误差通常会给电网公司带来巨大的经济损失,因此提高关口电能计量装置的准确度,具有十分重要的应用价值.通过对关口电能计量装置的历史数据进行分析,采用BP(back propagation)神经网络算法进行误差预测,筛选出最适合关口电能计量数据的优化模型,并且校正计量异常值,从而减小电能计量装置产生的误差,提高电能计量的准确性.实验表明,误差预测及校正模型能准确预测关口电能计量装置误差,修正异常值.     

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。