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针对国内外研究中现有团雾预测方式中出现的不足,建立了基于遗传算法优化的神经网络预测模型,用以对高速公路团雾的发生进行预测.在利用遗传算法得到BP神经网络的初始权值和阈值基础上,通过神经网络对输入的历史团雾气象数据进行学习训练,建立团雾预测模型.经优化的神经网络模型避免了由于神经网络初始权值、阈值难以确定所造成的网络震荡问题,以及神经网络计算过程中易陷入局部解的问题.实验结果表明,优化后的团雾预测模型具有较高的预测精度,为高速公路团雾的预测提供了新的方法与思路. 相似文献
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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. 相似文献
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根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行. 相似文献
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分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能.通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点.通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测.训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中. 相似文献
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《天津师范大学学报(自然科学版)》2017,(6)
为提高三七药材价格的短期预测准确性,利用遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于BP神经网络的三七药材价格预测模型.采用连续K月三七价格的滚动预测方式,对下一个月进行预测.通过三七价格时间序列自回归分析确定K值为2,以连续2个月的三七价格作为BP的输入变量,预测其后一个月的三七价格,并对三七价格的BP神经网络模型和传统时间序列预测模型ARIMA进行分析比较.实验结果表明:遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度,且比ARIMA模型对价格骤变情况更敏感. 相似文献
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基于遗传神经网络的数字化渐进成形回弹预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,采用遗传算法(GA)对BP神经网络(初始权值、阈值)进行了优化,将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合,建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型,对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较,表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系,为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径. 相似文献
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《南通大学学报(自然科学版)》2016,(2)
为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间. 相似文献
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一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络 总被引:1,自引:0,他引:1
Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与 Elman 网络相结合,建立了改进的 AFSA-Elman 边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测. 相似文献
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针对基于单一BP神经网络的纱线质量预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络的纱线质量预测模型,采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.通过试验表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高纱线质量预测模型的精度和稳定性,其性能优于基于单一BP神经网络模型的纱线质量预测. 相似文献
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基于云自适应遗传算法的改进BP算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快. 相似文献
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为了消除网络时延对网络控制系统的影响,采用Elman神经网络预测系统时延采样值,并用遗传算法优化神经网络权值阈值.实验仿真表明:经遗传算法优化后的Elman神经网络具有很好的预测精度及动态性能,能够消除时延的影响,并验证了该方法对时延采样值预测的有效性. 相似文献
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针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型。采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化。结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度。该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考。 相似文献
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通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型. 相似文献
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针对目前国内对铝电解槽槽况诊断存在的的难度大、效率低等问题,设计了一种以槽电压信号为特征向量的诊断样本和BP神经网络模型.利用BP神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽况进行分析预测.同时本文利用遗传算法的最优搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.通过MATLAB对状态预测算法进行编程.结果显示,对铝电解槽槽况的判断基本正确. 相似文献