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...     

混沌免疫粒子群优化算法在BP网络训练中的应用

将人工免疫系统中的克隆选择和混沌算法引入粒子群优化算法,提出一种混沌免疫粒子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和混沌变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.结合Iris分类问题,将新算法应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较.实验结果表明,该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性.     

基于粒子群优化神经网络的财务预警模型研究

针对基于神经网络的财务预警方法网络结构复杂和训练时间长的缺点,笔者提出了基于粒子群优化神经网络的财务预警方法.首先对样本数据进行归一化处理,然后采用粒子群优化的BP神经网络来进行训练,最后用训练好的神经网络对我国上市公司财务状况进行预测.仿真实验表明,该方法克服了普通BP神经网络的缺点,使得网络结构的复杂度降低,同时提...     

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.     

PSO算法与BP神经网络在电力系统辨识中的比较研究

系统辨识是控制工程领域中研究的重要问题之一。首先对BP神经网络和微粒群算法进行了深入分析。以含STAT-COM电力系统为辨识对象,分别采用BP神经网络和微粒群算法对其进行辨识分析。对两种算法的收敛精度进行了分析比较。结果表明PSO算法在系统辨识上具有优势。     

粒子群优化算法在电网规划中的应用

粒子群算法适合求解连续变量优化问题,本文提出了粒子群算法的新离散化方法。常规粒子群算法在电力系统优化问题中取得了成功,但有“趋同性”。本文提出了改进多粒子群优化算法（IPPSO）,IPPSO是两层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快收敛。粒子群以及粒子状态更新策略不要求相同。     

一种新的优化神经网络权值算法及其应用

为克服和改进BP算法的不足,文章在分析遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法优越性与不足的基础上,提出了一种基于GA和PSO结合的算法——GA-PSO算法,用于训练神经网络权值.算法产生下一代个体时,不仅采用交叉和变异算子,而且在重新定义局部最优粒子的基础上,引入粒子群优化算法,有效地结合了遗传算法的全局收敛性能和粒子群优化算法的局部搜索能力.通过对异或问题和IRIS模式分类问题的学习,仿真结果明显好于单纯地用GA或PSO进行前向神经网络训练,能有效避免早熟收敛的同时,提高搜索精度.     

基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用

文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。     

基于改进粒子群优化算法的电机故障诊断研究

针对电机转子故障,利用神经网络方法进行故障诊断研究。将基本粒子群优化(PSO)算法进行改进,并用其训练反向传播(BP)神经网络,对电机转子进行故障诊断。选用电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将故障信息数据作为输入量代入已训练好的神经网络,通过输出结果即可诊断故障类型。仿真结果表明,基于改进PSO算法的BP神经网络可以有效地识别电机常见故障,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。     

粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.     

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。     

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。     

基于PSO和神经网络的中厚板凸度预报模型辨识

针对在钢板轧制过程中很难精确预报中厚板的凸度问题,将粒子群算法和神经网络用于辨识中厚板凸度预报模型.结合了神经网络和粒子群算法各自的优点,先采用三层神经网络建立神经网络预报模型,再利用粒子群算法对网络的权阀值进行训练.实验结果表明:相对于BP神经网络凸度预报模型,本文设计的PSO神经网络预报模型在收敛速度和预报精度上明显优于BP神经网络,具有精确性、收敛性和快速性等特点.     

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.     

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。     

采用改进神经网络PID控制的车辆悬架振动仿真研究

为了研究车辆悬架振动模型,创建了车辆悬架平面简图,并根据牛顿定律推导出车辆悬架振动微分方程式。引用BP神经网络PID控制器,对传统粒子群算法进行改进,将改进粒子群算法用于优化BP神经网络PID可知结构。通过MATLAB软件中对车辆悬架位移、速度和加速度进行仿真验证;同时,与BP神经网络PID控制器仿真结果进行比较和分析。结果表明,车辆悬架采用BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较大,车辆整体振动幅度较大;而采用改进BP神经网络PID控制器,悬架行程、轮胎位移和车身加速度均方根值较小,车辆整体振动幅度较小。采用改进神经网络PID控制车辆悬架,能够抑制路面噪声激励对车辆振动幅度的影响,提高车辆行驶的安全性。     

基于BP-PSO的致密气压裂施工参数优化

压裂施工参数优化是水力压裂过程中的重要一个环节。为了精准设计压裂施工参数,达到节约开发成本和增产的目的。首先初选出影响水力压裂效果的参数,再用灰色关联分析法对参数进行排序,然后讨论参数个数对BP神经网络模型效果的影响,最终确定参数个数为10个。利用粒子群算法构建日产气量最优化模型,进而反演出最优压裂施工参数。应用于X区块的97口致密气井,BP神经网络模型准确率为86.52%。对7口井进行压裂施工参数优化后,每口井所有层的总平均增产率为5.57%。该方法具有投入成本低和操作简单等优点,为现场压裂设计提供借鉴和参考,具有一定的实际意义。     

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.