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PHUI-GA: GPU-based efficiency evolutionary algorithm for mining high utility itemsets
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作者 JIANG Haipeng WU Guoqing +3 位作者 SUN Mengdan LI Feng SUN Yunfei FANG Wei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期965-975,共11页
Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining perform... Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining performance,but they still require huge computational resource and may miss many HUIs.Due to the good combination of EA and graphics processing unit(GPU),we propose a parallel genetic algorithm(GA)based on the platform of GPU for mining HUIM(PHUI-GA).The evolution steps with improvements are performed in central processing unit(CPU)and the CPU intensive steps are sent to GPU to eva-luate with multi-threaded processors.Experiments show that the mining performance of PHUI-GA outperforms the existing EAs.When mining 90%HUIs,the PHUI-GA is up to 188 times better than the existing EAs and up to 36 times better than the CPU parallel approach. 展开更多
关键词 high utility itemset mining(HUIM) graphics process-ing unit(GPU)parallel genetic algorithm(ga) mining perfor-mance
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基于GA-BP神经网络的大型客机气流角估计方法
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作者 张伟 张喆 +1 位作者 龚孝懿 王昕楠 《计算机仿真》 2024年第1期53-57,102,共6页
为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算... 为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算法对神经网络权值和阈值进行全局优化,提高估计精度;对某大型客机的试飞数据预处理后用于模型的训练和测试。仿真结果表明,训练完成的GA-BP神经网络模型对气流角的估计值贴近实际值,稳定性和精度明显高于BP神经网络。上述方法给飞机增加一个余度的气流角信号,可用于传感器故障时为飞机提供可靠的气流角信号。 展开更多
关键词 气流角估计 神经网络 遗传算法 试飞数据预处理 大型客机
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基于改进GA算法的电力变压器优化设计
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作者 李克讷 陈健民 +1 位作者 李武宁 陈福丁 《电工技术》 2024年第12期94-97,共4页
针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果... 针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果表明改进GA算法优化效果较好,运行时间较快,能有效减少电力变压器所需的材料成本或损耗。 展开更多
关键词 改进ga算法 电力变压器 优化设计 对比分析
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基于FCM-GA灌溉供水管网减压阀布设优化 被引量:1
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作者 常子峰 李红艳 +3 位作者 史文韬 张峰 崔佳丽 毛立波 《节水灌溉》 北大核心 2024年第5期38-45,共8页
为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化... 为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化阀后压力,以不同分区方案的成本与降漏效果为控制指标,筛选出最优方案。结果显示:最优方案(分5个区)将整个管网的漏损率降低至7.45%,相较初始管网降低了20.04%,降低的漏损费用可达114€/d,在减压阀服务年限内可收回成本并达到盈利,并实现对整个管网系统的压力管理,提高了管网的稳定性和可靠性,有利于减少管网事故发生。因此,基于FCM-GA的灌溉供水管网减压阀布设优化是一种安全、低成本和高效益的降漏与控压方法,在有效降低灌溉用水费用的同时,可更好地实现节水灌溉。 展开更多
关键词 灌溉供水管网 FCM-ga算法 供水管网分区 漏损控制 减压阀布设优化 压力管理
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基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法
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作者 王芳 《电脑与电信》 2024年第1期47-49,共3页
常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检... 常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检测节点,构建GA-SVM测算入侵信号检测模型,采用定位分离方法来实现信号检测处理。测试结果表明:针对选定的300个采样点进行信号入侵检测,对比于传统分布式光纤网络入侵信号检测组、传统FastICA测算网络入侵信号检测组,此次所设计的GA-SVM测算网络入侵信号检测组最终得出的入侵信号检测误检率被较好地控制在20%以下,说明基于GA-SVM算法的检测效果更佳,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ga-SVM算法 无线局域网 网络入侵 信号检测 检测方法 信号感应
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基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究 被引量:3
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作者 田水承 任治鹏 马磊 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期114-118,共5页
为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单... 为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。 展开更多
关键词 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 支持向量机(SVM) 煤层瓦斯含量 灰色关联分析(GRA)
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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量:5
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作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多
关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(ga-SVR)
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基于GAS算法的卵砾石粒径自动识别应用研究
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作者 蔡豫豪 高仕赵 +1 位作者 张丛林 董晓明 《泥沙研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期9-16,共8页
粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证... 粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证。结果表明:GAS级配曲线的相对误差为5.7%,相关系数为0.992。另外,采用单参数和多参数敏感性分析法来标准化参数调整方案,gre、can1和can2对GAS提取的级配曲线和特征粒径有显著影响,其中gre起主导作用,而can1和can2控制着砾石边界的检测完整性。 展开更多
关键词 粗粒床面 级配曲线 gaS算法 数字筛分 图像处理
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基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别 被引量:1
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作者 李韶华 李健玮 冯桂珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期121-130,共10页
准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-t... 准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。 展开更多
关键词 路面不平度识别 自适应卡尔曼滤波器 ga-LSTM 灰色关联法
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Quantitatively characterizing sandy soil structure altered by MICP using multi-level thresholding segmentation algorithm 被引量:1
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作者 Jianjun Zi Tao Liu +3 位作者 Wei Zhang Xiaohua Pan Hu Ji Honghu Zhu 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2024年第10期4285-4299,共15页
The influences of biological,chemical,and flow processes on soil structure through microbially induced carbonate precipitation(MICP)are not yet fully understood.In this study,we use a multi-level thresholding segmenta... The influences of biological,chemical,and flow processes on soil structure through microbially induced carbonate precipitation(MICP)are not yet fully understood.In this study,we use a multi-level thresholding segmentation algorithm,genetic algorithm(GA)enhanced Kapur entropy(KE)(GAE-KE),to accomplish quantitative characterization of sandy soil structure altered by MICP cementation.A sandy soil sample was treated using MICP method and scanned by the synchrotron radiation(SR)micro-CT with a resolution of 6.5 mm.After validation,tri-level thresholding segmentation using GAE-KE successfully separated the precipitated calcium carbonate crystals from sand particles and pores.The spatial distributions of porosity,pore structure parameters,and flow characteristics were calculated for quantitative characterization.The results offer pore-scale insights into the MICP treatment effect,and the quantitative understanding confirms the feasibility of the GAE-KE multi-level thresholding segmentation algorithm. 展开更多
关键词 Soil structure MICRO-CT Multi-level thresholding MICP Genetic algorithm(ga)
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基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别研究 被引量:1
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作者 张智轶 段文方 +2 位作者 韦家义 赵彬 林海燕 《电子设计工程》 2024年第3期120-124,共5页
针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰... 针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰动特征提取;利用GA算法优化卷积神经网络结构参数,在优化后的卷积神经网络内输入提取的扰动特征,输出扰动特征识别结果。通过仿真实验得出,该方法能有效提取扰动特征,提取到的特征类型数量与实际类型数量一致;在噪声环境下,该方法依旧能够有效识别扰动特征,最低识别精度高达98.7%。 展开更多
关键词 ga算法 卷积神经网络 分布式光伏 低压台区 电能质量扰动 特征识别
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基于PSO-GA的分片区块链系统性能优化方法
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作者 蒋腾聪 张建山 +1 位作者 郑鸿强 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1756-1762,共7页
在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力... 在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量. 展开更多
关键词 分片区块链 可扩展性 粒子群算法 遗传算法
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基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究
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作者 陈杰 《无线互联科技》 2024年第4期16-18,22,共4页
文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测... 文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对核桃树生长预测具有指导意义。 展开更多
关键词 遗传算法 DB神经网络 ga-BP模型 核桃树生长模型
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基于GA-BP神经网络模型的石墨烯发声器研究
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作者 胡卜元 王德波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1764-1769,共6页
为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数... 为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数进行了调节,并对比了基于dropout、基于正则化、基于正则化和GA遗传算法的三种神经网络模型。随后在模型中输入石墨烯发声器的正弦激励幅值、频率以及测量距离,使用GA遗传算法对隐藏层的权值和偏置进行全局寻优,将寻优结果代入BP神经网络,最终预测出给定条件下的声压级。结果表明,在均使用正则化的条件下,BP神经网络预测准确度为98.05%,均方差为0.23;GA-BP神经网络预测准确度达到98.62%,均方差仅为0.14。优化后精准度提高了0.57%,均方差降低了41.36%,展现出更加优异的准确性和适应性。该研究为预测多类特征传感器的非线性输出结果提供了一种高精准度、高适应性的方案。 展开更多
关键词 石墨烯热声发声器 BP神经网络 ga遗传算法 声压级
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基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化
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作者 廖锐全 李龙威 +2 位作者 王伟 马斌 潘元 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第2期91-100,共10页
为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色... 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 持液率 气液两相流 RBF神经网络 遗传算法 数据清洗
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基于GA-BP神经网络战储仓库选址决策模型
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作者 李晓星 陈玲 +1 位作者 南旭东 戴剑华 《兵工自动化》 北大核心 2024年第7期74-78,共5页
针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(back... 针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(backpropagation,BP)神经网络的权值和阈值进行优化,并给出实例证明遗传算法优化BP神经网络,可提高选址决策的效率和精准度。结果表明,该研究可为科学开展战储仓库选址工作提供思路和方法。 展开更多
关键词 遗传算法 ga-BP神经网络 战储仓库 选址决策
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基于GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
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作者 王雅坤 张宝林 +3 位作者 王兆成 周传君 郭仕佳 马琬雲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期33-36,共4页
为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进... 为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进行初步预测;然后,通过GA在寻优方面的优势进行浓度补偿,解决了BP神经网络局部陷入极值的问题。实验结果表明:基于GA⁃BP神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法对热导型氢气浓度传感器的预测准确度达到99.98%,最大相对误差值为0.2%,氢气浓度传感器的测量准确度提高了50.8%,为氢燃料汽车行业的发展奠定了基础。 展开更多
关键词 氢气浓度传感器 反向传播神经网络 遗传算法 遗传算法—反向传播神经网络
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基于Lin-GA的磁性示踪粒子六自由度检测技术
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作者 朱霈 郭天太 +2 位作者 刘璐 许新科 孔明 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期169-175,共7页
针对基于永磁体和磁传感器阵列的磁定位系统中定位算法存在执行速度慢、定位精度低等问题,提出基于线性算法和遗传算法(linear algorithm-genetic algorithms, Lin-GA)的混合搜索算法。利用自制定位装置中的三轴隧道磁阻(TMR)传感器阵... 针对基于永磁体和磁传感器阵列的磁定位系统中定位算法存在执行速度慢、定位精度低等问题,提出基于线性算法和遗传算法(linear algorithm-genetic algorithms, Lin-GA)的混合搜索算法。利用自制定位装置中的三轴隧道磁阻(TMR)传感器阵列采集磁性示踪粒子在空间产生的弱磁信号,首先通过线性算法利用磁场绝对向量信息进行粗定位,再利用遗传算法对示踪粒子的六自由度参数进行并行寻优,最终实现对磁性示踪粒子三维位置和三维方向的空间信息反演。实验结果表明,基于Lin-GA的混合搜索算法具有更高的定位精度和更短的执行时间,平均定位误差为(0.55±0.10) mm,平均定向误差为(0.68±0.30)°,平均执行时间为(30.49±4.89) s。 展开更多
关键词 磁定位 空间信息反演 Lin-ga算法 TMR传感器
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基于GA/PSO BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究 被引量:2
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作者 王欣 郭婧涵 +5 位作者 耿雅娴 王树桥 葛宇轩 袁京周 张丁超 韩梦非 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1560-1568,共9页
为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimiz... 为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA BP、PSO BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_(2.5)质量浓度、O_(3)质量浓度、NO_(2)质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R^(2))分别为0.80、0.55、0.78、0.67。研究结果可为日后VOCs污染预报预警提供理论参考。 展开更多
关键词 环境工程学 挥发性有机物(VOCs) 神经网络 智能优化算法 遗传算法 粒子群算法
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基于GA-XGBoost模型的水下螺旋盘管换热器换热量预测分析
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作者 陈于飞 蔡文剑 +1 位作者 蔡慧 黄瑶瑶 《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期98-103,110,共7页
提出了一种基于GA-XGBoost模型的水下螺旋盘管换热器换热量预测方法。首先,搭建了基于PLC和Wincc上位机的用于模拟水下螺旋盘管换热器和地表水源热泵联合运行过程的实验测试平台,由此获取到不同工况下的实验数据集。提出了一种基于遗传... 提出了一种基于GA-XGBoost模型的水下螺旋盘管换热器换热量预测方法。首先,搭建了基于PLC和Wincc上位机的用于模拟水下螺旋盘管换热器和地表水源热泵联合运行过程的实验测试平台,由此获取到不同工况下的实验数据集。提出了一种基于遗传算法和XGBoost的复合模型对换热量进行预测,该模型采用遗传算法对XGBoost模型进行优化,同时引入一种新的复合适应度函数指导遗传算法的参数寻优过程;最后基于所采集的实验数据集进行验证,以换热器多个特征作为模型输入,以换热量作为输出,得到平均绝对百分比误差为3.21%,均方根误差为0.476,决定系数达到0.974,结果表明该方法在数据集上良好的预测性能和泛化能力,为水下换热器的设计和性能优化提供了参考依据。 展开更多
关键词 换热量预测 水下换热器 ga-XGBoost模型 ga算法 泛化能力
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