基于AGA-BP系统的涵洞结构应力预测研究

为了解决神经网络过训练和经验公式确定网络结构盲目性的问题,更好地实现对高填土涵洞结构应力预测研究,结合遗传算法和BP网络两种智能方法各自优点开发出自适应遗传算法-神经网络(AGA-BP)系统.该系统引进自适应交叉、变异概率公式,改进传统的交叉、变异遗传操作,提高局部搜索能力;同时将BP网络累积预测误差标准差作为自适应遗传算法的适应度函数,并作为遗传终止的判定准则之一.以模型试验数据为样本,通过AGA-BP系统和经验公式两种方法确定网络结构,实现对涵洞应力的预测.预测结果对比验证了AGA-BP系统在高填土涵洞应力预测研究中的可行性及优越性.

基于AGA-BP神经网络的网络平台交易环境下数据资源价值评估研究

[目的/意义]在数字经济背景下,数据资源通过网络平台交易实现价值转化与增值。作为一种非标准化的新兴商品,数据资源具有成本模糊、类型多样、不确定性高等典型特征,传统价值评估理论难以对其价值进行准确衡量。[方法/过程]对此,文章提出了AGA-BP神经网络的数据资源价值评估模型,该模型充分考虑了诸多影响因素与数据资源价值的非线性关系,通过自适应遗传算法(AGA)优化传统BP神经网络提升价值评估的精度,解决BP神经网络极易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题。以此方法为基础,收集武汉东湖大数据交易中心的244条数据资源交易信息进行实证检验。[结果/结论]研究结果表明:基于AGA-BP神经网络的数据资源价值评估方法相比于GA-BP神经网络和BP神经网络性能提升明显;该方法在仿真能力、误差水平、拟合数据能力等方面表现出突出优势,具有更好的价值评估仿真效果。该方法在减少数据交易平台买卖双方交易成本,完善数据交易平台的定价机制和策略方面具有较强的指导意义。

基于熵权–VIKOR及AGA-BP模型的企业绩效评价研究——以我国上市物流企业为例

针对现有的企业绩效评价研究存在评价指标体系维度单一、评价结果时效较短、缺乏对企业未来绩效水平的探讨等问题,以我国上市物流企业为例,从财务及非财务角度构建了我国上市物流企业绩效评价指标体系,并通过熵权–VIKOR算法确定了各评价指标的权重以及各样本企业的期望绩效值。同时,采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对传统的BP神经网络进行优化,构建了基于AGA-BP神经网络的企业绩效评价和预测模型。最后以36家样本企业数据为基础,对该模型进行训练和测试。测试结果证明了基于AGA-BP神经网络的上市物流企业绩效预测模型的有效性和实用性。

两种改进的BP模型预报黄河内蒙段冰情信息及效果分析

黄河内蒙古段是黄河产生冰凌灾害的主要河段之一,几乎每年都产生凌汛,了解黄河内蒙古段冰情信息变化规律,建立冰情信息的预报模型对于黄河内蒙古段的冰凌研究和冰凌灾害防治具有重要的实践意义。选择黄河内蒙古段巴彦高勒水文站为典型站,建立了进行流凌日期、封河日期及开河日期等冰情信息预报的两种改进的BP神经网络模型(A-BP和AGA-BP),对它们的预报效果进行了评价和对比,并且给出了提高冰情预报精度的建议。

基于遗传算法的神经网络在发电机定子超高频局部放电模式识别中的应用

应用BP(误差反向传播算法)、AGA(自适应遗传算法)和AGA-BP神经网络对发电机定子超高频局部放电的三种类型进行了模式识别。结合AGA和BP算法各自的优点,构造了AGA-BP混合算法作为神经网络的学习算法。实验结果表明,AGA-BP神经网络既解决了BP神经网络对初始权值敏感和容易局部收敛的问题,又提高了AGA神经网络的收敛速度、稳定性和求解质量。