基于PSO-BP神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪

针对分拣机器人视觉反馈跟踪精度差、耗时较长的问题,研究基于粒子群算法-反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络的分拣机器人视觉反馈跟踪方法,以提升视觉反馈跟踪效果。依据分拣机器人的视觉反馈信息,建立分拣机器人运动学模型,并求解分拣机器人机械臂输出位置和输入位置的误差函数;利用PSO算法优化BP神经网络的权值与偏置;在权值与偏置优化后的BP神经网络内,输入误差函数,预测分拣机器人视觉反馈跟踪控制量;利用预测视觉反馈跟踪控制量,在线调整增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)的参数,输出高精度的分拣机器人视觉反馈跟踪控制量,实现分拣机器人视觉反馈跟踪。实验结果表明,该方法可有效视觉反馈跟踪分拣机器人机械臂的关节角;存在干扰情况下,在运行时间为10 s左右时,阶跃响应趋于稳定;有干扰情况下,视觉反馈跟踪的平均误差为0.09 cm,耗时平均值为0.10 ms;无干扰情况下,平均误差为0.03 cm,耗时平均值为0.04 ms。

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。

基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建

通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.

基于HSS-MCC融合模型及SSA-BP神经网络开展深基坑超大变形预测研究

软土环境下深基坑开挖变形特性研究中,多采用硬化类弹塑性模型进行分析,如HSS模型和MCC模型.南京河漫滩软土地区,深基坑开挖时局部常发生较大变形,部分土体变形状态介于小应变与大应变之间,单一模型无法准确预测土体变形特征.同时,BP神经网络在基坑变形预测中得到广泛应用,但在训练过程中,权阈值易陷入局部最优解,影响预测的准确性.据此,依托南京地区典型软土深基坑工程,采用Midas中的HSS模型与MCC模型进行分析,比对两种模型的桩体变形量差异,并基于最小二乘准则对两模型进行线性融合,融合模型可对后续区段监测数据进行校准及补充.通过融合麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化,在其训练过程中快速收敛,得到全局最优的权阈值,依托狭长基坑已开挖区段监测数据学习训练,进而依据后续区段浅部开挖揭露深部变形特征,预测结果与实测值吻合度较高.研究结果对软土地区深基坑大变形的预测研究具有重要参考价值.

基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法

为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

基于BP神经网络的UHPC直剪承载力预测模型

为提供准确的UHPC直剪承载力,以指导UHPC结构设计,建立一种基于BP神经网络的UHPC直剪承载力预测模型。该方法基于机器学习中的反向传播人工神经网络(BP-ANN),搜集现有相关试验数据并建立数据库,将混凝土抗压强度、受剪面积、纤维特征参数、钢筋参数和侧向约束应力指定为输入特征参数,将直剪承载力指定为输出量,利用数据库对BP-ANN模型进行训练。将模型预测值与试验实测值和现有计算模型的结果进行对比,并采用SHAP算法对各参数重要性进行分析。结果表明:BP-ANN模型具有更好的预测效果,其相关系数R2达到0.953,平均绝对误差MAE为1.015,模型训练结果理想,可应用于实际的数据处理分析;侧向约束应力对直剪承载力的影响最大,钢筋参数影响最小。

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

面向2035的基础教育教师需求规模预测——基于BP神经网络模型

基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间,师资需求振幅较大,学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩,这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现,管理部门应稳定部署师范生招生计划,推进教师供需均衡;加强教育体系内贯通协作,促进教师合理流动;催生社会需求新业态,激励教师多元就业。

基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测

本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。

基于WOA-BP算法的自动压滤机脱水指标预测模型研究

随着全球工业化的不断发展,矿山的开采规模正在不断扩大,导致矿物资源逐渐贫化,细杂等难选矿物资源越来越多。选矿磨矿粒度越来越细,导致矿物分选后产品的脱水过滤越来越困难。为保证后续运输和冶炼工序对精矿含水率的生产需求,需要使用自动压滤机对精矿进行高效率的脱水处理。在精矿的过滤脱水过程中,影响自动压滤机脱水效率的因素众多。为更好地对脱水过程及生产指标进行控制,基于鲸鱼算法WOA优化的BP神经网络构建了一种WOA-BP神经网络模型,以入料浓度、入料时间、压榨时间、风干时间等4项影响脱水指标的因素为输入因子,以滤饼含水率和单位面积每小时处理量为输出因子,建立了脱水指标的预测模型,并对比分析单一BP神经网络模型和WOA-BP神经网络模型。结论如下:WOA-BP预测模型对滤饼含水率和单位面积每小时处理量的平均绝对误差分别为4.98%、8.83%,均方根误差分别为0.86%、3.43%,与单一的BP神经网络预测模型相比,该预测模型预测误差明显小于单一BP神经网络预测模型,脱水指标的预测结果更接近实测值,具有较高精确度。利用构建的WOA-BP预测模型,可以有效预测压滤机的脱水过滤指标,为后续对脱水过程的控制进行优化奠定了基础。

M-CM-GA-BP算法的地表移动变形参数预测模型

针对复杂的开采沉陷预测问题,研究22个工作面采动地表移动变形参数变化规律,提出了一种基于M-CM-GA-BP算法求取地表移动变形参数的预测模型。通过线性加权组合预测方法和遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,融合多元回归模型来提高地表移动变形参数的求取精度,以地表下沉系数q为例,将该模型与其他预测模型预测性能进行对比分析,验证模型的准确性。结果表明,该模型能够有效地提高地表移动变形参数的预测精度,模型的平均相对误差为1.294、均方根误差为0.013,为地表移动变形参数预测提供了一种可行方法。

基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法

针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明:借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。

基于改进PSO-BP神经网络的热采管柱应力预测

稠油热采过程中,油套管柱由于在温度、地层等多重载荷作用下发生塑性形变进而导致断裂或失效。文中根据热采管柱高温服役工况,引入异步变化学习因子和自适应权重建立输入参数为注汽温度、井深、非均匀系数和水泥环温度,输出参数为套管应力的改进PSO-BP模型。文中以N80热采套管为例,选取260、280、300、320、340℃5种温度工况下有限元模拟结果作为训练数据,对比BP模型、GA-BP模型、MEA-BP模型、PSO-BP模型和改进PSO-BP模型在300℃工况温度下井深200、300、400、500、600、700 m处套管应力的预测值和试验值、有限元计算值。结果表明:改进PSO-BP模型预测的应力与试验值最接近,最大和最小误差分别为2.69%和0.06%。最后从训练数据、预测误差、计算时间等方面对建立的改进PSO-BP模型进行了评价,为热采管柱服役过程中的强度安全分析提供智能高效的模型。

基于粒子群优化BP神经网络的中空夹层钢管混凝土柱轴压承载力研究

圆中空夹层钢管混凝土(concrete filled double-skin steel tube,CFDST)柱因其独特的结构形式与优异的力学性能,已成为现代工程结构中的主要受力构件。然而外钢管、内钢管与核心混凝土之间的相互约束作用导致其受力比较复杂。为此,采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST柱的轴压承载力进行了研究。收集了167组数据建立数据库,并选取8种影响因素作为输入层参数,轴压承载力作为输出层参数,分析了传统BP神经网络模型所存在的缺陷,建立了PSO-BP神经网络模型。此外,将机器学习模型与3种规范的结果进行比较,结果表明机器学习模型的精度比3种规范的精度更高。相较于BP神经网络模型,PSO-BP神经网络模型具有更好的预测能力,更有助于预测CFDST柱的轴压承载力,对工程上研究CFDST柱的力学性能有着重要意义。

基于FOA-BP-AdaBoost的大坝变形预测模型及应用

为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位量化对比。结果表明:强预测模型集齐了果蝇算法全局优化、BP神经网络局部寻优和AdaBoost“优中选优”的特点,最大程度优化了预测效果;实例应用证实了FOA-BP-AdaBoost模型在大坝变形预测领域的准确性和有效性。该模型已成功应用于工程实例,可为类似工程提供参考。

基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究

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。

基于BP神经网络的儿童乘员头部损伤预测模型及评估参数研究

智能座舱与虚拟测评规程的推广,给乘员损伤评价带来新挑战,损伤机理与损伤风险评估参数更加多样化。本文基于图斯特6岁儿童乘员损伤仿生模型与BP神经网络算法构建正面100%重叠刚性壁障工况中乘员坐姿角度与头部损伤指标相关性预测模型,探究不同坐姿下头部损伤风险以及不同评价指标之间的相关性与差异性。结果表明,构建的相关性损伤预测模型具有良好的可信度(R2>0.90),可以用于损伤预测与分析。现有头部损伤评价指标在小角度坐姿范围内(95°~108°)对头损伤评估及预测具有良好的一致性,但是对于大角度坐姿乘员,不同损伤评价指标对头部损伤风险的评估存在显著差异。因此,目前实施的头部损伤评价参数具有局限性,未来虚拟测评中应综合运动学和生物力学参数对头部损伤风险进行更加全面的评估。该研究结果可以为儿童约束系统的改善、虚拟测评以及大角度坐姿乘员头部损伤评价参数的选取提供数据与理论支撑。

日光温室环境因子预测模型及应用——基于BP神经网络

为探讨北方日光温室内空气温湿度的变化规律,预测其变化趋势,进而确定合理的调控措施,采用L-M算法建立BP神经网络预测模型;选择S型函数作为网络激活函数,建立一种适用于北方日光温室空气温湿度环境因子的模拟预测模型。选取正常生产的日光温室为试验基地进行数据采集,采用皮尔逊相关系数确定模拟预测模型的输入因子,从1个月1440组实测数据中选取前29天的数据进行训练,对最后一天预测出的数据进行验证。研究结果表明:分段预测的预测值与实测值的符合度值大于全天预测,且分段预测的符合度大于0.99,均方根误差小于0.4,模型可用于模拟和预测北方日光温室大棚内空气温度与湿度的变化趋势,具有良好效果。