基于LM-BP神经网络的办公建筑逐时空调能耗预测

利用LM算法对BP神经网络进行改进,以提高模型收敛速度,减少迭代次数,并分别对夏季、冬季空调能耗模拟数据进行样本训练和测试,构建了LM-BP神经网络的办公建筑逐时空调能耗预测模型。结果表明夏季模型的预测值和模拟值之间的MAPE误差平均为5.74%,冬季模型的MAPE误差平均为5%,其误差均在10%以内,说明LM-BP神经网络在建筑空调能耗预测方面的可行性。并以成都地区某办公建筑实际空调能耗数据为基础对该模型进行了验证,其预测值与实际值平均相对误差为6.6%,说明建立的能耗预测模型能够满足实际工程的需要,准确的用电预测数据可为办公建筑用电侧进行实际电力市场交易提供科学的决策依据。

一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。

基于LM-BP神经网络的煤层瓦斯含量预测研究

为了高效、便捷地获取煤层瓦斯含量,设计了一种基于LM-BP神经网络的煤层瓦斯浓度预测方法。首先介绍了LM-BP神经网络的预测原理,然后建立了基于LM-BP神经网络煤层瓦斯预测模型,最后采用地勘钻孔的相关参数制作样本进行模型训练和预测,将设计的预测模型的性能与基于BP神经网络模型进行对比,结果表明,2种模型在预测准确率方面达到基本一致,都在90%以上,在收敛速度上基于LM-BP神经网络煤层瓦斯预测模型有明显优势。

基于LM-BP神经网络的采煤机液压系统故障诊断研究

针对采煤机液压系统故障率高,故障种类多样的问题,使用基于LM-BP神经网络对采煤机液压系统故障进行故障诊断。首先对常见故障类型进行分类,制作故障样本库,然后设计并训练基于LM-BP神经网络的采煤机液压系统故障分类模型,最后与BP神经网络模型性能对比,结果表明,模型的故障辨识率和识别速度更好。

基于PSO-LM-BP神经网络的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴松紧度调节

压电陶瓷喷射阀是点胶机器人的核心执行部件,其撞针与喷嘴顶紧的松紧度对点胶频率、胶点体积、单点胶量等都会产生影响。现有技术中对撞针喷嘴顶紧的松紧度均是按操作经验手动调节,此种方法调节较费时且无法做到每次调节的松紧度都保持一致。为了解决现有技术中的不足,该文设计了一种基于电流传感器的压电陶瓷喷射阀撞针与喷嘴顶紧的松紧度调节方法。通过实时采集控制器的负载电流,利用改进的BP神经网络离线建立电流值与对应的螺套旋转角度之间的模型,经过角度值变换得出松紧度的相对值,使每次调节的松紧度都保持一致,以保证压电陶瓷的位移相同。实验结果表明,建立的模型基本能够根据相对值来保证松紧度一致,并实现了可视化调节。

基于LM神经网络的小麦叶片病害识别

快速、及时和准确的发现小麦病害对提高小麦产量具有重要作用。以小麦叶片白粉病、条锈病和叶锈病3种病害为研究对象,提出了基于LM神经网络的小麦叶片病害识别模型。首先采用K-means算法分割小麦叶片病斑区域,提取小麦病斑区域的颜色特征和纹理特征,构建数据集。然后建立LM神经网络小麦叶片病害识别模型,输入数据进行识别。基于颜色和纹理特征的小麦叶片病害识别率为95.3%。在小样本情况下,利用LM神经网络算法能够快速、准确的识别小麦病害叶片。

基于主成分分析与ILM-DGRBF网络的SOH估算

针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)与改进LM算法-双高斯核RBF(ILM-DGRBF)神经网络的方法,实现了SOH的准确估算。首先,提取与锂离子电池容量衰退高度相关的健康因子(HI),采用PCA方法进行降维处理,减少HI之间冗余度。其次,创建双高斯核RBF神经网络,利用改进LM算法实现网络参数在线学习,建立ILM-DGRBF神经网络。再次,利用数据增强的电池测试数据训练ILM-DGRBF实现SOH估算。验证表明,经PCA降维得到的主成分1能够有效地反应锂离子电池的老化趋势,可用于SOH的估算;与其他模型相比,所建ILM-DGRBF模型具有更高的估算精度和更好的鲁棒性,估算结果的误差控制在1.5%以内。最后,基于该方法构建一种新的SOH智能估算系统,为电池安全管理提供参考依据。

柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度.

β成核聚丙烯/蒙脱土纳米复合材料的结构与力学性能

本文使用双螺杆挤出机制备了β成核聚丙烯(β-PP)/有机蒙脱土(OMMT)纳米复合材料。采用FTIR、XRD和SEM分析了复合材料的微观结构与形貌特征,考察了OMMT、β成核剂(β-NA)及增容剂用量对复合材料冲击强度和弯曲强度的影响,并对比研究了标准BP神经网络模型和LM-BP神经网络模型对力学性能的预测能力。结果表明,增容剂与OMMT表面形成了强相互作用,提高了复合体系的相容性,黏土片以插层结构分散在β-PP基体内。OMMT、β-NA及增容剂用量对复合材料的力学性能均产生了一定影响,其中添加30%增容剂时复合材料的冲击强度约为不添加时的4倍,而弯曲强度仅降低了28.39%。此外,与标准BP神经网络模型相比,LM-BP神经网络模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度。该研究为优化PP基纳米复合材料的制备及力学性能预测提供了参考。

基于MCR-LM-HY模型的绿色生态网络识别与优化——以徐州市贾汪区为例

构建良好的生态网络有助于提升区域生态系统服务质量、保护生物多样性,有利于城乡环境的可持续发展。以徐州市贾汪区为研究区,运用MSPA(形态学空间格局分析)、InVEST(生态系统服务评估权衡)模型结合DPC(景观联通性指数)筛选出重要生态源地,通过MCR、重力模型和Linkage Mapper构建阻力面和生态廊道;利用Linkage Mapper和HY(水文分析)工具进行生态网络优化,并基于空间句法分析了优化前后的廊道结构和生态效益。结果表明:(1)贾汪区生境质量高值区和生态源地高度重合,西北、中部低山地带源地大而密,东、南部平原地区源地少而稀,结合景观联通性指数识别出14处重要生态源地;(2)通过MCR-重力模型-Linkage Mapper识别出26条生态廊道,其中14条重要生态廊道,12条一般生态廊道,主要分布在研究区西北、中部;(3)研究区中部建成区较多,建成区周边生态夹点和障碍点密集,南、东部生态信息流通性低,建议恢复相关区域生态源地4处、增设生态廊道10条以形成完整的生态网络。该研究能够为贾汪区城乡生态可持续发展及生态网络建设提供决策参考。

基于LM算法的神经网络系统辨识

介绍了电流变传动系统 ,并采用基于Levenberg -Marquardt(LM )算法的BP神经网络对其进行系统辨识。LM算法是梯度下降法与高斯 -牛顿法的结合。就训练次数与精确度而言 ,它明显优于共轭梯度法及变学习率的BP算法 ,适用于系统辨识。仿真结果表明LM算法可大大地提高学习速度 ,缩短训练时间 ,且辨识效果很好。

基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失快速评估方法研究

在综合考虑地震致灾因子、抗震设防因子、经济指标因子的基础上,选取地震震级、震源深度、受灾面积、受灾人口、设计基本地震加速度、人均GDP和产业机构比例等7个因素作为主要评价指标,运用神经网络分析方法,建立了基于LM-BP神经网络的地震直接经济损失评估模型。从历史地震事件中提取相关数据作为样本,并使用该样本对网络进行训练。最后对模型输出结果的误差率和模型的泛化能力进行分析,认为该模型可以有效评估地震直接经济损失,并具有较高的稳定性。

应用LM算法的神经网络模型研究灌区退水问题

在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探讨。实例研究表明,模型能够较准确的对灌区退水量进行模拟和预测,对灌区退水问题研究具有较好的应用价值。

LM-BP神经网络在大坝变形预测中的应用

为了对大坝进行切实有效的监控,需要建立一个良好的大坝预测模型。针对传统BP(Back-Propagation)神经网络存在的收敛速度慢和泛化能力弱等缺陷,利用LM-BP(Levenberg Marquardt Back Propagation)算法对大坝变形进行预测,并根据丹江口大坝1996和1997两年的变形观测数据,对大坝挠度预测结果进行分析。结果表明,所建立的LM-BP神经网络的预测精度和收敛速度明显提高。

基于LM算法的BP神经网络对汽车排放污染物的预测

为实现对汽车排放污染物CO的实时检测,提出采用神经网络软测量技术,以BP神经网络基本原理为基础,引入LM优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量,建立面向LMBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型,并对该神经网络进行学习训练和模拟验证。结果表明:该方法可行、有效,仿真结果非常接近实测数据,且LMBP算法收敛速度快、预测精度高。同时,也可将该神经网络模型应用于CO的实时控制中,提高控制的实时性和精度。

一种基于遗传算法和LM算法的混合学习算法

针对遗传算法与神经网络结合方式中存在的早熟收敛、泛化能力弱等问题,提出一种交替使用遗传算法和Levenberg-Marquardt算法优化神经网络的混合学习算法(GALM算法).该算法先通过遗传算法粗调得到一组全局最优近似解,再以该近似解为初值,交替使用遗传算法和LM算法优化神经网络训练,直至发现满意的网络参数.实验结果表明,新算法提高了网络的学习能力和收敛速度.

基于随机遗传算法的LM-BP模型的氨氮预测

针对伦河孝感段近几年实际的氨氮含量,提出并建立随机遗传算法的LM-BP模型,并对该地区的氨氮含量数据进行取样、拟合、测试并预测。由于LM-BP网络对其初始权阈值敏感,泛化能力不强,故采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行了优化。为扩展初始种群的覆盖范围得到更优的测试结果,经过多次随机产生初始种群的多次优化,进一步提高了LM-BP网络的泛化能力。实测结果表明:该模型基本能100%拟合,测试误差不超过2%,能够采用该模型对该地区的氨氮含量进行预测,为水质预警预报和水环境规划治理提供科学依据。

LM-BP神经网络在泥页岩地层横波波速拟合中的应用

首先依据弹性波理论对影响纵横波波速的参数进行分析,明确影响横波波速的参数主要包括密度、应力载荷及应变量。根据分析结果,分别测试不同岩性、饱和状态、围压及轴压条件下的岩石纵横波波速。最后以实验结果为最初样本,通过训练LM-BP神经网络,对横波波速实验结果进行拟合,拟合平均相对误差为2.22%。结果表明,岩性、含气性及应力状态是影响纵横波波速主要因素,利用LM-BP神经网络的多条件拟合横波波速具有更高的精度。

LM算法的神经网络在灌区地下水位预测中的应用研究

在气候干旱的宁蒙引黄灌区,控制地下水位是防治土壤盐碱化、保证农业健康发展的重要途径。采用相关分析的方法确定了影响灌区地下水位变化的主要因素,建立了基于LM算法的灌区神经网络地下水位预测模型,并以宁夏河东灌区为实例进行了研究。研究结果表明:模型能够较好地模拟灌区地下水系统的变化特征,对地下水位做出较准确的预测。

LM-BP神经网络在水质预测的应用

神经网络系统是由众多的神经元可调的连接权值连接而成,具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点,可实现非线性关系的隐式表达,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。结合水质预测的一些实际情况,探讨了利用LM-BP神经网络进行水质预测的方法,初步建立了基于LM-BP神经网络的预测系统。