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。

基于泥水平衡盾构掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别模型研究

为解决泥水平衡盾构机在掘进时无法准确地实时识别掘进地层的问题,以珠三角水资源配置工程为例,研究泥水平衡盾构机的盾构推力、掘进速度、刀盘转速、刀盘扭矩在不同地层下的变化规律,提出基于掘进参数的PSO-BP神经网络掘进地层识别方法,建立盾构推力、掘进速度、刀盘转速、刀盘扭矩4种掘进参数为输入集,地层编码为输出集的地层识别模型。工程数据的验证结果表明,该模型在珠三角水资源配置工程数据集上的掘进地层的识别准确率达99.07%,PSO-BP神经网络算法的识别准确率明显高于BP、RF、RBF、CNN等机械学习算法。

基于PSO-BP的岩性识别方法研究

近些年来,数据分析、深度学习技术取得了长足的发展,并为社会带来了可观的收益。故利用深度学习手段进行岩性识别也成为了一个研究热点。岩性识别是录井解释的核心业务,准确而有效地预测储层性质对石油勘探工作有着重大意义。为解决传统岩性识别方法成本高、耗时长等缺点。论文利用松辽盆地中若干井的测井数据进行模型研究,提出了一种基于PSO-BP的岩性识别方法。通过对测井源数据进行数据预处理、构建网络识别模型、优化岩性识别模型、评价模型输出结果等步骤,实现基于PSO-BP岩性识别方法。经过反复试验,结果表明采用PSO-BP的岩性识别方法对岩性进行识别的平均准确率可达92.2%,为储层预测工作提供了可靠的支撑。

基于GA-BP和PSO-BP神经网络的SLM GH3625高温合金残余应力预测研究

采用PSO-BP和GA-BP混合算法的人工神经网络模型预测了选区激光熔化成形GH3625高温合金的残余应力。通过响应面法为实验设计生成样本集,以激光功率、扫描速度和扫描间距作为模型的输入层,以残余应力作为模型的输出层进行预测优化。采用相关系数R^(2)和平均绝对相对误差e_(AARE)评价指标对预测模型进行了验证和对比分析。结果表明:BP、 GA-BP和PSO-BP神经网络模型均能够较好地预测不同工艺参数下GH3625高温合金的残余应力,且通过算法优化后的BP神经网络具有更高的预测精度。其中GA-BP神经网络对选区激光熔化成形GH3625高温合金残余应力的预测精度最高,模型性能更优越,其相关系数R^(2)和相对平均绝对误差e_(AARE)分别为0.909和2.06%。

基于PSO-BP神经网络的轮胎负荷测量方法

研究基于粒子群优化(PSO)算法-BP神经网络的轮胎负荷测量方法。将采集的轮胎状态信息与提取到的加速度特征输入到BP神经网络,对轮胎负荷进行回归预测,使用PSO算法优化BP神经网络的权值与阈值,得到轮胎状态信息与轮胎负荷的关系。结果表明,采用PSO-BP神经网络预测轮胎负荷误差为1.8656%,PSO-BP神经网络预测精度较高,在转变工况条件下,预测误差为2.496%。

GA-BP和PSO-BP预测模型在九龙矿煤层底板突水预测中的应用研究

目前,煤层开采环境复杂,随着开采深度、开采强度的增加,面临多变的突水因素和复杂的突水机理,且各因素间相互联系的不确定性,使底板突水预测的难度不断增加。对GA-BP与PSO-BP两种组合优化方法进行描述、对比。两种组合优化方法克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点,对煤层底板突水都能实现较高精度,具有强大的泛化能力。通过对两种组合优化方法的预测模型做对比,发现GA-BP模型更优于PSO-BP模型,证明GA-BP组合优化方法更适合对底板突水危险性进行预测。

基于PSO-BP-UKF算法的锂电池SOC估计方法研究

锂电池的荷电状态(SOC)是锂电池质量管理的核心之一。基于有效的SOC估计是确保锂电池安全高效工作的必要条件,提出一种利用粒子群算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络,并将优化后的BP神经网络SOC输出值作为无迹卡尔曼滤波(UKF)观测值的锂电池SOC估计方法。使用来自马里兰大学的FUDS工况电池测试数据,将所提的PSO-BP-UKF算法与GA-BP-UKF算法、BP算法进行对比。结果表明,在25℃环境下,PSO-BP-UKF算法的最大偏差<3.17%,平均误差<6.44%,均方根偏差<0.0025,相比GA-BP-UKF算法和BP方法都有较大幅度的提高,说明所提算法具备有效性与实用性。

基于PSO-BP神经网络的Savonius型叶轮阵列消波性能优化

为了提高Savonius型(S型)叶轮的消波性能,提出一种S型叶轮阵列装置。通过试验记录不同的叶轮间距和叶轮相对入水深度等5个参数下波浪经过叶轮阵列后的透射系数K_(t),建立基于粒子群优化(PSO)算法和反向传播(BP)神经网络的S型叶轮阵列消波性能预测模型。将采用该模型与采用BP网络模型和GA-BP网络模型得到的平均绝对误差、均方根误差和决定系数R^(2)指标进行对比,结果表明,采用PSO-BP神经网络模型优化能得到误差更小、更精准的预测结果。当相邻叶轮间距分别为0.62 m和0.41 m、各叶轮入水深度分别为0.15 m、0.18 m和0.19 m时,S型叶轮阵列具有相对最佳的消波性能。

基于PSO-BP的油气井钻速预测技术优化与仿真实验

为提高钻井效率,以钻速预测为研究对象,提出一种基于PSO-BP的数据分析方法。方法以BP神经网络为基础模型,通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建了PSO-BP神经网络预测模型。通过将影响钻速的相关参数输入PSO-BP神经网络预测模型,实现了钻速的精确预测。仿真结果表明,预测结果的MAE、SSE、MSE分别为2.33%、1.05%、1.33%,相较于直接采用BP神经网络进行钻速预测,方法在各项预测性能指标上的表现更好;相较于基于SVM模型、PSO-SVM模型的钻速预测,模型的预测性能更高,MAE分别降低了1.51%、1.23%,SSE分别降低了1.41%、0.34%,MSE分别降低了0.65%、0.36%,为提高钻井效率奠定了理论基础。

基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断

针对井下掘进机故障诊断频发,传统诊断方法和BP神经网络诊断周期长的情况,以常村煤矿矿用EBZ-160TY型掘进机为背景,提出基于PSO-BP神经网络模型的掘进机截割部智能诊断模型。该模型能够弥补BP神经网络模型收敛周期长、局部最优搜索差的缺点,实现模型的快速收敛和故障准确预测。通过设置PSO-BP神经网络模型参数、样本数据训练,同时经过数据测试,确定PSO-BP神经网络模型预测结果故障预测率为100%,而BP神经网络的预测精度为80%,且在同时间下,PSO-BP神经网络较BP神经网络预测精度更高。在同精度下,PSO-BP神经网络模型收敛速度更快,在精度为1×10^(-5)时,PSO-BP神经网络模型仅需7步,BP神经网络平均需要198.5步。综合测试结果说明,PSO-BP神经网络模型能够较快实现掘进机故障的预测,且达到较高的预测精度,为掘进机故障诊断提供依据。

基于PSO-BP神经网络的经济型二手车估价分析

针对BP神经网络预测二手车价格时易陷入局部极小值以及价格影响因素间存在一定相关性的问题,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的价格评估模型。本文将PCA降维后的10个主成分作为影响二手车价格的评估参数。基于BP神经网络建立经济型二手车价格评估模型,并使用粒子群算法优化网络的权值和阈值,进一步提高网络的预测精度。该模型一定程度上克服了BP神经网络的不足,为二手车价格评估提供了参考。

基于PSO-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制

为了使临时支架的支撑力更好地与矿压相适应,提高支架的支护能力,以双联自移式临时支架为研究对象,提出了基于粒子群优化(PSO)-BP神经网络的临时支架支撑力自适应控制方法。利用PSO算法的全局搜索能力及快速收敛特性对BP神经网络的初始权值进行优化,提高BP神经网络的收敛速度;再通过优化后的BP神经网络实现PID参数在线自调整,构建PSO-BP神经网络优化PID控制器,使临时支架的支撑力更快速、准确地达到预定值,实现临时支架支撑力自适应控制,避免因支护力和顶板压力不匹配而对顶板造成破坏。用单位阶跃信号模拟临时支护支架的期望初撑力进行实验验证,结果表明,与BP神经网络优化PID控制器及传统PID控制器相比,PSO-BP神经网络优化PID控制器可以更快、更准确地达到预期的初撑力,调整时间仅为0.5 s且基本不存在超调。根据实际地质条件仿真模拟开挖支护过程中支架受到的顶板压力,研究3种控制器的支撑力自适应控制效果,结果表明,在PSO-BP神经网络优化PID控制器的控制下,系统误差仅为0.02 MPa,误差最小,控制效果最好。

基于小波变换和GA-BP神经网络的电力电缆故障定位

由于电力电缆敷设于地下,当发生故障时难以快速且准确定位,出现了故障定位问题。因此,提出一种基于小波变换和遗传算法反向传播(Genetic algorithm back propagation,GA-BP)神经网络的电力电缆故障定位方法,在分析对比各小波能量集中程度和波动次数的基础上,选择多贝西小波(Daubechies wavelet 6,Db6)作为小波基函数,对于各故障位置,采集正向故障行波的α模分量,并对其进行小波分解。选取在d1尺度下的模极大值点作为特征值,同时将故障距离作为标签值,从而构建了训练和测试样本数据集;利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)的种群进化和全局最优搜寻能力来改善误差逆传播(Back propagation,BP)网络对初始权重敏感的缺点,并使用优化后的权值、阈值重新对BP神经网络进行训练和预测,最后通过与传统双端行波定位算法、BP算法、粒子群优化BP算法(Particle swarm optimization BP,PSO-BP)相比较,证明了所提方法在测距性能方面的优越性。

基于改进PSO-BP神经网络的教学质量评价模型

教学质量评价是教学研究中的重点之一,但已有的数学评价模型不适合解决非线性问题,神经网络模型收敛速度慢、准确率不高。针对以上问题,文中提出一种基于改进PSO(Particle Swarm Optimization)-BP(Back Propagation)神经网络的教学质量评价模型。通过引入动量和自适应学习率优化BP神经网络,采用惯性权重线性递减、学习因子异步变化,并引入速度收缩因子和自适应变异策略来优化PSO算法;再使用PSO粒子群优化算法计算BP神经网络的初始连接权重和阈值,从而提升模型的全局寻优能力和收敛速度、精度。为验证模型效果,使用评价体系指标层的10个指标数据作为模型的输入,评价结果作为输出,进行模型对比实验。实验结果表明,所提模型的准确率达到96.33%,比一般BP神经网络模型提高4.68%,比自适应BP神经网络模型提高4.07%,比PSO-BP神经网络模型提高1.2%,且收敛曲线平稳,整体性能优于其他模型,说明运用该模型能够有效地对教学质量进行评价。

基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

目的为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法。方法选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)为优化变量、熔覆层质量(稀释率、显微硬度、热影响区深度)为优化目标,根据正交试验结果建立PSO-BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合。结果PSO-BP神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过6%,最优工艺参数组合如下:激光功率为2158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了70.4%、显微硬度增大了25.4%、热影响区深度减少了41.8%。结论该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴。

基于PSO-BP优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制研究

针对模型预测控制(MPC)路径跟踪控制器在不同路面附着系数及车速下跟踪误差大的问题,提出了基于粒子群寻优(PSO)-反向传播(BP)神经网络优化MPC的无人驾驶汽车路径跟踪控制策略。首先,设计了MPC路径跟踪控制器;其次,利用PSO-BP对MPC进行优化,以控制器精度和车辆稳定性作为评价函数,获得PSO离线最优时域参数;最后,选择4种工况进行双移线跟踪对比仿真验证。结果表明:所提出的控制策略在保证行驶稳定性的条件下,低路面附着系数低速、高路面附着系数低速、高路面附着系数高速及中路面附着系数中速工况下双移线跟踪横向控制精度分别提高了50%、55%、9%和20%。

基于指数平滑和PSO-BP混合模型的建筑工程造价指数预测

建筑工程造价指数是进行工程造价管理的重要依据。为了提高建筑工程造价指数预测的准确性,首先,利用HP滤波将造价指数分解为趋势序列和波动序列,然后采用指数平滑模型对趋势造价指数序列进行预测;其次,利用粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络对建筑工程造价指数的波动序列进行预测,PSO-BP神经网络模型的输入指标为引起造价指数变化的4种材料价格;最后,叠加二者预测值即为建筑工程造价指数的预测值。实验结果表明:该混合模型对6个月的造价指数预测的平均相对误差为0.55%,取得了很好的效果,为准确预测建筑工程造价指数提供了一定参考。

基于动量自适应学习率PSO-BP神经网络的钻速预测模型研究

机械钻速(rate of penetration,ROP)是钻井作业优化和减少成本的关键因素,钻井时有效地预测ROP是提升钻进效率的关键。由于井下钻进时复杂多变的情况和地层的非均质性,通过传统的ROP方程和回归分析方法来预测钻速受到了一定的限制。为了实现对钻速的高精度预测,对现有BP (back propagation)神经网络进行优化,提出了一种新的神经网络模型,即动态自适应学习率的粒子群优化BP神经网络,利用录井数据建立目标井预测模型来对钻速进行预测。在训练过程中对BP神经网络进行优化,利用启发式算法,即附加动量法和自适应学习率,将两种方法结合起来形成动态自适应学习率的BP改进算法,提高了BP神经网络的训练速度和拟合精度,获得了更好的泛化性能。将BP神经网络与遗传优化算法(genetic algorithm,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合,得到优化后的动态自适应学习率BP神经网络。研究利用XX8-1-2井的录井数据进行实验,对比BP神经网络、PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络3种不同的改进后神经网络的预测结果。实验结果表明:优化后的PSO-BP神经网络的预测性能最好,具有更高的效率和可靠性,能够有效的利用工程数据,在有一定数据采集量的区域提供较为准确的ROP预测。

基于IPSO-BP神经网络的WSNs数据融合算法

针对无线传感器网络(WSNs)数据融合算法中反向传播(BP)神经网络存在对初值敏感、收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出基于改进粒子群优化BP(IPSO-BP)神经网络的WSNs数据融合算法。首先,用细菌觅食算法的趋化、迁徙算子对粒子群优化(PSO)算法进行改进;然后,用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,再引入到WSNs数据融合中,簇成员节点负责采集监测数据,在簇首节点通过优化后的BP神经网络对数据进行特征提取,并将融合结果发送至汇聚节点。仿真结果表明:IPSO-BP算法能有效提高融合精度和收敛速度,减少冗余数据传输,延长网络生命周期。

基于PCA-PSO-BP神经网络的高速公路EPC项目成本风险研究

高速公路EPC项目建设周期长,不确定性、复杂性高,总成本控制难度大。为系统分析高速公路EPC项目面临的成本风险,提出基于粒子群优化算法和BP神经网络的EPC成本风险分析模型。首先,在识别成本风险因素的基础上,利用主成分分析法进行变量降维,简化网络输入节点;其次,通过粒子群算法优化BP神经网络,预测分析项目成本风险。结果表明,PCA-PSO-BP神经网络成本风险模型预测精确度高,可为高速公路总承包方评价项目成本风险提供一定的参考。