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CNC Thermal Compensation Based on Mind Evolutionary Algorithm Optimized BP Neural Network 被引量:6
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作者 Yuefang Zhao Xiaohong Ren +2 位作者 Yang Hu Jin Wang Xuemei Bao 《World Journal of Engineering and Technology》 2016年第1期38-44,共7页
Thermal deformation error is one of the most important factors affecting the CNCs’ accuracy, so research is conducted on the temperature errors affecting CNCs’ machining accuracy;on the basis of analyzing the unpred... Thermal deformation error is one of the most important factors affecting the CNCs’ accuracy, so research is conducted on the temperature errors affecting CNCs’ machining accuracy;on the basis of analyzing the unpredictability and pre-maturing of the results of the genetic algorithm, as well as the slow speed of the training speed of the particle algorithm, a kind of Mind Evolutionary Algorithm optimized BP neural network featuring extremely strong global search capacity was proposed;type KVC850MA/2 five-axis CNC of Changzheng Lathe Factory was used as the research subject, and the Mind Evolutionary Algorithm optimized BP neural network algorithm was used for the establishment of the compensation model between temperature changes and the CNCs’ thermal deformation errors, as well as the realization method on hardware. The simulation results indicated that this method featured extremely high practical value. 展开更多
关键词 Thermal Errors Thermal Error Compensation Genetic algorithm mind evolutionary algorithm BP Neural Network
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基于HLCMEA-SWRELM的水体pH值预测
2
作者 陈肖 陈峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期123-129,共7页
为解决传统水体pH值预测模型泛化能力差,预测准确度低的问题,提出一种改进思维进化算法(MEA)优化改进极限学习机(ELM)的水体pH值预测方法。在MEA基础上引入混沌理论、莱维飞行及柯西高斯混合变异策略,有效解决MEA早熟、易陷入局部最优... 为解决传统水体pH值预测模型泛化能力差,预测准确度低的问题,提出一种改进思维进化算法(MEA)优化改进极限学习机(ELM)的水体pH值预测方法。在MEA基础上引入混沌理论、莱维飞行及柯西高斯混合变异策略,有效解决MEA早熟、易陷入局部最优的缺点,提高了求解搜索性能。将Morlet小波与反双曲正弦叠加作为ELM的激励函数并引入正则化项,提高了ELM动态逼近性能与泛化能力。将模型运用于太湖水体pH值预测中,实验结果分析表明。相比其他模型,该模型泛化能力好,预测精度高,可为水环境管理与决策提供依据。 展开更多
关键词 莱维飞行 思维进化算法 极限学习机 PH值
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Improvement and Comparative Analysis of Similartaxis Operator of Mind Evolutionary Algorithm for Multivariable Continuous State Space
3
作者 Jin Wang Chuanlong Wang 《通讯和计算机(中英文版)》 2011年第2期83-87,共5页
关键词 思维进化算法 多变量分析 状态空间 多元正态分布 搜索策略 mea 分布策略 收敛速度
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基于WTD-AR谱和MEA-BPNN的轴承故障诊断方法 被引量:2
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作者 金志浩 汪红 +1 位作者 陈广东 韩林洋 《机床与液压》 北大核心 2023年第11期188-193,共6页
针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)、AR谱和思维进化算法(MEA)优化反向传播神经网络(BPNN)的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,... 针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)、AR谱和思维进化算法(MEA)优化反向传播神经网络(BPNN)的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,然后采用Burg算法估计AR模型参数提取降噪信号功率谱特征,最后将特征向量与对应标签分别作为MEA-BPNN神经网络的输入、输出进行训练,最终实现诊断。将该方法与一些先进的人工神经网络诊断方法作比较,测试该诊断模型的性能。研究结果表明:WTD-AR谱-MEA-BPNN诊断模型能够有效降低轴承振动信号的噪声干扰,实现特征增强,分辨率更高;相较于传统神经网络训练速度更快,在更短时间内甄别故障类型且识别率高。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 思维进化算法 Burg算法 特征提取 神经网络 故障诊断
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基于MEA-BP的NTC热敏电阻温度传感器非线性补偿研究
5
作者 徐振耀 陈德智 +1 位作者 路达 刘金国 《计算机与数字工程》 2023年第11期2752-2757,共6页
热敏电阻作为温度传感器其阻温特性表现为非线性,在工程实际温度测量中存在一定的非线性误差,精度较低。论文使用NTC热敏电阻温度传感器作为研究对象,针对其存在的非线性问题,通过MEA(思维进化算法)优化BP神经网络模型从而实现对NTC热... 热敏电阻作为温度传感器其阻温特性表现为非线性,在工程实际温度测量中存在一定的非线性误差,精度较低。论文使用NTC热敏电阻温度传感器作为研究对象,针对其存在的非线性问题,通过MEA(思维进化算法)优化BP神经网络模型从而实现对NTC热敏电阻温度传感器的非线性补偿,论文简要阐述了有关温度传感器补偿的相关方法与研究成果,分析了热敏电阻的阻温特性、工作原理,介绍了MEA-BP的模型构建,补偿原理与方法,利用5种评估标准对比传统RBF与BP神经网络模型。结果表明该补偿模型在各个评价指标上均优于传统RBF与BP神经网络,具有补偿精度更好、稳定性更强等优势,在测控、军工、航空等众多领域有一定实用价值。 展开更多
关键词 NTC热敏电阻 思维进化算法 非线性补偿 mea-BP
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基于MEA-BP神经网络的压力传感器误差补偿算法
6
作者 时豪 范辉 +2 位作者 李建辰 赵润辉 李亚 《水下无人系统学报》 2023年第2期252-258,共7页
针对压阻式压力传感器对环境条件变化较为敏感,温度变化时会产生热漂移,影响传感器性能的不足,文中采用思维进化(MEA)-反向传播(BP)神经网络算法对压阻式压力传感器建立误差补偿模型,该模型利用MEA算法对神经网络的初始权值和阈值进行优... 针对压阻式压力传感器对环境条件变化较为敏感,温度变化时会产生热漂移,影响传感器性能的不足,文中采用思维进化(MEA)-反向传播(BP)神经网络算法对压阻式压力传感器建立误差补偿模型,该模型利用MEA算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,减少了由于初值的不确定性导致训练陷入局部最优的可能性,并采用Levenberg-Marquardt算法代替梯度下降法加快神经网络的收敛速度,增加补偿算法的可靠性。仿真试验结果表明, MEA-BP算法与原始BP神经网络补偿法和遗传算法-BP神经网络补偿法相比,均方根误差期望值分别降低了48.7%和8.29%,且标准差分别降为其他2种算法的5%和4%,证明经过MEA算法优化的BP神经网络补偿方法能更加精确地补偿温度造成的影响,且补偿结果更为可靠。 展开更多
关键词 压力传感器 误差补偿 思维进化算法 反向传播神经网络
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基于结构熵权法和MEA-BP神经网络的MOOC学习效果评价
7
作者 高兴培 《科技风》 2023年第28期16-18,共3页
针对MOOC学习效果评价中存在的主体性缺失、激励性作用不强等问题,提出结构熵权法与MEA-BP神经网络相结合的学习效果评价方法。以实际的MOOC课程为例,应用结构熵权法计算确定学习效果评价指标的权重系数,建立基于MEA-BP的课程总成绩评... 针对MOOC学习效果评价中存在的主体性缺失、激励性作用不强等问题,提出结构熵权法与MEA-BP神经网络相结合的学习效果评价方法。以实际的MOOC课程为例,应用结构熵权法计算确定学习效果评价指标的权重系数,建立基于MEA-BP的课程总成绩评定模型,设置附加的激励性评估规则,使用MATLAB语言、数据库等工具开发应用系统原型。结果表明:该方案有效提高了MOOC学习效果评价的科学性、有效性和发展性,可为完善和改进MOOC学习评价模式提供参考。 展开更多
关键词 结构熵权法 思维进化算法 BP神经网络 大规模开放在线课程 学习效果评价
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基于MEA-BP神经网络的大米水分含量高光谱技术检测 被引量:23
8
作者 孙俊 唐凯 +3 位作者 毛罕平 张晓东 武小红 高洪燕 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期272-276,共5页
利用高光谱技术对储藏大米的水分含量进行检测。本实验以120个大米样本为研究对象,采集所有大米样本的高光谱图像,利用多元散射校正的预处理方法对大米样本原始光谱数据进行降噪处理。由于原始高光谱数据量大且冗余性强,故利用逐步线性... 利用高光谱技术对储藏大米的水分含量进行检测。本实验以120个大米样本为研究对象,采集所有大米样本的高光谱图像,利用多元散射校正的预处理方法对大米样本原始光谱数据进行降噪处理。由于原始高光谱数据量大且冗余性强,故利用逐步线性回归分析方法对预处理后的数据进行特征提取。最后建立BP神经网络的大米水分定量检测模型,由于建模效果没有达到预期目标,因此引入遗传算法(genetic algorithm,GA)和思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络的权值和阈值。对BP、GA-BP、MEA-BP 3种大米水分预测模型进行比较,3种模型的预测集决定系数都达到0.86以上,其中MEA-BP模型具有最佳的预测效果,预测集决定系数达到0.966 3,且均方根误差为0.81%。 展开更多
关键词 高光谱 大米 水分含量 BP神经网络 遗传算法 思维进化算法
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基于MEA优化BP神经网络的天然气短期负荷预测 被引量:15
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作者 张以帅 赖惠鸽 +2 位作者 李勇 唐光耀 张晨艺 《自动化与仪表》 2016年第5期15-19,共5页
天然气负荷中包含大量非线性因素,单一的神经网络很难达到理想的预测精度,为了提高预测效果,提出了一种思维进化算法(MEA)优化BP神经网络智能预测模型。利用MEA的全局搜索性对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免了单一BP网络的局部最... 天然气负荷中包含大量非线性因素,单一的神经网络很难达到理想的预测精度,为了提高预测效果,提出了一种思维进化算法(MEA)优化BP神经网络智能预测模型。利用MEA的全局搜索性对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免了单一BP网络的局部最优和过拟合等缺点,然后建立最优预测模型。将这种组合模型应用于银川某县的天然气负荷预测,结果表明该组合模型具有更优的非线性映射能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 天然气 BP神经网络 思维进化算法 负荷预测
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MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究 被引量:11
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作者 谢杰 黄筱调 +2 位作者 方成刚 张虎 周宝仓 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第6期1-4,共4页
针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MAT... 针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。 展开更多
关键词 热误差 电主轴 思维进化算法 BP神经网络
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露天爆破飞石距离智能预测研究
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作者 周红敏 赵玉杰 +1 位作者 张宪堂 王洪立 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2554-2564,共11页
为了在露天爆破中更准确地预测出飞石的抛掷距离,研究引入多科得分的概念,利用多科得分思维进化算法(Multidisciplinary Score Mind Evolutionary Algorithm,MSMEA)对BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)进行优化并建立模型来... 为了在露天爆破中更准确地预测出飞石的抛掷距离,研究引入多科得分的概念,利用多科得分思维进化算法(Multidisciplinary Score Mind Evolutionary Algorithm,MSMEA)对BP神经网络(Back-Propagation Neural Network)进行优化并建立模型来预测飞石距离。通过分析隐含层神经元个数、种群规模、子种群规模、优胜及临时子种群个数建立了64个多科得分思维进化算法优化BP神经网络模型(Back-Propagation Neural Network Optimized by Multidisciplinary Score Mind Evolutionary Algorithm,MSMEA BP),并选取了其中最优的MSMEA BP模型。为了验证预测模型的有效性,分别用MSMEA BP模型、思维进化算法优化BP神经网络模型(Back-Propagation Neural Network Optimized by Mind Evolutionary Algorithm,MEA BP)和BP神经网络模型对10组爆破飞石距离进行预测。结果显示,MSMEA BP模型得到的预测结果与真实值之间的平均相对误差、决定系数、均方根误差、均方根百分比误差分别达到3.67%、0.9808、7.3571、1.33%,依次优于MEA BP模型和BP神经网络模型,表明在相同训练条件下,采用多科得分思维进化算法对BP神经网络模型进行优化,可以克服BP神经网络易陷入局部最优解的问题,进而显著提高模型的预测精度。该方法为预测爆破飞石距离提供了一个新思路。 展开更多
关键词 安全工程 爆破安全距离 飞石 思维进化算法 神经网络
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基于思维进化算法优化的东北地区参考作物蒸散量估算
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作者 刘琦 董娟 +4 位作者 韩晓阳 乔江波 鱼洋 袁银颍 朱元骏 《节水灌溉》 北大核心 2024年第11期69-78,共10页
准确估算参考作物蒸散发(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))对于农业水资源管理至关重要。东北地区是我国最重要的粮食产区,但该区域纬度相对较高、气温相对较低,ET_(0)影响因素多、估算的不确定性高。研究选取东北地区20个代... 准确估算参考作物蒸散发(Reference crop evapotranspiration,ET_(0))对于农业水资源管理至关重要。东北地区是我国最重要的粮食产区,但该区域纬度相对较高、气温相对较低,ET_(0)影响因素多、估算的不确定性高。研究选取东北地区20个代表性气象站点1961-2019年气象数据,采用Mann-Kendall非参数趋势检验及反距离加权插值法模拟东北地区ET_(0)时空变化特征,并利用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化模型参数,以FAO-56 Penman-Monteith公式计算结果为标准值,比较9种不同输入因子的模型精度,结果表明:(1)1961-2019年东北地区ET_(0)的年平均值在567.81~1080.66 mm之间,东北地区北部的年均ET_(0)值呈上升趋势,中部平原及南部沿海呈下降趋势;(2)通过对东北地区20个站点使用不同类型模型计算ET_(0)的评估,优化前精度表现:辐射型模型>湿度型模型>温度型模型。其中Mak模型在东北地区的计算精度最高,相应的R^(2)、NSE、RMSE、和MAE中位数值分别为0.801、0.786、0.570 mm/d和0.331 mm/d;(3)MEA算法优化后,对9种经验模型的R^(2)、NSE、RMSE和MAE提升幅度分别为14.43~47.15%、14.84~50.47%、5.42~46.79%、7.47~39.86%。优化后的Mak模型相应的R^(2)、NSE、RMSE、和MAE中位数值分别为0.910、0.907、0.510 mm/d、0.291 mm/d。因此,在气象资料缺乏情景下,Mak模型可作为东北地区ET_(0)计算的最优模型,并且MEA算法优化能够高效提高模型计算精度,实现了准确性和效率之间更优化的平衡。 展开更多
关键词 东北地区 参考作物蒸散量 思维进化算法 时空特征 经验模型
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基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究 被引量:3
13
作者 李亚 崔昊杨 +3 位作者 李鑫 刘晨斐 束江 许永鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期61-66,共6页
针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神... 针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度。文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值。 展开更多
关键词 思维进化算法 气体绝缘全封闭组合电器 K交叉验证 学习向量量化神经网络 放电识别
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基于MEA-BP的微波加热褐煤温度预测 被引量:10
14
作者 赵瑞勇 周新志 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期43-45,48,共4页
对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。... 对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。采用具有极强全局寻优能力的思维进化算法(MEA)来优化BP(MEA-BP)神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:经MEA-BP神经网络具有更高的预测精度和泛化能力,预测性能得到了显著的提高。 展开更多
关键词 思维进化算法 反向传播(BP)神经网络 小波变换 微波加热 温度预测
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基于MEA优化BP神经网络的农机滚动轴承故障诊断 被引量:21
15
作者 唐立力 陈国彬 《农机化研究》 北大核心 2019年第3期214-218,共5页
为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP... 为了解决农机滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的故障诊断新方法。该方法利用思维进化算法的趋同和异化操作,通过竞争获取优胜种群,在迭代过程中不断优化BP神经网路的初始权值和阈值,建立MEA-BP网络农机滚动轴承故障诊断模型。以滚动轴承试验实测数据为例,通过Mat Lab软件进行仿真,结果证实:该方法不但克服了常规BP网络学习速度慢和局部极小的缺点,而且提高了故障诊断准确度,为其他农业机械设备的故障诊断提供了一种试验方法。 展开更多
关键词 农机滚动轴承 故障诊断 思维进化算法 BP神经网络
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基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型 被引量:13
16
作者 周婧 白云龙 +3 位作者 张小宝 朱龙图 黄东岩 李名伟 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第2期231-236,共6页
针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级... 针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。 展开更多
关键词 土壤养分 BP神经网络 思维进化算法 评价
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改进的MEA进行特征选择及SVM参数同步优化 被引量:2
17
作者 丁胜 张进 李波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期120-125,179,共7页
特征选择和参数优化是提高支持向量机(SVM)分类性能的两个重要手段,将两者进行同步优化能提高分类器的分类精度。利用思维进化算法(MEA)进行特征选择和SVM参数同步优化能取得较好的分类效果,但也存在着收敛速度慢,易陷入局部最优的问题... 特征选择和参数优化是提高支持向量机(SVM)分类性能的两个重要手段,将两者进行同步优化能提高分类器的分类精度。利用思维进化算法(MEA)进行特征选择和SVM参数同步优化能取得较好的分类效果,但也存在着收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,无法进一步提高分类精度。针对这一问题,提出了一种改进的思维进化算法进行分类器优化(RMEA-SVM),在传统思维进化算法的基础上引入了"学习"和"反思"机制,利用子群体间信息共享进行学习,通过适应度值的比较进行反思。通过这种方式保证种群的多样性,加快收敛速度,进一步提高分类精度。实验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机 特征选择 参数优化 思维进化算法 学习 反思
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PSO-MEA混合优化算法及其收敛性分析 被引量:2
18
作者 李志华 许新 +1 位作者 黎作鹏 任丹萍 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第6期118-122,127,共6页
鉴于单一的优化算法存在收敛精度低、收敛速度慢的不足,将思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合,提出了PSO-MEA混合优化算法.该算法将粒子群优化算法应用于思维进化... 鉴于单一的优化算法存在收敛精度低、收敛速度慢的不足,将思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合,提出了PSO-MEA混合优化算法.该算法将粒子群优化算法应用于思维进化算法的趋同操作来寻找子群体内的最优解,再对整个群体中的各个子群体进行异化操作找到全局最优解,并通过混合优化算法全局收敛性证明其全局收敛性.最终通过三个常用测试函数的仿真分析,验证了PSO-MEA算法在算法性能方面有较明显的改善,并且具有收敛精度高和收敛速度快的特点. 展开更多
关键词 混合优化算法 思维进化算法 粒子群优化算法 收敛性分析
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基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究 被引量:7
19
作者 李晓英 苏志伟 +1 位作者 田佳乐 郑景耀 《水资源与水工程学报》 CSCD 2018年第1期50-54,共5页
针对城市需水量影响因子多、BP神经网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出灰色关联分析、思维进化算法、BP神经网络三者耦合的改进预测模型,利用灰色关联分析(GRA)筛选需水量主要影响因子,采用全局搜索能力极强的思维进化... 针对城市需水量影响因子多、BP神经网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出灰色关联分析、思维进化算法、BP神经网络三者耦合的改进预测模型,利用灰色关联分析(GRA)筛选需水量主要影响因子,采用全局搜索能力极强的思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的权值和阈值,从而构建GRA-MEA-BP耦合需水预测模型,同时建立BP神经网络模型作为对比。实例应用结果表明,GRA-MEA-BP耦合模型具有更高的预测精度和预测速度,可作为一种有效的需水预测模型。 展开更多
关键词 灰色关联分析 BP神经网络 思维进化算法 耦合模型 需水量预测
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基于MEA-BP神经网络的封盒装置滑动轴承故障诊断方法 被引量:4
20
作者 文周 薛美贵 卢飞燕 《轻工机械》 CAS 2020年第3期78-82,共5页
针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网... 针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网络的滑动轴承故障诊断模型。利用样本集训练、测试和验证MEA-BP故障诊断模型,结果表明MEA-BP故障诊断法较未经优化的BP神经网络故障诊断法优势明显,能够较好地用于封盒装置滑动轴承的故障诊断,延长滑动轴承无故障使用时间。课题组的研究可提高包装企业生产效率。 展开更多
关键词 滑动轴承 故障诊断 BP神经网络 思维进化算法(mea)
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