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Fashion Color Forecasting by Applying an Improved Back Propagation Neural Network 被引量:2
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作者 常丽霞 潘如如 高卫东 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2013年第1期58-62,共5页
Fashion color forecasting is one of the most important factors for fashion marketing and manufacturing. Several models have been applied by previous researchers to conduct fashion color forecasting. However, few convi... Fashion color forecasting is one of the most important factors for fashion marketing and manufacturing. Several models have been applied by previous researchers to conduct fashion color forecasting. However, few convincing forecasting systems have been established. A prediction model for fashion color forecasting was established by applying an improved back propagation neural network (BPNN) model in this paper. Successive six-year fashion color palettes, released by INTERCOLOR, were used as learning information for the neural network to develop a reliable prediction model. Colors in the palettes were quantified by PANTONE color system. Additionally, performance of the established model was compared with other GM(1, 1) models. Results show that the improved BPNN model is suitable to predict future fashion color trend. 展开更多
关键词 fashion color back propagation neural network(bpnn) trend forecasting momentum factor
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Pseudo Random Number Generator Based on Back Propagation Neural Network 被引量:3
2
作者 WANG Bang-ju WANG Yu-hua +1 位作者 NIU Li-ping ZHANG Huan-guo 《Semiconductor Photonics and Technology》 CAS 2007年第2期164-168,共5页
Random numbers play an increasingly important role in secure wire and wireless communication. Thus the design quality of random number generator(RNG) is significant in information security. A novel pseudo RNG is propo... Random numbers play an increasingly important role in secure wire and wireless communication. Thus the design quality of random number generator(RNG) is significant in information security. A novel pseudo RNG is proposed for improving the security of network communication. The back propagation neural network(BPNN) is nonlinear, which can be used to improve the traditional RNG. The novel pseudo RNG is based on BPNN techniques. The result of test suites standardized by the U.S shows that the RNG can satisfy the security of communication. 展开更多
关键词 pseudo random number generator(PRNN) random number generator(RNG) back propagation neural network(bpnn)
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基于改进麻雀搜索算法优化BPNN的电阻点焊质量预测
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作者 罗震 董建伟 胡建明 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期445-451,共7页
电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文... 电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文以2219/5A06铝合金为研究对象,在3种不同的装配条件(包括间隙和间距)下进行电阻点焊工艺信号的分析,并进行人工智能建模.为了提高电阻点焊质量评价的性能和效率,本文采用Logistic-Tent(LT)复合映射改进麻雀搜索算法(SSA)对反向传播神经网络(LT-SSA-BPNN)模型进行优化,模型的输入和输出分别为多信号融合后的变量和熔核直径.实验结果表明,与传统的标准反向传播神经网络(BPNN)模型相比,经过LT-SSA-BP模型优化后,预测结果的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别降低了36.17%、17.55%和51.75%.同时,LT-SSA-BP神经网络在添加了不同间隙和间距条件作为训练集后,其预测稳定性明显提高,可以成功预测电阻点焊质量. 展开更多
关键词 电阻点焊 质量预测 麻雀搜索算法 反向传播神经网络模型
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基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法 被引量:1
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作者 王艺琳 王维民 +2 位作者 李维博 王珈乐 张帅 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期236-244,共9页
针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键... 针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法。首先,为了得到优化所需的关键参数,采用了正交实验结合多因素方差分析的方法,选取了联轴器优化参数;然后,基于已选取的关键参数,采用BPNN方法构建了截面应力和弯曲刚度的目标函数,并将其与多项式拟合方法进行了对比,对BPNN方法的精确性进行了验证;最后,采用MOOGA方法对目标函数进行了多目标优化,并将优化前后结果进行了对比分析。研究结果表明:采用BPNN结合MOOGA的方法对联轴器设计参数进行优化,在满足联轴器刚度需求的情况下,可有效降低联轴器膜盘的危险截面应力;优化后,联轴器危险应力减小了18.2%,弯曲刚度降低了5.05%,联轴器角向补偿能力增加了0.1°,从而证明了仿真的有效性。该结果可以为挠性联轴器参数优化设计提供参考。 展开更多
关键词 膜盘联轴器 机械强度 动力学特性 反向传播神经网络 多目标优化遗传算法 参数优化
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基于MFO-BPNN的螺旋钻机钻速预测研究
5
作者 李嘉辉 王英 +3 位作者 郑荣跃 叶军 赵京昊 陈立 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第4期633-642,共10页
针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型。首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了... 针对利用现有经验公式所建立的螺旋钻机钻速预测模型存在准确度不足的问题,提出了一种基于飞蛾扑火算法(MFO)的反向传播神经网络(BPNN)钻速预测模型。首先,对MFO算法的基本原理进行了研究,构建了MFO算法优化BPNN的具体流程;接着,采集了江苏无锡某施工现场钻探数据,并分析了钻速影响因素,运用小波阈值降噪、归一化和灰色关联度分析等系列方法对采集数据进行了预处理,得到了训练和测试集;然后,将MFO算法运用于神经网络的权值和阈值训练,以代替原有梯度下降法,建立了MFO-BPNN钻速预测模型;最后,对上述预测模型与BPNN模型、遗传算法优化反向传播神经网络(GA-BPNN)模型以及粒子群优化算法优化反向传播神经网络(PSO-BPNN)模型的预测结果和评价指标进行了详细的对比分析。研究结果表明:运用MFO-BPNN建立的钻速预测模型,其可靠性达到了91.65%,其决定系数(R 2)优于其他3种预测模型,3项误差指标也是其中最低的,说明该模型的预测精度良好,适合于桩基础工程的实际应用,可为复杂因素影响下的钻速预测提供一种新思路。 展开更多
关键词 螺旋钻机 钻速预测 飞蛾扑火算法 反向传播神经网络 遗传算法优化反向传播神经网络 粒子群优化算法优化反向传播神经网络 决定系数 桩基础工程
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基于MCDM-BPNN的城市内涝风险评价及调蓄池选址
6
作者 郝景开 李红艳 +3 位作者 张峰 张翀 毛立波 刘大为 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期214-221,共8页
为建立一套较为完善的城市内涝风险评价体系,并据此确定调蓄池位置,首先,从积水风险、超载风险和边侧进流量3个维度构建评价指标,设计一种包括改进层次分析法(IAHP)、反熵权法(AEW)和优劣解距离法(TOPSIS)的混合多准则决策框架(MCDM);然... 为建立一套较为完善的城市内涝风险评价体系,并据此确定调蓄池位置,首先,从积水风险、超载风险和边侧进流量3个维度构建评价指标,设计一种包括改进层次分析法(IAHP)、反熵权法(AEW)和优劣解距离法(TOPSIS)的混合多准则决策框架(MCDM);然后,将IAHP-AEW-TOPSIS模型分别与IAHP-TOPSIS、AEW-TOPSIS模型对比,通过斯皮尔曼排序相关系数验证排序一致性,通过计算变异系数、相对极差和灵敏度证实IAHP-AEW-TOPSIS模型的性能;最后,结合反向传播神经网络(BPNN),建立MCDM-BPNN模型,并以山西省某一内涝易发区域为例进行验证。结果表明:积水风险对城市内涝风险评价体系的影响最为显著,所占权重为0.46,其次为超载风险,所占权重为0.36;节点位置与连接管道数量很大程度上对该节点的内涝风险产生影响,在管道汇接处或汇流面积较大处内涝出现更为频繁;IAHP-AEW-TOPSIS模型在样本判别方面具有更好的性能;在5年与10年重现期下,MCDM-BPNN模型验证集准确率分别为93.3%和100%,能够准确快速模拟和预测城市洪水;应用案例设置调蓄池后,高、中、低风险节点数量分别为7、9、30和6、19、21,内涝溢流削减效果显著。 展开更多
关键词 多准则决策框架(MCDM) 反向传播神经网络(bpnn) 城市内涝 风险评价 调蓄池
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基于ADASYN数据平衡化的PSO-BPNN变压器套管故障诊断 被引量:1
7
作者 杨昊 胡文秀 +3 位作者 张璐 陈晋鹏 周思佳 赵思瑞 《电力工程技术》 北大核心 2024年第2期170-178,共9页
变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swar... 变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swarm optimization combined with back propagation neural network,PSO-BPNN)和自适应综合过采样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)算法对变压器套管进行故障诊断。首先收集变压器套管的历史故障数据,建立具有明确故障类别的变压器套管油中溶解气体样本集,并通过ADASYN算法对原始数据中的少数类样本进行合成,得到平衡后的故障数据,然后将平衡后的油中溶解气体作为模型输入,故障状态作为标签输出,通过PSO-BPNN模型对变压器套管进行诊断,最后在原始样本集下使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、遗传结合反向传播神经网络(genetic combined with back propagation neural network,G-BPNN)算法、布谷鸟搜索结合反向传播神经网络(cuckoo search combined with back propagation neural network,CS-BPNN)算法以及PSO-BPNN模型对套管进行诊断。结果表明,针对变压器油纸套管绝缘状态进行故障诊断的多个模型中,基于ADASYN平衡数据后的PSO-BPNN模型和其他模型相比准确度最高,能有效减小小样本不平衡数据对诊断结果的影响,为判断变压器油纸套管绝缘性能提供了有效方法。 展开更多
关键词 变压器套管 故障诊断 油中溶解气体 反向传播神经网络(bpnn) 不平衡数据 自适应综合过采样(ADASYN)
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基于SSA-BPNN的锂离子电池SOH估算
8
作者 张凯飞 张金龙 吕满平 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期278-285,318,共9页
锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线... 锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线中提取了7个健康特征HI(health indicator)作为输入,基于数据驱动法提出了麻雀搜索算法-反向传播神经网络SSA-BPNN(sparrow search algorithm-back propagation neural network)的锂离子电池SOH估算方法,并应用数据增强进一步提高模型的鲁棒性,最终在NASA锂离子电池随机使用数据集上进行验证。通过与未采取数据增强的传统BP神经网络相比,获得SOH估算精度有明显提升,测试集SOH估算的最大绝对误差和均方根误差分别小于3%和1.32%,实验结果表明该方法兼顾误差小,收敛快,全局搜索能力且能够适应电池老化差异特性。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态估算 数据驱动 SSA-bpnn 数据增强
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基于SBAS-InSAR和BPNN的铀尾矿坝形变智能监测与预测
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作者 周怡 彭国文 +3 位作者 黄召 阳鹏飞 刘丹丹 陈小丽 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期145-152,共8页
为提高铀尾矿库退役治理的监测工作效率,提出一个基于小基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术和反向传播神经网络(BPNN)的铀尾矿库形变智能监测与预测模型。首先,利用SBAS-InSAR技术得到铀尾矿库2020年12月—2022年12月的累计形变... 为提高铀尾矿库退役治理的监测工作效率,提出一个基于小基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术和反向传播神经网络(BPNN)的铀尾矿库形变智能监测与预测模型。首先,利用SBAS-InSAR技术得到铀尾矿库2020年12月—2022年12月的累计形变量与年均形变速率,并用第一拦水坝的7个全球导航卫星系统(GNSS)监测站验证InSAR监测值的精度;然后,选取铀尾矿库中的雷公塘坝、南坡横坝、战斗坝和松林坝4个坝段的累计沉降量并结合降雨量进行沉降分析;最后,随机提取铀尾矿坝100个沉降点的累积沉降数据,通过BPNN预测铀尾矿坝的形变。结果表明:2年间铀尾矿库的形变速率在-60.06~34.94 mm/a,铀尾矿坝整体处于下沉状态,累计沉降量最大为-46.67 mm。BPNN预测值与实际监测值的平均绝对误差为0.586 mm,均方误差为0.624 mm。 展开更多
关键词 小基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR) 反向传播神经网络(bpnn) 铀尾矿库 形变智能监测 Sentinel-1A
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基于改进BPNN的5G通信网络流量预测
10
作者 李兵 《通信电源技术》 2024年第1期203-205,共3页
为提高5G网络流量预测结果的准确性,提出一种基于改进反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的5G通信网络流量预测方法,采用阿基米德优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)优化BPNN的权系数和阈值,建立基... 为提高5G网络流量预测结果的准确性,提出一种基于改进反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)的5G通信网络流量预测方法,采用阿基米德优化算法(Arithmetic Optimization Algorithm,AOA)优化BPNN的权系数和阈值,建立基于AOA-BPNN的5G通信网络流量预测模型。采用某5G基站的网络通信流量监测数据进行仿真分析,并与其他方法的预测效果进行对比,结果表明,AOA-BPNN模型预测结果的平均相对误差和均方根误差分别为4.25%和0.522 GB,预测精度高于其他方法,验证了所提方法的实用性和优越性。 展开更多
关键词 5G通信 网络流量预测 反向传播神经网络(bpnn) 阿基米德优化算法(AOA)
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COMBINATION OF DISTRIBUTED KALMAN FILTER AND BP NEURAL NETWORK FOR ESG BIAS MODEL IDENTIFICATION 被引量:3
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作者 张克志 田蔚风 钱峰 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2010年第3期226-231,共6页
By combining the distributed Kalman filter (DKF) with the back propagation neural network (BPNN),a novel method is proposed to identify the bias of electrostatic suspended gyroscope (ESG). Firstly,the data sets ... By combining the distributed Kalman filter (DKF) with the back propagation neural network (BPNN),a novel method is proposed to identify the bias of electrostatic suspended gyroscope (ESG). Firstly,the data sets of multi-measurements of the same ESG in different noise environments are "mapped" into a sensor network,and DKF with embedded consensus filters is then used to preprocess the data sets. After transforming the preprocessed results into the trained input and the desired output of neural network,BPNN with the learning rate and the momentum term is further utilized to identify the ESG bias. As demonstrated in the experiment,the proposed approach is effective for the model identification of the ESG bias. 展开更多
关键词 model identification distributed Kalman filter(DKF) back propagation neural network(bpnn) electrostatic suspended gyroscope(ESG)
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基于BPNN、SVR和RF模型的7050合金高温流动应力预测 被引量:3
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作者 马斌 梁强 +1 位作者 贾艳艳 徐永航 《材料热处理学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期196-204,共9页
采用Gleeble-3500热物理模拟机对7050铝合金进行等温热压缩实验,获得了合金在变形温度为300~450℃以及应变速率为0.001~1 s^(-1)条件下的应力应变数据。在此基础上,建立了经灰狼优化算法(Grey wolf optimization,GWO)优化的反向传播神... 采用Gleeble-3500热物理模拟机对7050铝合金进行等温热压缩实验,获得了合金在变形温度为300~450℃以及应变速率为0.001~1 s^(-1)条件下的应力应变数据。在此基础上,建立了经灰狼优化算法(Grey wolf optimization,GWO)优化的反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVR)和随机森林(RF)模型并验证其预测精度。结果表明:经过GWO优化的BPNN、SVR和RF模型预测精度高于原始模型;GWO-BPNN与GWO-RF模型的预测精度比较接近,且均高于GWO-SVR;在外推数据预测上,GWO-BPNN模型的预测精度更高,在内插数据预测上,GWO-RF模型的预测精度更高。不同机器学习模型对流动应力数据的拟合效果不同,其预测精度也存在差异。 展开更多
关键词 7050铝合金 流动应力 反向传播神经网络(bpnn) 支持向量机(SVR) 随机森林(RF)
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基于BPNN的发动机停机相位预测研究 被引量:2
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作者 姚国仲 徐小鸿 +2 位作者 王贵勇 邓冬荣 路璐 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第9期52-55,60,共5页
为避免柴油发动机启动阶段因建立喷油时序而在寻找信号特征齿上花费过多时间,基于反向传播神经网络(BPNN)建立了发动机停机相位预测模型。以某双缸柴油机停油时转速和负荷为输入,单片机和增量式编码器为核心计算的原有曲轴位置传感器“... 为避免柴油发动机启动阶段因建立喷油时序而在寻找信号特征齿上花费过多时间,基于反向传播神经网络(BPNN)建立了发动机停机相位预测模型。以某双缸柴油机停油时转速和负荷为输入,单片机和增量式编码器为核心计算的原有曲轴位置传感器“失信点”后的相对相位变化为输出,建立了BPNN停机相位预测模型。预测结果表明:模型决定系数和修正决定系数均大于0.91,平均相对误差为5.9%,模型对于发动机停机过程中不可信点至静止期间转过的相对角度具有预测性,可作为发动机再启动阶段相位快速同步和判缸的首选方式。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 位置同步 增量式编码器 停机相位
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基于PSO⁃BPNN的煤自燃危险性预测模型 被引量:6
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作者 汪伟 梁然 +2 位作者 祁云 贾宝山 武泽伟 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期127-132,共6页
为提高采空区遗煤自燃危险性预测的准确性,采用粒子群优化算法(PSO)改进反向传播神经网络(BPNN)的连接权重和阈值,构建一种将PSO算法与BPNN相耦合的煤自燃预测模型(PSO-BPNN模型),并从不同方面对比分析PSO-BPNN模型与BPNN模型和支持向... 为提高采空区遗煤自燃危险性预测的准确性,采用粒子群优化算法(PSO)改进反向传播神经网络(BPNN)的连接权重和阈值,构建一种将PSO算法与BPNN相耦合的煤自燃预测模型(PSO-BPNN模型),并从不同方面对比分析PSO-BPNN模型与BPNN模型和支持向量回归机(SVR)模型的预测结果。研究表明:优化后的平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差相较于BPNN模型分别降低了9.35%、0.1707和0.2056,判定系数增大了0.1169;比SVR模型分别降低了5.41%、0.1152和0.1715,判定系数增大了0.0891。证明PSO-BPNN模型具有更高的预测精准性。 展开更多
关键词 煤自燃 粒子群优化算法(PSO) 反向传播神经网络(bpnn) 支持向量回归机(SVR) 预测模型 采空区
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Improving Land Resource Evaluation Using Fuzzy Neural Network Ensembles 被引量:11
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作者 XUE Yue-Ju HU Yue-Ming +3 位作者 LIU Shu-Guang YANG Jing-Feng CHEN Qi-Chang BAO Shi-Tai 《Pedosphere》 SCIE CAS CSCD 2007年第4期429-435,共7页
Land evaluation factors often contain continuous-, discrete- and nominal-valued attributes. In traditional land evaluation, these different attributes are usually graded into categorical indexes by land resource exper... Land evaluation factors often contain continuous-, discrete- and nominal-valued attributes. In traditional land evaluation, these different attributes are usually graded into categorical indexes by land resource experts, and the evaluation results rely heavily on experts' experiences. In order to overcome the shortcoming, we presented a fuzzy neural network ensemble method that did not require grading the evaluation factors into categorical indexes and could evaluate land resources by using the three kinds of attribute values directly. A fuzzy back propagation neural network (BPNN), a fuzzy radial basis function neural network (RBFNN), a fuzzy BPNN ensemble, and a fuzzy RBFNN ensemble were used to evaluate the land resources in Guangdong Province. The evaluation results by using the fuzzy BPNN ensemble and the fuzzy RBFNN ensemble were much better than those by using the single fuzzy BPNN and the single fuzzy RBFNN, and the error rate of the single fuzzy RBFNN or fuzzy RBFNN ensemble was lower than that of the single fuzzy BPNN or fuzzy BPNN ensemble, respectively. By using the fuzzy neural network ensembles, the validity of land resource evaluation was improved and reliance on land evaluators' experiences was considerably reduced. 展开更多
关键词 back propagation neural network (bpnn data types fuzzy neural network ensembles land resource evaluation radial basis function neural network (RBFNN)
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基于表面肌电信号的LDA-BPNN双臂手势识别算法 被引量:1
16
作者 王金玮 曹乐 +2 位作者 阚秀 张文艳 孟壮壮 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期158-160,168,共4页
针对基于表面肌电(sEMG)信号的双臂手势识别率不高的问题,提出一种利用线性判别分析(LDA)方法结合反向传播神经网络(BPNN)算法的手势识别方法。首先,对采集的双臂sEMG信号进行小波阈值去噪的预处理,提取信号中的均方根值、绝对值均值、... 针对基于表面肌电(sEMG)信号的双臂手势识别率不高的问题,提出一种利用线性判别分析(LDA)方法结合反向传播神经网络(BPNN)算法的手势识别方法。首先,对采集的双臂sEMG信号进行小波阈值去噪的预处理,提取信号中的均方根值、绝对值均值、过零点次数、立方均值、波长、平均绝对值斜率共6种特征;再通过LDA对高维特征集进行降维处理;最后,利用BPNN建立相应的手势模型并识别。实验结果表明:在双臂手势动作的背景下,该识别算法效率较高,识别准确率高达92.7%,能够有效实现双臂手势识别。 展开更多
关键词 表面肌电信号 小波阈值去噪 线性判别分析方法 反向传播神经网络 手势识别
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地铁列车空调系统的BPNN故障诊断模型研究 被引量:1
17
作者 杨闯 陈焕新 +2 位作者 程亨达 杨宇 梁宇星 《制冷与空调》 2023年第8期71-77,共7页
地铁列车空调系统对调节车厢温湿度极为重要,其发生故障会降低车厢舒适度并增大能耗。构建制冷剂欠充、新风脏堵与冷凝器脏堵的单故障及并发故障模拟试验,并基于随机森林对采集数据进行特征选择,有效降低数据集的维度,最后基于BPNN构建... 地铁列车空调系统对调节车厢温湿度极为重要,其发生故障会降低车厢舒适度并增大能耗。构建制冷剂欠充、新风脏堵与冷凝器脏堵的单故障及并发故障模拟试验,并基于随机森林对采集数据进行特征选择,有效降低数据集的维度,最后基于BPNN构建单故障诊断模型和并发故障诊断模型。结果表明,构建的单故障诊断模型和并发故障诊断模型能够有效识别故障类型及故障等级,精度分别达到99.92%和98.63%。 展开更多
关键词 地铁列车空调系统 故障诊断 BP神经网络 单故障 并发故障
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Performance comparison of three artificial neural network methods for classification of electroencephalograph signals of five mental tasks
18
作者 Vijay Khare Jayashree Santhosh +1 位作者 Sneh Anand Manvir Bhatia 《Journal of Biomedical Science and Engineering》 2010年第2期200-205,共6页
In this paper, performance of three classifiers for classification of five mental tasks were investigated. Wavelet Packet Transform (WPT) was used for feature extraction of the relevant frequency bands from raw Electr... In this paper, performance of three classifiers for classification of five mental tasks were investigated. Wavelet Packet Transform (WPT) was used for feature extraction of the relevant frequency bands from raw Electroencephalograph (EEG) signal. The three classifiers namely used were Multilayer Back propagation Neural Network, Support Vector Machine and Radial Basis Function Neural Network. In MLP-BP NN five training methods used were a) Gradient Descent Back Propagation b) Levenberg-Marquardt c) Resilient Back Propagation d) Conjugate Learning Gradient Back Propagation and e) Gradient Descent Back Propagation with movementum. 展开更多
关键词 ELECTROENCEPHALOGRAM (EEG) Wavelet Packet Transform (WPT) Support Vector Machine (SVM) Radial Basis Function neural network (RBFNN) Multilayer Back propagation neural network (MLP-bpnn) Brain Computer Interface (BCI)
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基于BPNN标定算法的室内定位方法研究
19
作者 田伟 吴璇 余李苹 《信息与电脑》 2023年第11期220-222,共3页
近年来,人们对基于位置服务(Location-Based Services,LBS)的需求越来越重视。如何精准地确定目标位置并提供便捷服务是人们关注的重点。日常人们可以利用移动终端无线射频信号传播的多路径效应感知环境,通过获取接收的信号强度(Receive... 近年来,人们对基于位置服务(Location-Based Services,LBS)的需求越来越重视。如何精准地确定目标位置并提供便捷服务是人们关注的重点。日常人们可以利用移动终端无线射频信号传播的多路径效应感知环境,通过获取接收的信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)进行定位。但是,不同移动终端的软件、硬件不相同,使得RSSI存在较大差异,导致定位不可用。基于BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)对不同设备接收到的RSSI进行标定,结合定位算法,有效消除了软硬件异构差异,提高了定位精度,具有良好的普适性和稳定性。 展开更多
关键词 室内定位 标定 BP神经网络(bpnn) 定位算法
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基于贝叶斯神经网络的船用惯导定位修正方法
20
作者 周红进 宋辉 +2 位作者 范文良 王苏 谷东亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1393-1400,共8页
船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设... 船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设计了采用反向传播神经网络(back propagate neural network, BPNN)、根据INS原始输出数据拟合修正经纬度的定位修正方案,提出了基于Bayesian算法更新网络权重系数的方法,结合理论分析和试验研究确定了神经元个数与训练数据集的分配方案。实船试验结果表明,当GNSS失效时,在后续2 h,通过24 h历史数据训练得到的神经网络修正INS位置,相比INS独立工作时的定位误差,修正后误差均值下降了63%,误差最大值下降约50%,最小值下降至0。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球卫星导航系统失效 反向传播神经网络 Bayesian算法 定位误差
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