基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络的X射线荧光光谱定量分析方法

目的建立一种基于列文伯格-马夸尔特-反向传播人工神经网络(Levenberg-Marquardt back-propagation artificial neural networks,LM-BP-ANN)的X射线荧光光谱(XRF)的定量检测分析方法。方法采集84个土壤样品光谱数据,预处理后应用主成分分析(PCA)提取特征参数,随机选取训练集、校正集、预测集样品个数分别为42、21、21。以均方差(MSE)、校正决定系数(R^2)、校正标准差(SEC)、验证决定系数(r^2)、预测标准差(SEP)和相对预测误差(RPD)为评价指标,同时分析比较LM-BP-ANN、BP-ANN、PLS三种算法的建模结果,并利用模型预测土壤重金属含量。结果实验确定隐含层神经元数目、学习率和迭代次数值依次为:6、0.1和8,3种建模方法中LM-BP-ANN效果最优,模型的相关系数高于0.98,表明模型有效。结论模型分析快速,可用于实际土壤样品中重金属含量的检测,对于改进X射线荧光光谱仪的检测准确度有着重要的意义。

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

基于优化列文伯格-马夸尔特法的SLAM图优化

针对目前的视觉SLAM技术中存在的非线性优化方法过程复杂、优化速度慢、优化精度低等缺点,在广泛应用的BA非线性优化方法的框架基础之上,对其核心下降策略列文伯格-马夸尔特法进行优化,以便改善传统的列文伯格-马夸尔特法在BA非线性优化中的不足之处。首先,初始化待优化点处的信赖区域半径;其次,拟定一个扩大倍数,并设定阈值;最后,通过拟定的近似范围限定每次迭代的信赖区间,以达到非线性优化的目的。通过设置对比实验和分析实验的仿真结果,可以得出经过优化后的列文伯格-马夸尔特法下降策略能够加快优化速度,具有优化建图的效果。

面向三维重建的自适应列文伯格-马夸尔特点云配准方法

针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。

解约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法

该文考虑非光滑约束方程组的求解问题。首先将问题转化为等价的无约束方程组,然后给出一个光滑化列文伯格-马夸尔特算法。该算法在每步迭代中,只需求解一个线性方程组。该算法具有全局收敛性,并在局部误差界条件下,具有局部二次收敛性质。数值试验结果表明,该算法具有良好的实际计算效果。

求解非光滑约束方程组的列文伯格-马夸尔特算法

文章利用松弛变量的绝对值函数和光滑化技术将非光滑约束方程组转化为与之等价的光滑方程组;采用凸组合技术将L_1范数和L_2范数并联使用调解步长,在此基础上,给出一种基于凸组合的光滑列文伯格-马夸尔特(L-M)算法.该算法每一步迭代中只需求解一个严格凸二次规划问题且算法.具有全局收敛性和局部二次收敛性;最后给出数值实验.

基于凸组合的列文伯格-马夸尔特算法

在列文伯格-马夸尔特算法(L-M)在求解带非光滑约束方程组过程中,为了避免该算法受初始点和单一形式的步长影响的问题,本文采取凸组合技术(convex combination skill),将L1范数和L2范数并联使用,同时为了进一步改善L-M算法的性能,对已有的步长做出改进,提出一种新的CMLM算法,该算法每步迭代中,可以根据实际情况调整步长,并只需求解一个线性方程组.该算法全局收敛,并在局部误差界条件下,局部二次收敛.数据实验结果表明,该算法具有良好的计算效果.

改进的LM神经网络工程地质综合评价模型

以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。

基于相似日LM神经网络的高校图书馆能耗预测

图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国某高校图书馆为例,首先通过统计分析的方法得到影响图书馆能耗较为重要的因素,即室内人员、开放策略及气温.然后利用模糊聚类法划分相似日,依据相似日将原有数据进行筛选.接着将处理后的数据对预测模型进行训练.最后将改进后的预测模型与原预测模型的各项指标进行对比分析.依据对比结果可知,改进后模型的平均绝对百分比误差和均方误差分别降低了1.28%和23.06,拟合度提高了0.0421.

基于改进型RBF神经网络的建筑用电能耗预测

径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络由于其网络结构简单、网络适应性好、学习过程收敛速度快等优点被运用于电力负荷预测领域。在将其应用于建筑用电能耗预测的过程中,由于对目前已有的建筑能耗数据和影响能耗的关键因素分析不足,以及网络参数不易确定,将导致预测精度无法满足实际需求。采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)及列文伯格-马夸尔特算法(Levenberg-Marquard,LM)优化模型参数,并以大型办公建筑为研究对象确定影响能耗的约束条件,将其作为网络输入参数进行学习,以提高预测模型的准确性。实验结果表明,改进后的RBF算法平均绝对误差和最大相对误差分别降低了2.2%和4.76%,误差保持在2%以内,具有更高的预测精度。

基于粒子群优化神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测研究

为提高“煤改电”地区短期负荷预测水平,本文基于北京市大兴区“煤改电”工程,探索利用神经网络算法对“煤改电”地区短期负荷进行预测。本文首先研究了“煤改电”地区负荷的年周期、周周期以及日周期负荷特性,并对负荷预测进行分类,分析得出了负荷预测的主要影响因素,明确了负荷预测的步骤及误差分析方法。其次,本文研究了BP神经网络的构成和运算过程,分析了历史数据处理方法,建立了基于BP神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测模型,并对短期负荷预测模型进行检验。最后,为进一步提高预测效果,本文研究利用粒子群算法和列文伯格-马夸尔特算法对神经网络进行优化改进,建立了基于粒子群算法优化的BP神经网络负荷预测模型,满足了预测目标精度要求。

基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。

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.

基于深度信念网络的短期负荷预测方法

电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐层预训练和微调,以及模型的应用等步骤。在模型参数预训练过程中,采用高斯—伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)作为堆叠组成深度信念网络的第1个模块,使其能够更有效地处理对负荷有影响的多类型实值输入数据;并采用无监督训练和有监督训练相结合的部分有监督训练算法进行预训练;利用列文伯格—马夸尔特(LM)优化算法微调预训练阶段得到的网络参数,使其更快收敛于最优解。最后,以实际负荷数据进行算例分析,结果表明,在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下,所提方法具有更高的预测精度。

基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究

提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。

基于LM-BP算法的成熟林资产评估模型

为了提高评估效率、降低评估成本,将神经网络技术应用到森林资源资产评估建模中.针对传统BP神经网络存在的缺陷,将BP神经网络和贝叶斯正则化算法相结合,建立了基于LM-BP神经网络的成熟林评估模型.仿真结果表明,所建立的模型是有效的,预测精度高.

基于向导点法反演水文地质参数

为了研究观测井与向导点布置范围以及水文地质参数初值对反演结果的影响,利用二维承压含水层理想模型,分别建立观测井、向导点不同分布范围(占研究区面积16%、36%、64%、81%和100%)以及不同渗透系数场初值的地下水反演模型,讨论其反演规律。其中,初始渗透系数场与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R1,表示先验信息精度;初始渗透系数场经过PEST程序反演后的结果称为渗透系数估计场,与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R2,表示参数估计精度,R2值越小反演精度越高。结果表明:随观测井、向导点分布范围增加,相应模型的R2值先减小后逐渐保持稳定;同时随向导点分布范围的增加,调用Modflow程序与优化迭代的次数减少;R1值增加,不同渗透系数初值模型的R2值、Modflow程序调用次数与优化迭代也会增加。由此看出,观测井与向导点分布范围越大,初始渗透系数场越接近真实值,反演结果越理想。研究成果为观测井与向导点的科学布置以及初始渗透系数场的取值提供了理论依据,有助于向导点法的推广。

基于跳数修正与LM优化的DV-Hop改进算法

针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下,跳数与跳距估计存在误差的问题,提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值,提出了一种全网络的有效跳距;其次在信标节点与未知节点间多跳计算过程中增添了修正值,同时利用接收信号强度指示(RSSI)值优化单跳值的大小;最后采用列文伯格—马夸尔特算法估计未知节点的最优位置。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法以及基于拟牛顿迭代的DV-Hop算法相比,ILDV-Hop算法的定位误差分别减小了23%与10%左右,定位精度有了显著的提高。

基于RLM的MEMS三轴磁力计标定方法

针对传统方法标定复杂环境下含野值的MEMS三轴磁力计会出现精度较差的问题,提出了一种基于鲁棒列文伯格-马夸尔特(Robust Levenberg-Marquardt,RLM)的三轴磁力计标定方法。首先,对三轴磁力计进行误差模型分析,建立了基于模值估计的误差参数方程;然后利用误差参数方程,设计鲁棒列文伯格-马夸尔特的标定方法,实现对误差参数的估计;最后,通过仿真与实验测试对所提方法进行验证。结果表明,所提方法标定含野值的磁力计数据相比于传统方法模值标准差减小了近90%,在标定正常环境下的结果与传统方法则很接近,有效提高了多环境下标定结果的稳定性与准确性。

基于电感扰动的三相横向磁通永磁电机参数辨识与估算位置偏差修正

三相横向磁通永磁电机采用无位置传感器控制时,和永磁同步电机类似,位置偏差主要受到模型参数误差以及逆变器非线性等因素影响。该文依据估计直轴电流为0时的位置偏差方程,提出一种稳态工况下注入电感扰动的参数辨识方法以修正位置误差。该方法通过对观测器所用电感值施加扰动,构建非线性方程组,采用列文伯格-马夸特法求解,实现电感及永磁体磁链的准确辨识,并将辨识结果应用到观测器中,从而改善了无位置传感器运行的位置精度。仿真与实验结果验证了该方法的可行性与有效性。