正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺

目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。

基于改进BP神经网络的河北省碳排放预测

“双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放的计算方法,基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型,对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示:河北省能源效率低于全国水平,河北省工业碳排放量最高;河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势;GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定,误差较小,更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示,河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,以期为政府决策提供理论依据,助力河北省“双碳”目标的实现。

基于BP神经网络的重力仪高机动状态快速调平修正技术

针对平台式重力仪大机动状态后测量能力恢复慢的问题,提出一种基于BP神经网络的重力仪稳定平台快速调平修正技术。首先,针对动态重力测量在测量平台大机动状态后调平能力不足的问题,研究了基于BP神经网络的平台姿态高效、准确解算方法;其次,利用惯性元件和卫星导航系统(GNSS)的信息优化BP神经网络,形成不同条件的平台姿态提取优化模型;最后,利用模拟仿真实验和实际机载动态重力测量数据验证所提方法的有效性和准确性。实验结果表明在大机动的动态条件下采用所提方法可以扶正重力仪稳定平台,将机动后重力仪稳定平台稳定时间缩短83.3%以上,提升动态重力测量效率。

紫外光谱结合BP神经网络算法建立食用油掺伪煎炸油的快速鉴定模型

为建立一种快速食用油掺伪煎炸油检测方法,采用紫外光谱法鉴别其掺伪,本研究选取大豆油、玉米油和葵花籽油为代表分别煎炸,在纯油中掺入相应煎炸时间0~6 h及掺假梯度0%~90%的煎炸油制备掺伪油样,进行紫外光谱及二阶导数预处理,经处理后的光谱特征峰与BP(Backpropagation)神经网络算法结合建立食用油掺伪煎炸油模型,对掺入煎炸油类别、煎炸时间和煎炸油含量进行鉴别分析。结果表明二阶导数预处理后掺伪煎炸油的光谱特征峰中大豆油为446、462 nm、玉米油为268、274 nm、葵花籽油为280、288 nm,根据其特征峰位与峰值建立Levenberg–Marquardt算法(LMA)、动量梯度下降法(MGD)及弹性梯度下降法(EGD)掺伪模型识别率分别为98.15%、91.67%、95.52%。

基于FA-BP神经网络的生姜干燥含水率预测

为探索生姜的干燥特性,并实现生姜干燥的含水率预测,研究了不同干燥温度(50、55、60℃)、干燥风速(1.0、2.0、3.0m/s)、切片长度(30、35、40mm)对生姜干燥时间和干燥速率的影响。结合BP神经网络自适应能力、泛化能力、学习能力强和萤火虫算法(FA)参数少、寻优能力强、收敛速度快等特点,将干燥温度、干燥风速、切片长度和干燥时间作为输入层,隐藏层个数为10,输出层为生姜的含水率,搭建一个拓扑结构为“4-10-1”的FA-BP神经网络模型。研究结果表明:干燥温度、干燥风速、切片长度都是影响生姜含水率的关键因素,增加干燥风速、提高干燥温度和减少切片长度能有效缩短生姜的干燥时间,提高干燥效率。选用萤火虫算法优化BP神经网络的权值和阈值,减少了神经网络的训练时间,提高了精准度,其含水率预测值与试验值之间的决定系数R2=0.999 02,均方根误差RMSE为0.002 99,含水率预测结果准确且迅速,能够为生姜干燥过程中的含水率在线预测提供科学依据。

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

基于BP神经网络的高桩码头基桩损伤识别研究

针对高桩码头基桩的损伤识别问题,基于BP神经网络开展了损伤定位研究。传统损伤定位方法在识别过程中受到人为主观因素的干扰,且对于只有一阶模态数据的情况定位效果有限。为克服这些问题,构建了不受人为因素影响的损伤定位神经网络,以第三类损伤指标ULSC和δFC作为训练样本,实现了对基桩局部损伤的准确定位。在建立合理的高桩码头有限元模型的基础上,构建了基于BP神经网络的损伤定位模型,并使用ABAQUS模拟数据和实测振动信号数据进行训练和测试。实验结果表明,该神经网络模型具有较高的定位准确性和鲁棒性,在不同损伤工况和10%噪声水平下仍表现优异。

基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测

振荡源定位与传播预测是抑制强迫振荡和保证电力系统稳定的关键。现有方法未能充分利用电网的空间拓扑信息和振荡的时序特征,限制了定位和预测的精度。因此,该文提出一种基于时空图卷积神经网络的强迫振荡定位与传播预测方法。首先,根据节点特征和拓扑信息构建图数据,考虑到强迫振荡传播的快速性,通过切比雪夫多项式扩大节点空间感受野,提取振荡空间特征。同时,利用门控循环单元网络提取多个节点振荡数据的时序关联,通过时空图卷积单元融合空间和时序特征。然后,将定位与传播预测分别建模为分类和回归问题,训练时空图卷积神经网络模型。算例分析表明,所提方法具有更高的准确率,且在噪声和部分节点数据缺失的情况下依然具有较好的性能。

采用遗传-反向传播人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺血药浓度预测模型

目的:利用遗传-反向传播(GA-BP)人工神经网络法构建新疆地区癫痫患儿拉考沙胺(LCM)血药浓度的预测模型。方法:采用超高效液相色谱法测定400例癫痫患儿的LCM稳态血药浓度,收集患儿临床资料,提取相关数据,采用GA-BP人工神经网络法构建LCM血药浓度的预测模型。结果:模型验证结果显示,80例预测浓度的平均预测误差(MPE)绝对值均<10%,预测误差(PE)绝对值<20%的比例是100%,PE绝对值<10%的比例是92.50%,平均预测绝对误差(MAE)为2.28%,提示GA-BP模型预测的准确度和精密度均较好,预测浓度和实测浓度的相关系数为0.998,预测结果较理想。结论:应用GA-BP人工神经网络法预测LCM血药浓度是可行的,可应用于LCM个体化给药研究,促进临床合理用药。

基于遗传算法-反向传播神经网络及响应面法优化香薷漱口水配方工艺

目的:研制一种具有抑菌作用的新型复方中药漱口水。方法:以药食同源中药香薷为主要原料,以乙醇、甘油、柠檬酸-木糖醇的用量为考察因素,感官评分(色泽、香味、滋味)作为评价指标,在单因素试验和响应面试验的基础上,采用反向传播神经网络建立预测模型,结合遗传算法优选漱口水的配方工艺;采用梯度稀释法测定漱口水的最小抑菌浓度。结果:该中药漱口水的最佳配方为:乙醇3.8%,甘油10.4%,柠檬酸-木糖醇0.31%;抑菌试验表明漱口水对大肠杆菌抑制作用较强,对金黄色葡萄球菌具有一定的抑制作用,其MIC分别为0.0741 g/mL和0.1481 g/mL。结论:该中药漱口水制备方法简单,具有一定的抑菌作用,可为药食同源中药的开发利用提供参考。

基于BP神经网络的胶结砂砾石应力-应变关系预测

在前期宏观试验基础之上,采用离散元模拟和BP神经网络相结合的方法获取不同胶凝材料掺量和围压下胶结砂砾石的应力-应变关系。根据前期胶凝材料掺量分别为20、40、60、80、100 kg/m3的胶结砂砾石三轴排水剪切试验结果,开展离散元数值模拟。以试验数据为学习样本,开展BP神经网络模型训练,预测胶凝材料掺量分别为30、50、70、90 kg/m3的胶结砂砾石应力-应变关系,并将预测结果和离散元模拟结果进行对比。研究结果表明,BP神经网络能够实现胶结砂砾石应力-应变关系的预测,并在较低围压下具有较好的精度。

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。

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。

基于BP神经网络的九寨沟地区地震滑坡危险性预测研究

BP神经网络因具有良好的精度和拟合能力,被广泛地运用在区域性滑坡危险性预测中。本文建立了基于BP神经网络的地震滑坡危险性评价模型并应用于四川九寨沟地区,以2017年8月8日的九寨沟MS7.0地震引发的4834个历史滑坡为例,将其随机划分为70%的训练样本集用于九寨沟地区地震滑坡危险性预测,以及30%的验证样本集对预测结果的精度进行评估。选取高程、坡度、坡向、平行发震断层距离、垂直发震断层距离、震中距离、距道路距离、地面峰值加速度(PGA)以及岩性共9个影响因子,分析发震断层对地震滑坡的控制作用,并总结九寨沟地区地震滑坡空间分布规律特征,其中发震断层、岩性和坡度对九寨沟地区地震滑坡分布产生重要影响。利用模型得到九寨沟地震滑坡危险性预测图,结果显示73.19%的滑坡位于极高和高危险区域,与实际地震滑坡分布基本相符。通过30%的验证样本集来绘制预测成功率曲线,结果表明模型预测成功率(AUC值)为0.90,证实了BP神经网络在九寨沟地区地震滑坡危险性预测中具有良好的精度和拟合能力,评价结果为后续地震滑坡灾害预测和防震减灾工作提供了科学的参考。

小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别

井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。

交通荷载下煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型

基于煤矸石路基填料大型动三轴试验结果,采用灰色关联分析法分析累积变形影响因子,确定了围压、压实度、级配参数、循环荷载振动次数4个特征参数。引入PSO算法对BP神经网络的权重、阈值进行全局寻优并赋值,提出了一种煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型。与传统BP神经网络模型对比结果验证了该预测模型的可行性和优越性,并通过不同学习程度下模型的预测效果分析了模型的泛化能力,证明了模型的预测潜力。

BP神经网络的宇航服多维意象造型评价方法

目标为适应宇航服造型设计对“大国形象”多维意象识别的需要,提出了以“大国形象”为导向的宇航服造型设计评价模型构建方法。方法 在大量用户调研的基础上,对“大国形象”意象集进行筛选,并采用认知实验与聚类分析相结合的方法获得宇航服产品的代表样品。采用语义差异法,对“大国形象”感性意象集中初步筛选词和宇航服产品代表样本之间的映射数据进行检验和分析,对得到的数据结果进行主成分分析,以获得宇航服产品对“大国形象”感性意象的认知空间。同时,根据全局HIEs解构原则和宇航服产品的功能约束清单建构宇航服产品造型特征空间。采用语义差异法和认知测试,得到宇航服造型多维意象认知空间。利用BP神经网络,以样本关键HIEs评价经数字编码后作为输入层,以各意象词下样本的感性意象均值作为输出层,构建宇航服造型意象评价模型。随后,采用留一交叉训练法对评价模型的准确性进行验证。结论 该评价模型能够有效解决造型特征与多维意象之间的映射及匹配,论证了造型意象和认知空间之间存在的关联性,探索出设计目标和设计意象关联判断的实践方法。

基于BP神经网络的桥梁施工线形相机测量标定

机器视觉位移测量技术为大跨桥梁线形控制提供新解,而确保高精度的二维到三维坐标转换至关重要。对此,提出一种基于改进遗传算法BP神经网络的提升双目相机标定精度的方法,通过改进传统神经网络中的交叉及变异概率函数,提高标定效率及准确性。经相应试验算例验证,采取传统张氏标定法测量坐标的均方差误差为4.67 mm,应用该方法标定后测量坐标的均方差误差为0.82 mm,标定精度提高,能够满足桥梁施工线形的监控要求。

基于BP神经网络的个性化跌倒检测研究

为了提高跌倒检测的准确性,提出一种基于加速度和克托莱指数的跌倒检测算法。在可穿戴设备获取人体运动数据的同时,根据用户的身高与体重计算克托莱指数,构建共有1080条数据的特征数据集。通过BP神经网络对数据集进行分类,并对跌倒行为进行识别。测试结果表明,算法的识别准确率为98.8%、敏感度为97.9%、特异性为99.4%、检测时间为0.27 s。相较于仅以加速度特征值作为检测数据的跌倒检测算法,所提算法的识别准确率提高了4.9个百分点,敏感度提高了2.9个百分点,特异性提高了6.5个百分点。由此说明算法具备较高的检测精度和实时性,适用于低成本、高性能的可穿戴设备在老年人群体中的普及推广。