布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高预测精度,提出一种布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(Cuckoo Search BP neural network Flow Prediction,CS-BPNN)。根据混沌理论建立网络流量学习样本,采用BP神经网络对学习样本进行训练,将模型参数当一个鸟巢,通过模拟布谷鸟寻窝产卵的行为找到最优模型参数,最后采用网络流量数据进行仿真实验,测试模型性能。仿真实验表明:所提出模型较好的解决了BP神经参数优化问题,能够获得更加理想的网络流量预测结果。

基于粒子群和布谷鸟搜索的BP神经网络优化方法研究

针对BP神经网络初始化敏感性高、易陷入局部最小值的问题,研究基于粒子群优化和布谷鸟搜索融合的BP神经网络优化方法,提出一种分层的融合优化模型MB-PSO-CS-BP。该方法在下层使用Mini-Batch算法将粒子群分割为小种群,利用粒子群优化算法进行局部搜索;在此基础上采用布谷鸟搜索算法进行全局搜索,从而减小BP神经网络初始化的敏感性,减缓其陷入局部最优的症状。在实际应用领域的数据集上对所提出算法进行实验验证。相较于一般的PSO-BP模型与CS-BP模型,所提出的MB-PSO-CS-BP融合模型在全局最优值、均方误差等多个评估指标上有所改进,进一步提升了利用BP神经网络进行预测的准确性与稳定性。

群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法

针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索(CS)算法、萤火虫算法(FA)、粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法(OTSU)、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.

基于引力搜索算法参数优化的改进PCNN遥感图像分割

为了提高遥感图像目标分割的精度,提出了一种基于引力搜索算法参数优化的改进脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)遥感图像分割算法.首先对经典PCNN模型进行改进,重新描述神经元之间的激励和抑制关系,改进连接输入项和动态阈值.然后利用新颖的PCNN模型对输入图像进行点火处理,并从其输出结果中提取图像熵和能量的比值作为引力搜索算法的适应度函数,且将熵的变化值作为引力搜索算法的收敛依据,利用引力搜索算法的全局搜索能力寻找PCNN模型中影响分割效果的关键参数的最优值.最终通过Matlab仿真,将该方法与OTSU方法、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,结果证明文中方法具有较好的分割效果,更适用于遥感图像的分割.

基于改进烟花算法优化BP网络的混凝投药预测

针对自来水厂混凝投药量控制滞后、非线性、多干扰等问题,提出一种改进烟花算法(IFWA)优化BP神经网络权值阈值的自来水厂混凝投药量预测模型。通过改进爆炸算子和精英选择策略,提高烟花算法(FWA)的搜索能力和寻优精度,利用布谷鸟搜索算法最优解作为FWA算法的初始解,提高搜索效率,并结合高斯变异操作,跳出局部最优。同时,通过3个函数测试,证明了IFWA算法的有效性。最后以云南某自来水厂的数据训练和测试模型,仿真结果表明,基于IFWA算法优化BP神经网络预测模型的均方根误差约为0.0975,平均绝对误差约为0.0762,在预测精度和收敛速度上优于FWA、CS等算法,具有可行性。

基于灰度纹理特征提取和CS-SNN的双初级永磁同步直线电机退磁故障诊断研究

引入一种基于图像形态学纹理特征提取与布谷鸟搜索优化脉冲神经网络(cuckoo search-spiking neural network,CS-SNN)算法相结合的方法,以解决双初级永磁同步直线电机(dual primary permanent magnet synchronous linear motor,DPPMSLM)退磁故障精细定量化诊断识别的问题。首先,根据DPPMSLM拓扑结构约束,通过有限元仿真提取电机气隙空间中三线磁密信号作为有效故障信号;其次,引入图像纹理分析的方法,将一维数据信号映射为二维灰度图像,再采用伽马矫正和边缘提取技术增强图像信息,以提取图像纹理特征组成故障特征向量;然后建立两级CS-SNN分类器实现退磁故障位置类型和严重程度的精确诊断分类;最后,通过退磁样机制作和实验平台验证,提出的新方法能够准确识别DPPMSLM退磁故障位置和严重程度,并具有良好的鲁棒性,是一种有效可行的方法。

基于计算智能的化学类实验室安全管理评价研究与实践

为了研究基于计算智能的化学类实验室安全管理评价,采用德尔菲法建立了化学类实验室安全管理评价风险预警指标体系,同时计算了指标体系中各指标的预警值。将布谷鸟搜索智能优化算法(CSA)和BP神经网络2种计算智能方法应用于化学类实验室安全管理评价研究与实践中,采用CSA优化BP神经网络提出一种基于CSA的BP神经网络模型(CSA-BP),进而采用CSA-BP模型构建了一种化学类实验室安全管理评价风险预警方法。结果表明:该方法预警结果精确度良好,预警误差小,具有很强的适用性。

蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试

蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-BP)预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明:改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和决定系数(R2)分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。

基于智能算法的冷水机组优化运行研究

以南方某机场航站楼冷源系统为研究对象,采用深度神经网络建立了两种不同类型冷水机组的运行能效模型,并将冷却水出水温度模型与冷水机组能效模型进行耦合,以冷源系统能耗最低为目标,采用布谷鸟搜索算法优化了冷源系统的运行参数、冷水机组与冷却塔的组合方式。研究结果表明:采用深度神经网络建立的冷水机组模型具有较高的精度和泛化能力,与原运行方式对比,采用布谷鸟搜索算法优化的方法在夏季典型日最高节能19.6%,具有较高的节能效果。