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布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测
被引量:
9
1
作者
杜振宁
《电子技术应用》
北大核心
2015年第3期82-85,共4页
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...
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。
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关键词
布谷鸟
搜索算法
网络
流量
神经网络
参数
优化
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职称材料
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
被引量:
18
2
作者
程述立
汪烈军
+1 位作者
秦继伟
杜安钰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第12期3528-3535,3553,共9页
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...
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。
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关键词
图像分割
脉冲耦合
神经网络
布谷鸟
搜索算法
萤火虫
算法
粒子群
优化
算法
遗传
算法
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职称材料
基于改进烟花算法优化BP网络的混凝投药预测
被引量:
3
3
作者
李赞
张长胜
+3 位作者
田海湧
毛辉
王卓
马泽楠
《陕西理工大学学报(自然科学版)》
2021年第6期24-31,共8页
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...
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。
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关键词
投药量预测
BP
神经网络
权值阈值
优化
改进爆炸算子
精英选择策略
布谷鸟
搜索算法
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职称材料
基于智能算法的冷水机组优化运行研究
4
作者
曾文豪
杨晚生
+3 位作者
颜彪
叶海森
张文龙
张可任
《低温与超导》
CAS
北大核心
2023年第4期66-73,共8页
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...
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。
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关键词
深度
神经网络
冷水机组
运行能效
节能
优化
布谷鸟
搜索算法
原文传递
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
被引量:
3
5
作者
李华龙
李淼
+4 位作者
詹凯
刘先旺
杨选将
胡泽林
郭盼盼
《智慧农业(中英文)》
2020年第3期37-47,共11页
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...
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。
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关键词
蛋鸡设施养殖
环境质量评价
布谷鸟
搜索算法
优化
神经网络
(
cs-bp
)
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)
深度学习
多环境因子
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职称材料
题名
布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测
被引量:
9
1
作者
杜振宁
机构
杨凌职业技术学院信息工程学院
出处
《电子技术应用》
北大核心
2015年第3期82-85,共4页
文摘
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。
关键词
布谷鸟
搜索算法
网络
流量
神经网络
参数
优化
Keywords
cuckoo search algorithm
network low
neural network
parameters optimizing
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
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
被引量:
18
2
作者
程述立
汪烈军
秦继伟
杜安钰
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学软件学院
新疆大学网络与信息技术中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第12期3528-3535,3553,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471311)~~
文摘
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。
关键词
图像分割
脉冲耦合
神经网络
布谷鸟
搜索算法
萤火虫
算法
粒子群
优化
算法
遗传
算法
Keywords
image segmentation
Pulse Coupled Neural Network (PCNN)
Cuckoo Search (CS) algorithm
FireflyAlgorithm (FA)
Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm
Genetic Algorithm (GA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进烟花算法优化BP网络的混凝投药预测
被引量:
3
3
作者
李赞
张长胜
田海湧
毛辉
王卓
马泽楠
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南树业科技有限公司
中国市政工程华北设计研究总院有限公司昆明分公司
出处
《陕西理工大学学报(自然科学版)》
2021年第6期24-31,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51665025,61963022)。
文摘
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。
关键词
投药量预测
BP
神经网络
权值阈值
优化
改进爆炸算子
精英选择策略
布谷鸟
搜索算法
Keywords
dose prediction
back propagation neural network
weight threshold optimization
improved explosion operator
elite selection strategy
cuckoo search algorithm
分类号
TU991.22 [建筑科学—市政工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于智能算法的冷水机组优化运行研究
4
作者
曾文豪
杨晚生
颜彪
叶海森
张文龙
张可任
机构
广东工业大学土木与交通工程学院
出处
《低温与超导》
CAS
北大核心
2023年第4期66-73,共8页
基金
广东机场白云信息科技有限公司研究项目(607210023)资助。
文摘
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。
关键词
深度
神经网络
冷水机组
运行能效
节能
优化
布谷鸟
搜索算法
Keywords
Deep neural networks
Chiller
COP
Energy-saving optimization
Cuckoo search
分类号
TU831 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
原文传递
题名
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
被引量:
3
5
作者
李华龙
李淼
詹凯
刘先旺
杨选将
胡泽林
郭盼盼
机构
中国科学院合肥物质科学研究院
安徽省农业科学院
出处
《智慧农业(中英文)》
2020年第3期37-47,共11页
基金
国家自然科学基金项目(31902205)
安徽省重点研发计划(201904a06020041)
国家现代农业(蛋鸡)产业技术体系(编号:CARS-40-K21)。
文摘
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。
关键词
蛋鸡设施养殖
环境质量评价
布谷鸟
搜索算法
优化
神经网络
(
cs-bp
)
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)
深度学习
多环境因子
Keywords
facility breeding for laying hens
environmental quality evaluation
cs-bp
GA-BP
PSO-BP
deep learning
multiple environmental factors
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S818.5 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
布谷鸟搜索算法优化BP神经网络的网络流量预测
杜振宁
《电子技术应用》
北大核心
2015
9
下载PDF
职称材料
2
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
程述立
汪烈军
秦继伟
杜安钰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
18
下载PDF
职称材料
3
基于改进烟花算法优化BP网络的混凝投药预测
李赞
张长胜
田海湧
毛辉
王卓
马泽楠
《陕西理工大学学报(自然科学版)》
2021
3
下载PDF
职称材料
4
基于智能算法的冷水机组优化运行研究
曾文豪
杨晚生
颜彪
叶海森
张文龙
张可任
《低温与超导》
CAS
北大核心
2023
0
原文传递
5
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
李华龙
李淼
詹凯
刘先旺
杨选将
胡泽林
郭盼盼
《智慧农业(中英文)》
2020
3
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职称材料
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