改进遗传神经网络模型在地下水化学特征组分识别中的应用

如何依据矿井突水的标型组分含量来识别其水源所在的水文地质类别是一个很有意义的课题。为克服一般BP神经网络收敛慢和过学习问题,采用改进遗传算法搜索BP神经网络的拓扑结构和学习步数,建立了改进遗传神经网络模型。算例表明,该方法对地下水化学特征组分的识别结果是令人满意的。

基于遗传算法优化的含氢Ti65合金人工神经网络本构模型的构建

本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度、应变、应变速率的含氢Ti65合金GA-BP神经网络本构模型,并将所建模型通过二次开发集成入有限元软件中,对含氢Ti65合金等温热压缩过程进行模拟。结果表明:4-12-12-1结构的GA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均绝对误差分别为0.9982和0.46%,模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够用于局部置氢Ti65合金热塑成形过程的分析。

基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测

需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。

基于改进神经网络的船舶航行速度估计数学模型

船舶航行速度直接影响船舶航行安全与路径规划效果,为此建立基于改进神经网络的船舶航行速度估计数学模型,提升船舶航行速度估计效果。利用位置编码机制,编码处理风速与波高等船舶航向速度相关数据;在编解码卷积神经网络内,引入自注意力机制,得到改进编解码卷积神经网络;利用编码后的船舶航速训练数据,训练改进神经网络,建立船舶航行速度估计数学模型;在该模型内,输入编码后的船舶航速测试数据,通过自注意力机制,提取船舶航速数据特征,并结合自注意力蒸馏剔除冗余特征;通过全连接层处理船舶航速数据特征,输出船舶航行速度估计结果。实验证明,该模型可有效提取船舶航速数据特征;该模型可精准估计船舶航行速度;在不同浪向下,该模型船舶航行速度估计的决定系数均较高,即估计精度较高。

小波降噪及改进遗传算法的BP神经网络在基坑变形中的组合应用

以某市人民医院基坑工程为例,针对实测数据建立实测数据结合BP神经网络预测模型,小波降噪结合BP神经网络模型和小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型,并利用误差分析理论对基坑变形数据预测效果评价。结果表明:对比3种模型实际处理、预测数据能力,实测数据结合BP神经网络模型预测精度在1%-4%之间,小波降噪结合BP神经网络模型预测精度1%-2%之间,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型预测精度在1%以内,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型的预测准确率最高。针对基坑变形监测,小波降噪结合改进遗传算法优化的BP神经网络模型具有更高预测精度,可为类似工程提供实际参考。

基于改进SSA-BP神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究

钠硫电池中含有大量的高纯度钠,在自动化拆解过程中存在燃烧、爆炸等安全风险。针对钠硫电池在车削拆解时存在的安全性问题,提出一种改进SSA-BP神经网络算法来预测刀具加工的最高温度。利用ABAQUS软件计算出刀具加工的实时温度,通过电池拆解实验验证仿真数据的可靠性;然后以仿真温度数据建立样本,利用Tent混沌映射对SSA-BP神经网络算法进行优化,建立刀具温度仿真预测模型。实验结果表明:该仿真预测模型收敛速度快,鲁棒性强,模型误差小。

基于改进BP神经网络模型的辽西地区农业灌溉用水预测

文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6.9%和10%。研究成果对于区域农业灌溉用水预测方法具有参考价值。

基于改进BP神经网络的学生职业素质能力评价模型

从新工科对高职学生职业素质的新需求出发,以机电一体化专业为例,探索学生职业素质能力评价模型。针对标准BP神经网络算法可能陷入局部最优解等不足,引入遗传算法对神经网络算法进行优化改进,利用MATLAB神经网络工具对该评价模型进行训练和测试。实验结果表明,改进后的BP神经网络模型适应性强,具有精确性和客观性,为新工科背景下的人才培养提供参考。

基于改进的径向基神经网络模型的水库异重流泥沙淤积量模拟

文章结合改进的径向基神经网络模型对石佛寺水库异重流泥沙淤积量进行模拟,并结合水库泥沙淤积量测定值对模型进行检验。结果表明:相比于传统模型,改进模型对模型变量进行优化调整,对于水库异重流泥沙淤积量预测的精度有明显改善。研究成果对于水库泥沙淤积的趋势预测方法具有参考价值。

遗传算法优化的BP神经网络模型在遥感水深反演中的应用

针对传统BP神经网络模型在遥感影像水深反演中存在的缺陷,本文引入主成分分析(PCA)与遗传算法(GA),构建新的GA-BP神经网络模型,该改进模型利用GA对BP神经网络模型的权值与阈值进行优化并将优化值作为BP神经网络模型初始值。将该改进模型用于遥感影像水深反演实验中,结果表明,较单一的BP神经网络模型,该改进模型的收敛速度具有较大提升,水深反演精度也更高。

改进BP神经网络模型在农业灌溉用水预测中的应用

针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度农业灌溉用水预测误差平均可降低6.52%和5.39%。研究成果对于灌区农业灌溉用水科学预测具有参考价值。

一种改进遗传算法实现前向神经网络权值优化的方法

本文介绍了一种自适应改变交叉概率和变异概率的改进遗传算法。针对前向神经网络离线训练过程中梯度下降法存在易陷入局部极小的缺点和遗传算法能够很快接近全局最优的优点,提出了应用改进遗传算法对前向神经网络权值实现优化的方法,最后应用图形化可编程语言LabV IEW实现了改进遗传算法对前向神经网络权值的优化,证明了本方法的有效性。一、问题的提出由于含有至少一个隐含层和足够隐含层节点的前向神经网络以任意精度逼近复杂非线性函数,因此在系统辨识、控制器设计、系统建模、状态估计、优化、预测等方面有大量的应用,但目前为止前向神经网络还存在诸多问题待完善。如何确定适当的隐层节点数,以及怎样获得最优的权值并提高训练速度等成为亟待解决的问题。

基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测

本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。

基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究

文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对核桃树生长预测具有指导意义。

基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化

为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。

基于人工神经网络的农用拖拉机NOx排放预测模型研究

准确预测NOx实际工况排放对于控制区域污染物排放具有重要意义。文章以拖拉机为研究对象,采用车载排放测试系统对拖拉机在实际作业工况下的NOx排放进行测试。通过选择影响NOx排放的因素进行相关性分析,确定拖拉机实际作业工况下影响NOx排放的主要因素,并运用这些因素建立NOx排放预测模型。在建立农用拖拉机NOx排放预测模型方面,分别采用了反向传播(BP)神经网络、长短期记忆(LSTM)神经网络以及遗传算法(GA)优化后的BP神经网络和LSTM神经网络,并对这些模型进行对比分析,进而评估其预测效果。研究结果显示,在所建立的模型中,经过优化的GA-BP神经网络模型在预测NOx排放方面效果最佳,该模型在各项评估指标上的结果都优于其他神经网络模型,RMSE、MAE、MAPE和R2分别为5.679×10^(-3)、4.057×10^(-3)、3.751%和0.9915。因此,使用GA-BP神经网络模型预测农用拖拉机NOx排放是可行的。

基于BP神经网络和遗传算法的智能配煤系统开发与应用

针对炼焦煤品种繁多,同一矿点来煤的煤质波动较大,混煤现象严重的问题,宁波钢铁有限公司通过搭建煤焦数据库,开发智能配煤系统,实现全流程监测煤焦数据变化。智能配煤系统结合历史生产数据分析提取影响焦炭质量的关键指标,采用多元线性回归和BP神经网络的建模方法,建立焦炭质量关键指标预测模型。同时,智能配煤系统结合焦炭质量预测模型、配煤专家系统和炼焦单种煤库存信息,采用优化后的遗传算法进行配煤模型的构建,从而实现快速实时调整配比、合理利用炼焦煤资源、稳定焦炭质量并且有效降低炼焦成本的目的。智能配煤系统运行稳定,实现了对炼焦煤资源的合理利用和降本增效的目的。

基于人工神经网络的沿海地区底泥盐度计算模型

底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量,分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比,新建模型的精度更高,可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。

基于AGA-RBF神经网络模型的叶绿素a质量浓度预测研究

叶绿素a质量浓度是预测湖泊水华形成的重要影响因子,但常用的径向基(radial basis function,RBF)神经网络存在容易陷入局部极值,导致预测精度欠佳.针对这一问题,采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对RBF神经网络进行优化,构建基于AGA-RBF神经网络预测模型,以莆田东圳水库为应用案例,对叶绿素a质量浓度进行预测,通过采集到的数据对预测模型进行仿真,对比均方根误差(RMSE)、相对误差(RE)以及平均相对误差(MRE),验证改进后的AGA-RBF模型具有更好的预测精度,以期对叶绿素a质量浓度进行长期预测.

基于IGA-BP神经网络的PEMFC供氢系统模型预测控制算法

对化石能源的过度使用导致了严重的环境问题和能源担忧。氢能作为一种清洁的能源,被认为是实现能源转型和可持续发展的重要资源。在此背景下,氢燃料电池作为一种将氢能高效转化为电能的技术,展现出了巨大潜力。本文以质子交换膜燃料电池阳极供氢系统为研究对象,以氢气计量比和阴、阳极压强差为控制目标,设计了基于神经网络的模型预测控制算法。首先基于MATLAB/Simulink搭建了面向控制的燃料电池集总参数机理模型,通过实验验证了模型的可靠性;然后通过免疫遗传算法优化神经网络的学习过程,实现了对燃料电池系统状态的精确拟合与预测;最后,将离线训练的神经网络应用于模型预测控制器,并验证了控制算法的有效性。