基于改进鲸鱼算法优化神经网络的GPS高程拟合方法

采取混沌映射和自适应惯性权重结合的策略对标准鲸鱼算法进行改进,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度,并针对BP神经网络的劣势,利用改进鲸鱼算法对BP神经网络进行优化处理。在此基础上建立改进鲸鱼算法优化BP神经网络的GPS高程异常拟合预测模型,并通过两组不同地形特征工程中的GPS数据对模型进行验证。结果表明,利用改进鲸鱼算法优化的BP模型进行GPS高程拟合时可取得更高的精度和稳定性。

基于改进型PSO-BP神经网络算法的水质评价

环境污染现在是大众所关注的一个重要的问题,需要拿出科学的方法和手段应对这个问题。文中提出了一种改进型的PSO-BP神经网络相结合的环境质量评价方法,以大理的洱海水域为例,选取了实际的水质监测数据作为样本,进行了系统的分析。通过对传统的BP神经网络法、PSO-BP神经网络和改进型PSO-BP算法三种方法应用结果的对比,本文得出改进的PSO-BP神经网络方法在相同精度下拥有更高的效率。

基于改进灰狼算法优化双向长短时记忆神经网络的水冷壁壁温预测

提出一种基于改进灰狼(MGWO)算法优化双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的水冷壁壁温预测模型,灰狼算法采用非线性因子调整策略、自适应位置更新策略和动态权重修改策略进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用改进灰狼算法优化BiLSTM模型的隐藏层数量、学习率和正则化参数以提高模型的预测精度,采用新疆某电厂的数据进行预测仿真,结果表明:改进后的算法预测精度更高,在机组升、降负荷时,均可以预测到壁温的变化趋势,模型的平均均方根误差相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、BiLSTM模型分别降低了9.86%和3.69%,且可以提前预测到水冷壁壁温的超温情况,对于预防水冷壁超温有重要意义。

基于多尺度特征提取-改进天鹰算法-长短时神经网络的有载分接开关故障诊断方法

为实现有载分接开关(on-load tap changer)在复合故障下的精准故障诊断,提出一种基于多尺度特征提取与改进天鹰算法(improved aquila optimizer,IAO)和长短时记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)的变压器OLTC故障诊断方法。首先提取OLTC振动信号时域尺度、频域尺度和能量熵尺度特征组成特征向量;通过混合初始化策略和精英解保留策略对天鹰优化算法(aquila optimizer,AO)进行改进,以提高收敛性;利用改进天鹰算法对LSTM的隐含层节点数和学习率进行优化,得到最优LSTM模型;以单一故障和复合故障融合特征向量为输入,以故障状态作为输出,在最优网络模型中训练,完成后进行故障诊断。结果表明,文中所述方法平均准确率达97.2%,适用于OLTC的故障诊断。

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。

改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的短时交通流预测

针对BP神经网络预测短时交通流量过于依赖初始参数的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)来优化BP神经网络的短时交通流预测模型(ISSA-BP)。针对标准麻雀搜索算法(SSA)易收敛于原点,容易陷入局部最优等问题,对麻雀群体中的发现者和部分加入者的位置更新公式分别进行改进,改进后的发现者将基于搜索维度的大小和当前最优值的位置来进行全局搜索,部分加入者将根据其与最优位置之间的距离来进行全局搜索。通过实验对BP,PSO-BP,SSA-BP,ISSA-BP 4种短时交通流预测模型的预测效果进行对比分析,结果显示,ISSA-BP短时交通流预测模型的误差最小,ISSA-BP模型相较BP模型在MAE评价指标上的预测精度提升了48.85%,有着更好的预测精度。

基于改进灰狼算法优化BP神经网络的变压器故障诊断方法研究

针对变压器故障诊断精度不高,和避免传统的故障诊断方法的不足,提出一种基于改进灰狼算法BP神经网络变压器故障诊断算法。改进算法采用增强搜索能力的维度学习策略,增加灰狼算法中灰狼种群的多样性,同时将故障特征量输入到算法模型中并与其他模型进行对比,验证本文算法的有效性和性能表现优于其他算法。

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。

用改进粒子群神经网络混合算法优化特高压油气套管均压球结构

在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法的寻优能力和准确度;并运用该算法对套管尾部均压球结构进行了优化。研究表明:PSO-BP算法能较准确地搜寻到显式函数的极值点,具有较强的挑出局部最优解的能力;需用套管3维全模型才能较准确地计算得出套管尾部的电场分布;PSO-BP算法能有效搜寻到均压球结构参数的最佳配置;优化后均压球表面的最大电场强度较优化前降低了约64.9%,且PSO-BP算法较传统PSO算法可节省约75.2%的计算时间。该研究结果已成功运用于特高压油气套管样机的试制并完成了全部型式试验。

改进PSO-BP神经网络对储层参数的动态预测研究

为提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力,防止其陷入局部最优值,在前人工作基础上对传统粒子群算法进行了改进,具体包括:设定最大限制速度、改变惯性权重因子和改进适应度函数,并把改进粒子群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化。之后利用改进粒子群算法优化的BP神经网络实现对储层参数的动态预测,具体步骤为:确定神经网络的输入、输出神经元,定量化时间参数T,利用训练样本构建神经网络模型并进行检验。最后通过平均训练误差对仿真过程进行分析,结果表明改进PSO-BP算法的收敛性与泛化能力均优于BP算法和PSO-BP算法。

基于改进PSO-BP神经网络的冰蓄冷空调冷负荷动态预测模型

当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明:T时刻室外空气温度、T-1h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1h时刻太阳辐射强度、T-1h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。

基于改进蜂群算法优化神经网络的玉米病害图像分割

更加细致的体现病害外部形态特征和较为完好的保留病害区域颜色纹理信息,是玉米等作物病害分割的关键性研究问题之一。该文提出一种基于改进人工蜂群算法的脉冲耦合神经网络图像分割算法,该算法以最大香农熵和最小交叉熵加权线性组合作为蜂群算法收益度评价函数,通过引入尺度因子调整引领蜂和跟随蜂的解搜索策略,改进后人工蜂群算法与脉冲耦合神经网络相结合,实现网络参数的自动优化调节。在RGB色彩子空间上将该算法用于一组玉米常见病害彩色图像分割,并借鉴利用彩色图像合并策略得到最终病害分割结果。试验表明,该文算法较为细致的体现病害外部形态特征,较为完好的保留了颜色纹理信息;利用分割区域色度误分度V(I)值作为评判标准,该文算法V(I)幅值顺次降低2.03%、7.05%、10.15%和11.2%,综合降低了7.32%也优于对比算法。因此,该文算法为病害彩色图像分割提供了一种较为有效的方法。

基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别

在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。

基于改进小波神经网络算法的电力变压器故障诊断方法

大型电力变压器作为电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。针对基于BP算法的小波神经网络存在收敛速度慢、搜索空间局部极小及易引起振荡等不足,本文以变压器油中溶解气体为分析对象,提出采用动量项和变学习率改进小波神经网络的变压器故障诊断算法。选择400组油中溶解气体含量作为小波神经网络训练及故障识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明:较之比值法,改进的小波神经网络故障诊断算法在故障识别准确率和收敛时间方面表现更优。

基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制

将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.

基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用

目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。

BP神经网络改进算法在核电设备故障诊断中的应用

根据训练误差大小自适应调整神经元输入特性参数,并应用改进的遗传算法对神经网络的权值和隐含层数目进行优化,对传统的人工神经网络误差反传算法进行了改进,使训练算法的收敛速度大大提高。将人工神经网络技术和改进的BP网络训练算法应用于核电设备故障诊断,并以核电蒸汽发生器U形管破裂为例,建立了故障诊断模型。仿真结果表明,该算法的应用是可行的。

基于改进教学优化算法的Hermite正交基神经网络混沌时间序列预测

针对传统预测模型对混沌时间序列预测精度低、收敛速度慢及模型结构复杂的问题,提出了基于改进教学优化算法的Hermite正交基神经网络预测模型.首先,将自相关法和Cao方法相结合对混沌时间序列进行相空间重构,以获得重构延迟时间向量;其次,以Hermite正交基函数为激励函数构成Hermite正交基神经网络,作为预测模型;最后,将模型参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题,利用改进教学优化算法对预测模型进行参数优化,以建立预测模型并进行预测分析.分别以Lorenz系统和Liu系统为模型,通过四阶Runge-Kutta法产生混沌时间序列作为仿真对象,并进行单步及多步预测对比实验.仿真结果表明,与径向基函数神经网络、回声状态网络、最小二乘支持向量机及基于教学优化算法的Hermite正交基神经网络预测模型相比,所提预测模型具有更高的预测精度、更快的收敛速度和更简单的模型结构,验证了该模型的高效性,便于推广和应用.

基于改进遗传算法的温湿度模糊神经网络控制器

为了创造适合作物生长的环境,针对温室系统的特点,该文提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器,利用改进遗传算法训练模糊神经网络模型,采用此模糊神经网络控制器控制温室系统,由数值实验可以看到采用此控制器的温室系统具有响应速度快、过程平稳、编程简单的特点。

基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型

为有效避免新能源汽车销量产销不平衡问题,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络的参数迭代过程,弥补优化原本BP神经网络易陷入局部最优和收敛速度较慢的缺陷,构建了基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型,以比亚迪为例进行指数平滑法预测、BP和PSO-BP神经网络预测。结果表明BP神经网络模型相比于指数平滑模型在均方误差(mean square error,MSE)、平均绝对值误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)指标上预测性能优势显著,经过粒子群算法优化后的BP神经网络模型的MSE下降近7×10^(7),MAE下降3346,MAPE下降1.71%。可见基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型优于指数平滑模型和BP神经网络模型,粒子群优化的BP神经网络能够使模型跳出局部最优,加快收敛速度,预测结果的误差率更低,精度更高,且对企业的计划和生产具有指导作用。