基于粒子群优化BP神经网络的中空夹层钢管混凝土柱轴压承载力研究

圆中空夹层钢管混凝土(concrete filled double-skin steel tube,CFDST)柱因其独特的结构形式与优异的力学性能,已成为现代工程结构中的主要受力构件。然而外钢管、内钢管与核心混凝土之间的相互约束作用导致其受力比较复杂。为此,采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST柱的轴压承载力进行了研究。收集了167组数据建立数据库,并选取8种影响因素作为输入层参数,轴压承载力作为输出层参数,分析了传统BP神经网络模型所存在的缺陷,建立了PSO-BP神经网络模型。此外,将机器学习模型与3种规范的结果进行比较,结果表明机器学习模型的精度比3种规范的精度更高。相较于BP神经网络模型,PSO-BP神经网络模型具有更好的预测能力,更有助于预测CFDST柱的轴压承载力,对工程上研究CFDST柱的力学性能有着重要意义。

基于粒子群优化BP神经网络PID的供热控制系统仿真研究

供热系统技术属于清洁技术,但其能耗非常大,因此在供热系统中能源的损耗问题就显得尤为重要。与此同时,我国供暖过程多数是用传统PID对供暖系统进行控制,由于传统PID控制响应时间长、超调量高且受外界影响较大,造成能源未充分利用、浪费现象严重。因此针对此问题,提出了在供暖系统中采用一种基于粒子群优化BP神经网络PID的控制策略,不仅可以解决供暖时水温不稳定、水温上升时间长等问题,而且可以更好地解决能源未充分利用问题。本文建立供热系统的数学模型,然后利用Matlab中的Simulink设计并仿真粒子群BP神经网络PID控制器。实验结果表明,改进后的PID控制器抗干扰能力强且具有较好的鲁棒性,对供热控制系统有更好的控制效果。

基于自适应变异的粒子群优化BP神经网络的液压缸故障诊断方法

本文创新性地探讨了一种液压缸故障诊断方法,该方法应用BP神经网络算法和自适应变异的粒子群优化方法,实现液压缸故障推理和判断。与传统的PSO-BP神经网络模型对比,该模型借鉴了遗传算法的思路,应用变异理论,使得粒子能够跳脱出先前搜索到的最优位置,再次进行更广泛地搜索。这种搜索方式使得算法搜索空间有较大的提升,使得算法寻优能力大大提高,有效提升了BP神经网络液压缸故障诊断模型的效率。

基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统畸变预测方法

为了精准、高效地预测和校正激光扫描投影系统的畸变误差,研究了基于粒子群优化BP神经网络的畸变预测方法。建立了BP神经网络结构,并融合粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得出基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统投影畸变预测模型。选取距激光扫描投影仪器两米的待投影面上的理论坐标点及各点相应畸变值Δx作为粒子群优化BP神经网络的训练数据集,将待投影面上实际投影位置坐标代入训练好的粒子群优化BP神经网络进行预测得到预测畸变值输出,并与实际畸变值对比,最后,引入Elman神经网络预测模型的预测结果与所研究预测方法进行对比。结果表明:在±30°的全视场扫描投影范围内粒子群优化BP神经网络预测模型的均方根误差为0.0176 mm,解算时间仅需22.4 s,相较于Elman神经网络效率提升78.33%,预测精度及时间明显优于Elman神经网络,可以有效预测激光扫描投影系统的畸变误差。

基于粒子群优化BP神经网络对保险杠的XRF光谱分类研究

建立了一种快速无损检验保险杠的分析方法。利用手持式X射线荧光光谱仪对50个保险杠样品进行了元素种类及含量的测量,根据K-means算法与轮廓系数、簇内误差平方和(SSE)的关系,确定最佳聚类数为5,即通过K-means聚类算法将50个样品分为5类。运用随机森林(RF)算法对样品的X射线荧光(XRF)光谱数据进行特征提取。根据RF算法提取的不同特征变量组合建立反向传播神经网络(BPNN)和粒子群(PSO)优化的BPNN(PSO-BPNN),结果表明:当输入变量为Ca-Pb-Sr 3种元素变量时,BPNN和PSO-BPNN均具有较好的分类效果,分类准确率分别为94%和98%;PSO-BPNN模型更适合此类样品的XRF光谱数据;XRF与PSO-BPNN相结合可以对保险杠实现有效分类。该方法简单、快速且无损样品,可为保险杠类物证鉴定提供科学依据。

基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断

为了提高电力通信网故障诊断结果的准确性,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断方法。采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BPNN故障诊断模型,利用电力通信网测试系统产生的样本数据进行仿真分析,并与其他方法对比,结果表明,本文所提PSO-BPNN模型在诊断过程中只出现了2次误诊断,诊断结果的正确率高达97.22%,诊断效果更好,验证了所提方法的有效性和实用性。

基于粒子群优化BP神经网络的汽车4S店客户流失预警

客户流失预警作为防止汽车4S店客户流失的重要手段,不仅为当代车企提供了有效的经济效益保证,也为车企对未来决策带来了新的研究依据。为建立汽车4S店客户流失预警分级标准,该文从客户基本信息、车龄、车辆销售价格、贷款金额、维修保养次数、维修保养时间等29个指标着手,基于粒子群优化BP神经网络算法,建立汽车4S店客户流失预警分级标准模型。该模型首先预测出客户流失概率,然后根据值为0-1之间的概率大小分为1-5共5个等级,其中1表流失可能性很小,5表示流失可能性很大。最终得到测试集客户流失预警从1到5等级的比例分别为71.39%、3.75%、3.50%、5.86%和15.50%。同时,通过训练集中有78.65%的客户未流失作为先验概率,判定预测概率小于等于先验概率为客户未流失,大于先验概率为客户流失,得到该模型总体的准确率为91.71%。

基于PSO粒子群优化BP神经网络的深基坑变形与支撑轴力预测

深基坑工程监测与预测是确保建筑工程安全与可靠度的关键。文章引入PSO粒子群及动态拓扑网络进行优化,实现了BP神经网络隐含层参数的精准分析,提高了全面预测能力。文章基于PSO粒子群优化BP神经网络模型,对不同施工阶段深基坑变形与支撑轴力演变过程进行预测评估。结果表明,基于PSO粒子群优化BP神经网络模型的变形和轴力预测结果与实测数据吻合较好,且其准确率相较传统BP神经网络模型显著提高。文章研究成果对于提升深基坑工程预测精度具有实用价值,可为施工过程风险预警和安全管理提供科学参考。

基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法

针对传统仓库火灾预警系统易受外界环境因素干扰,误报漏报率高的问题,采用一种基于改进粒子群优化BP神经网络的火灾预警方法,增强仓库消防系统的安全性和智能性,为传统检测系统增加一层保险。在标准粒子群优化BP神经网络的基础上,引入Tent映射,选取新的权重更新函数,改进粒子群随机搜索能力,加速神经网络收敛,输出期望结果。由Matlab软件仿真实验结果分析可知,改进后的方法相较于标准粒子群优化方法,收敛速度和准确率均显著提升,证明了该方法的优越性。

面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法

进行粗糙集连续属性离散化时,获取的断点集并非最优集合,导致离散效果较差。对此,提出面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法。对粗糙集连续属性离散化进行分析,采用粒子群算法改进BP神经网络中的权值与阈值,基于优化后的BP深度神经网络对具有连续属性的信息系统进行分类,从而获取多个断点,形成子断点集,进而构建候选断点集。将候选断点集映射成粒子群算法中的粒子,通过改变粒子的速度与位置,找到最佳断点集,完成粗糙集连续属性的离散化。实验结果表明提出的方法可以较好地实现连续属性的离散化,数据一致性最高时趋近于100%,且在不同算法下的分类精度与收敛速度均较高,说明该方法有着较强的应用前景。

改进粒子群优化BP神经网络粮食产量预测模型

综合考虑影响粮食产量的多种因素,运用改进的粒子群算法优化BP神经网络的初始权重,建立了适合小样本粮食产量的预测模型.实验表明,与BP神经网络粮食预测模型和PSO-BP神经网络粮食预测模型相比,该模型具有更高的预测精度和较大的适应度.

改进粒子群优化BP神经网络的目标威胁估计

为了提高目标威胁估计精度,提出一种运用改进粒子群算法优化BP神经网络的方法。为了避免陷入局部极值,将变异过程引入粒子群算法中,并对相关参数进行优化,形成改进粒子群算法,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。利用样本数量不同的训练集对网络进行训练,并用60组测试集数据对网络进行验证。实验结果表明,改进粒子群优化BP神经网络目标威胁估计算法具有更高的预测精度,在训练样本数量较小时能够获得较好的预测能力,可以有效地完成目标威胁估计。

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.

粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型

为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。

基于粒子群优化BP神经网络的水产养殖水温及pH预测模型

针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个水质参数作为输入,下个时间点的水温、p H作为输出,建立养殖水质预测模型,最后利用采集的水质数据在BP神经网络中进行训练,并通过实验检验水质预测模型的可行性和预测性能。与支持向量回归(SVR)和传统BP神经网络相比,基于粒子群优化的BP神经网络在预测水温方面,均方根误差(RMSE)下降幅度分别为64.4%和86.7%;在预测p H方面,RMSE下降幅度分别为11.1%和78.9%。研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络养殖水质预测模型具有灵活简便、预测精度高、易于实现的特点,同时具有很好的预测能力。

基于自适应粒子群优化BP神经网络的氨法烟气脱硫效率预测

针对氨法烟气脱硫效率的预测问题,建立了以脱硫系统运行中8个主要参数作为输入变量的BP神经网络模型,采用粒子群优化算法(PSO)对建立的BP神经网络模型的权值进行优化,提出基于粒子群优化算法的BP神经网络(PSO-BP)预测新模型,并利用某电厂脱硫系统20组运行数据对该模型进行了验证.结果表明:采用PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优,避免了网络局部极小值的出现,提高了网络的泛化能力,采用PSO-BP预测模型可以对氨法烟气脱硫效率进行较高精度的预测.

基于粒子群优化BP神经网络的台风灾损预测模型研究

在对浙江省台风灾情实际情况研究的基础上,选择台风路径预报平均误差、预警能力指数等16个因子作为输入量,用粒子群算法(PSO)对BP神经网络的参数进行优化,以避免陷入局部极小和初始参数的抉择问题,提高模型的精度和收敛速度,从而建立了PSO-BP模型,并将模型应用于浙江台风灾情的预测。最后,对PSO-BP网络模型与普通BP模型的台风灾情预测训练效果进行对比,使用三个台风数据测试已训练好的网络,模型的预测结果显示,PSO-BP算法相较于BP算法有更高的精度,能较好的反应历年台风灾情的基本趋势。

机器人逆运动学的微分进化与粒子群优化BP神经网络求解

针对采用传统反向传播(BP)神经网络算法进行逆运动学求解收敛速度慢的问题,提出将微分进化(DE)与粒子群优化(PSO)算法相结合,对用于机器人逆运动学求解的BP神经网络进行优化。基于机器人正解映射建立优化算法的目标函数,在PSO过程中,引入DE操作优化粒子进化方向,并将此混合算法用于BP神经网络权值与阈值的优化。对KUKA机器人进行仿真实验,结果表明:采用该文方法对机器人逆运动学问题的求解精度高,求得的关节角度误差小于0.1°;逆运动学求解结果所对应位姿矩阵的位置误差在0.1 mm数量级,具有较好的泛化能力。该文方法满足机器人位置和姿态方面的精度要求。

基于粒子群优化BP神经网络的隧道围岩位移反演分析

针对无锡惠山隧道岩体破碎、围岩稳定性差等特点,基于长期现场监测变形位移数据,借助粒子群算法的参数优化功能,利用Matlab神经网络工具箱编制了优化PSO—BP隧道位移反分析系统。PSO—BP系统利用正交试验设计和有限元方法获得学习样本,再通过粒子群算法搜索最优的神经网络模型参数。用BP神经网络模型建立待反参数与实测位移之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索最优反演参数。克服了普通智能优化算法收敛速度慢、正分析计算量大等缺陷,具有全局优化特性。将模型应用于惠山隧道Ⅳ级围岩断面ZK6＋485的反分析中,计算结果与实测值对比表明采用PSO—BP预测模型进行隧道位移预测是可行的。

基于粒子群优化BP神经网络的耕地自然质量分计算模型

针对常规农用地分等方法中因子权重计算存在人为因素干扰及BP神经网络模型自身优化过程中易陷入局部极小值的情况,通过粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络进行优化,建立耕地自然质量分计算的粒子群BP神经网络模型(PSO-BP网络模型)。对湖北省荆门市沙洋县进行实证研究,结果证明PSO-BP网络模型能避免常规方法因子权重确定的人为干扰,同时具有较高的优化效率,应用效果较好。