基于粒子群算法优化BP神经网络的轴承故障诊断

通过PSO优化BP神经网络的权值和阈值,采用此算法对滚动轴承进行故障诊断,以驱动端加速度数据和风扇端加速度数据作为输入,通过训练网络输出轴承3种不同状态,实现对轴承的故障诊断。仿真结果表明:此网络模型能够准确识别出轴承运行状态和故障类型,正常样本测试准确率达到98%,并且相对于BP神经网络来说测试精度和准确性都有较大提升,泛化能力更强,可行性高。

计及改进粒子群算法优化BP神经网络的沼气产量软测量预测模型

为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权重系数法和引入变异算子对粒子群算法进行改进,并对BP神经网络进行初始化来提高模型性能。通过实验比较改进PSO-BP模型、传统BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络在预测沼气日产量方面的性能,采用改进的PSO-BP模型进行预测时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和平均绝对误差(MAE)分别为1.38440、0.84011和1.00910,证明改进PSO-BP模型结合软测量技术对进行复杂非线性牛粪高温厌氧发酵过程预测的可行性,同时可保证预测结果的精准性。

基于粒子群算法优化BP神经网络的高低温试验箱温度预测

为提高高低温试验箱内部温度预测精度,通过建立粒子群算法优化后的BP神经网络(PSO-BP)模型对高低温试验箱内工作区温度变化情况进行预测,并利用试验采集的有限点温度数据进行对比分析,为高低温试验箱内温度特性的分析计算提供理论和数据支持。结果表明PSO-BP网络取得最小训练误差为9.35×10^(-5),与BP神经网络相比,优化后的PSO-BP神经网络训练集和测试集拟合精度分别提高了1.09%和2.43%。BP网络和PSO-BP网络平均绝对误差(MAE)分别为1.480和0.753,均方根误差(RMSE)分别为1.979和1.842,综合表明PSOBP神经网络预测精准度更高,可有效获得高低温试验箱内连续完整的温度情况,提高了试验箱研发工作效率。

基于粒子群算法优化BP神经网络的沙颍河流域需水预测

需水预测作为水资源供需分析中的重要环节,准确的需水预测能够为水资源管理政策制定、区域水资源配置、流域水资源调度等提供科学依据。以沙颍河流域为研究对象,基于粒子群优化算法的神经网络模型,对沙颍河流域需水进行预测,以期为流域需水预测提供参考。

基于蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络的电动汽车锂电池故障诊断

针对电动汽车锂电池故障诊断问题,在分析锂电池故障特征与故障原因的基础上,建立电动汽车锂电池故障诊断模型。该模型包括锂电池故障样本采集处理、BP神经网络、故障特征编码输出及故障类型诊断。采取蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络初始结构参数,利用改进BP算法和故障样本训练并测试BP神经网络。仿真实验结果表明:相比BP算法、遗传算法、粒子群算法,蝙蝠—粒子群算法优化BP神经网络的故障诊断准确性最高、训练时间最短、训练误差最小。

基于粒子群算法优化BP神经网络的电力负荷预测

准确的负荷预测是保证电网平稳运行的重要因素,本文提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化BP神经网络预测模型的方法。该方法引入了粒子群算法这一新型的群智能算法,通过多次迭代进行模型优化,与BP神经网络相结合,消除了后者收敛速度较慢、较易陷入局部极值等缺点。经MATLAB仿真结果验证,该模型具有较高的准确性和稳定性,为电力负荷预测提供了一种实用的方法。

基于模拟退火耦合粒子群算法优化BP神经网络的机床主轴热误差补偿研究

为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差预测模型,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。采用实验验证主轴热误差预测精度,并与优化前进行比较和分析。结果显示:采用混合算法优化后的BP神经网络预测模型,其Y轴方向产生的最大误差值从7.3μm降低到2.3μm;而Z轴方向产生的最大误差值从7.5μm降低到2.6μm。同时,机床主轴整体误差波动幅度较小。采用混合算法优化BP神经网络预测模型,用于机床主轴热误差在线补偿,提高了加工精度。

基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究

针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统BP网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景。

基于粒子群算法优化BP神经网络的色彩空间转换

目的研究基于粒子群算法优化BP神经网络对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法主要通过数据归一化处理、改进最大限制速度、惯性常数和适应度函数来优化BP神经网络的权值和阈值,以缩小其分布范围,再用BP神经网络法进行色差预测。结果改进粒子群算法优化BP神经网络预测模型,测试20次得到色块平均色差为2.8526,最小平均色差为2.0453。结论该方法大大降低了BP神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

改进粒子群算法优化BP神经网络的粮食产量预测

本文应用改进后的粒子群算法对粮食产量的预测模型进行研究.首先,对影响粮食产量相关因素的原始数据进行了标准化处理,并且建立了BP神经网络模型和粒子群算法优化BP神经网络的模型.其次,通过对比与分析实验在训练过程中存在的不足,采用了一种改进粒子群算法中的加速度因子和惯性权重的方法,并建立了仿真模型.最后获得了有关粮食产量的预测数据.

自适应变异粒子群算法优化BP神经网络在音乐分类中的应用

自适应变异粒子群算法具备了基本粒子群算法和遗传算法优点,用此算法寻找BP网络较好的网络权值和阈值,使得BP网络的全局误差最小化,不仅可以克服基本BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的局限,而且模型的精度高。仿真实验结果表明,本算法与传统的分类方法相比,具有更高的正确率,验证了自适应变异粒子群算法优化BP神经网络是一种有效的分类方法。

基于粒子群算法优化BP神经网络的产品质量预测分析

产品制造的过程中存在较大的不确定性,从事前预测的角度出发,提出了一种结合现有产品合格率、合格率变化规律等相关数据,借助BP神经网络等数学建模思想,并加入粒子群算法加以改进的产品质量预测模型,此种预测模型与传统BP神经网络相比,通过与粒子群算法的优化结合,进一步提高了预测精度。

一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的预测方法

粒子群优化算法作为一种新型的算法由于具有原理简单、收敛速度快且易于实现的优势等成为学术界的专家学者关注的热点问题。文介绍了BP神经网络和粒子群算法两种预测方法,提出了基于改进改进粒子群算法的BP神经网络的基本算法及操作流程。

基于粒子群算法优化BP神经网络的CO_2通量预测

针对现有准确地预测CO_2通量方法的不足,提出了一种以粒子群算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型。为了防止粒子种群的快速趋同效应,引入了自适应变异算子。通过对陷入局部最优的粒子进行变异操作,提高了算法的寻优性能。利用粒子群算法得到BP神经网络的初始权值和阈值,对优化后的BP神经网络和普通的BP神经网络分别创建CO_2通量预测模型。实验结果表明,基于粒子群改进BP神经网络模型能较好表达CO_2通量与主要因素之间的非线性关系,相对于一般BP神经网络具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。

粒子群算法优化BP神经网络的指纹识别技术

指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。

粒子群算法优化BP神经网络的变载荷自平衡控制系统

为解决常规PID控制难以在具有时变负载的自平衡系统中实时、精确调节负载的变化,在BP神经网络基础上,利用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络,将神经网络的收敛速度进一步提高,并将算法应用到二轮平衡车控制系统中,对二轮平衡车进行动力学建模,介绍系统的结构、原理与实验方法,搭建二轮平衡车实验平台进行了施加突变负载情况下的试验验证。利用二轮平衡车实验平台车身上的姿态传感器得到车体倾斜输出角度,对比施加突变负载前后以及神经网络优化前后的车体倾斜输出角度变化。结果表明:粒子群算法(PSO)优化BP神经网络技术能够满足变负载二轮自平衡车控制的要求,实现了自平衡车的动态自平衡,提高了抗干扰能力,验证了优化算法在自平衡、抗外部干扰和缩短调整时间上的优势。

基于粒子群算法优化BP神经网络的土壤含水量短期预测模型

为提高土壤含水量预测精度,基于物联网监测数据,提出了粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的土壤含水量预测方法。首先应用主成分分析法筛选出影响土壤含水量的关键影响因子,然后构建8-5-1的BP神经网络拓扑结构,应用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值。结果表明:与传统BP神经网络相比,新模型优化了网络结构,避免了陷入局部最优解,具有良好的预测效果;模型的评价指标平均绝对误差、平均绝对百分误差、误差均方根分别为0.2592、0.0105和0.1356,与单一BP神经网络相比,预测精度更高,可满足实际的土壤含水量预测的需要。

粒子群算法优化BP神经网络

现实生活中绝大数系统都是非线性的,BP神经网络通过训练能否达到局部最优值、能否收敛以及训练的时间长短与初始值和阈值的选取关系密切.为此采用了具有动态惯性权重的粒子群算法对BP神经网络初始值进行优化.实验表明具有动态惯性权重的粒子群算法优化BP神经网络预测误差很小,能够跳出局部极小值,得到更优的结果.

基于粒子群算法优化BP神经网络的溶浸开采浸出率预测

为了研究溶浸开采过程中浸出率的预测问题,以含锑硫化矿的浸出过程为例,采用经粒子群算法优化的BP神经网络模型预测浸出率。首先分析得出影响矿物浸出率的主要因素,并将已有样本数据进行变量训练,建立BP神经网络预测模型;其次利用粒子群算法优化该模型;最后分别利用BP神经网络模型和PSO-BP神经网络模型预测浸出率,并对比2种模型预测值与实际值的误差精度。研究结果表明:影响含锑硫化矿浸出率的主要因素有温度、时间、液固比、搅拌速度和HCl浓度,且这些因素相互影响,其与浸出率呈现高度非线性关系,采用粒子群算法优化的BP神经网络模型训练精度较高,对浸出率的预测更精确,相比BP神经网络,该模型得出的预测结果与实际值的相对误差以及方差都有明显下降。由此可见,该预测模型对当前矿区溶浸开采的浸出率优化有一定的参考价值。

基于粒子群算法优化BP神经网络的地铁暗挖段地表变形预测

在使用传统BP神经网络算法建模进行预测过程中,由于初始权值和阈值是随机给定的,易使网络陷入局部最优,从而导致预测精度较低。利用具有较强优化能力的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络在训练过程中的初始权值和阈值,建立新的预测模型,以青岛地铁3号线保河区间隧道监测数据为例进行验证分析,研究结果表明,与传统BP神经网络预测算法相比,使用PSO算法优化的BP神经网络预测算法可以得到更优的预测结果。