小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别

井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。

遗传算法优化BP神经网络在水质评价中的应用

通过对常规BP神经网络和遗传算法深入研究后,提出将二者结合起来,取长补短,并采用黄金分割算法确定神经网络模型隐含层节点数,借助MATLAB软件建立了遗传算法优化后的BP神经网络水质评价模型,解决了初始权值、阈值确定难,易陷入局部极值以及网络收敛慢等问题,同时结合2021年黄河上游部分断面地表水环境质量评价进行了实例仿真实验,验证了该模型的可行性和准确性。遗传算法优化后的BP神经网络不仅能从全局考虑污染因子对评价结果的影响,而且解决了常规BP神经网络易陷入局部极值的问题,提高了网络的识别精度,评价结果更准确,更符合实际水体情况,在一定程度上改善了传统评价方法的片面性和主观性,对现有的水环境质量评价方法的改进起到了积极作用。

基于遗传算法优化BP神经网络的生石膏超细磨预测效果研究

为提高BP神经网络对生石膏超细磨效果的预测准确性,采用Pearson相关系数对超细石膏粉体正交试验产品细度与影响因素的显著性进行分析,并利用遗传算法优化BP神经网络对超细石膏粉体试验产品的d_(50)和d_(90)进行预测,结果表明:超细石膏粉体制备过程中影响细度因素的显著性由大到小依次为排矿口宽度、矿浆质量分数和超细磨时间。利用排矿口宽度和矿浆质量分数两个主要影响因素,利用遗传算法对BP神经网络进行优化,与未优化的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的精度,预测误差也更小,其d_(50)平均绝对误差为0.7575,均方误差为0.7977,均方误差根为0.8931,平均绝对百分比误差为4.4838%;d_(90)平均绝对误差为0.7870,均方误差为0.8294,均方误差根为0.9107,平均绝对百分比误差为1.6658%。研究成果可为超细粉体的制备提供参考。

基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测

沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层参数为水胶比、砂率、沙漠砂替代率、粉煤灰掺量、减水剂用量,建立遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型。并通过实例验证,将BP神经网络预测的沙漠砂混凝土强度与遗传算法优化BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型具有较好的操作性和预测精度,为提高沙漠砂混凝土强度预测精度开拓新的途径。

基于遗传算法优化BP神经网络的粮食温度预测研究

针对粮食储存中温度参数的非线性时间序列问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络算法的粮食温度预测模型,选取影响粮食温度的10个因素(仓外温度、仓外湿度、仓内顶温度、仓内中心温度、仓内底温度、仓内顶湿度、仓内中心湿度、仓内底湿度、仓内氧气浓度、粮食湿度)作为输入参数,分析后输出粮食温度。经验证,GA-BP模型具有比传统BP神经网络更好的预测精度和实用效果,在粮温预测领域中具有一定的应用前景。

基于遗传算法优化BP神经网络的飞机油耗预测方法

飞机油耗的精准预测可以有效减少环境污染、节约燃油能源、为航空公司降低运营成本。为了提高飞机油耗的预测精度,本文采用主成分分析方法从QAR数据中选择对飞机油耗影响较大的地速、纵向加速度、垂直加速度、风速、风向、倾斜角、空速、气压高度作为BP神经网络的输入变量,提出了基于遗传算法优化反向传播神经网络的飞机油耗预测方法。通过Matlab仿真软件建立了预测模型,以某航空公司飞机下降阶段QAR数据为基础进行验证实验。实验结果显示,该模型的预测精度优于传统的BP神经网络模型,预测性能更好。

基于改进遗传算法优化BP神经网络的单体建筑物震害评估方法

结合机器学习算法最新研究进展,提出一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的单体建筑物震害评估方法。以四川地区为例,通过改进遗传算法优化BP神经网络建立评估模型,输出评估区域内不同结构类型单体建筑物在各震害影响因素综合作用下的破坏等级,并通过实际算例分析对模型的有效性进行验证。结果表明,该方法可快速、准确地评估单体建筑物震害情况。

基于遗传算法优化BP神经网络的粉煤灰混凝土抗压强度预测研究

针对粉煤灰配合比影响混凝土抗压强度问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化BP神经网络算法的粉煤灰混凝土抗压强度预测模型,选取影响混凝土抗压强度的不同参数对粉煤灰混凝土抗压强度进行了预测。通过验证,GA-BP模型具有比常规BP神经网络更优秀的预测精度,在粉煤灰混凝土抗压强度预测领域中具有借鉴意义。

遗传算法优化BP神经网络在滑坡稳定性预测中的应用

为了解决BP神经网络模型在滑坡稳定性预测中出现的收敛速度慢和容易陷入局部最优等问题,通过分析研究,提出采用遗传算法全局搜索最优的特性来优化BP神经网络模型(GA-BP模型),使模型具有更好的适应性和收敛性。以川东地区典型红层滑坡数据作为样本,选取重度、内聚力、内摩擦角、平均坡度、滑带平均倾角、前缘临空面坡度、坡高和人类工程活动8个影响因素作为输入向量,以稳定性系数和稳定状态作为输出向量,建立GA-BP预测模型。采用GA-BP模型和BP模型对测试样本进行仿真预测,把预测结果与实际值进行对比,并分析误差情况。结果表明:GA-BP模型有效地提高了BP模型的网络性能、收敛速度以及预测精度,在边坡稳定性预测中具有良好的应用前景。

基于遗传算法优化BP神经网络的输电线路耐张线夹的温度预测方法分析

阐述遗传算法优化BP神经网络的输电线路耐张线夹的温度预测方法,搭建BP神经网络结构,确定神经元计算和激活函数,引入遗传算法对神经网络中权值和阈值进行优化,以实际数据进行验证。

基于遗传算法优化BP神经网络的手写数字识别

手写数字识别是经典的分类任务,在支票阅读、街道编号识别等方面具有许多实际应用。为了提高手写数字分类准确性,文章提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型,即GA-BP神经网络模型。基于MNIST手写数字训练集,GA-BP神经网络模型在迭代50次时能达到95.07%的分类准确率,显著高于BP神经网络等单一分类模型的准确率,验证了改进后的模型在手写数字分类上的有效性。

结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数

本文提出了一种改进的遗传算法 ,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式 ,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明 。

基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法

针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度为输出变量,建立了GABP预测地层破裂压力模型,并利用塔里木盆地YB1井的数据进行神经网络学习和结果验证。GABP模型的预测结果误差约3.5%,精度远高于Eaton法。该方法不受地质构造条件影响,且具有精度高、计算速度快等特点。

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。

基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿

以提高数控机床加工精度为主要目的,针对减少热误差而提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的数控机床热误差补偿方法。首先,分析遗传算法优化的BP神经网络学习算法。然后,建立神经网络模型对三轴联动卧式加工中心进行实时补偿。实验仿真结果表明遗传优化BP神经网络模型具有预测补偿能力强、补偿精度高、拟合性能优、实时性好等特点。

遗传算法优化BP神经网络在大坝扬压力预测中的应用

针对BP神经网络的局部极小和收敛慢等问题,提出了利用遗传算法的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,将优化后的BP神经网络用于预测大坝扬压力。通过实例应用,将遗传算法优化的BP神经网络与逐步回归、BP神经网络预测相对比,结果表明遗传算法优化的BP神经网络收敛快且预测结果精度高。

基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究

为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。

基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究

针对BP神经网络结构由于特征维数增多变得复杂,以及网络易陷入局部极值点,提出了粗糙集和改进遗传算法结合共同优化神经网络的方法。首先利用粗糙集对样本空间进行属性约简,降低特征维数,进而简化BP神经网络的结构;然后训练过程中先用改进的遗传算法全局搜索网络的权值和阀值,再使用BP算法局部搜索细化,避免网络过早收敛。试验分析证明优化后BP神经网络比传统BP网络的预测精度得到了极大提高,泛化能力得到了增强,说明了该方法的可行性、有效性。

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.

基于多子代遗传算法优化BP神经网络

针对BP算法的缺陷以及标准遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的不足,为了提高算法的全局搜索能力,提出了采用自适应动态调整权值和阈值区间的多子代遗传算法的BP神经网络算法。上述算法由权值和阈值构成的父代种群交叉产生多于父代个体数量的多子代种群,根据当前多子代种群个体适应度值的变化而自适应调整搜索区间,并通过种群内部竞争操作保留具有更高适应度值的优秀个体,从而使整个神经网络具有较小的误差和较快的收敛速度。仿真发现,与采用标准遗传算法的BP神经网络算法相比,采用多子代遗传算法的BP神经网络算法具有更高的学习精度和更快的收敛速度。仿真结果证明,自适应动态调整权值和阈值区间的多子代遗传算法对BP神经网络的优化优于基本遗传算法。