基于改进BP算法的岩石宏细观参数轻量化分析方法

针对PFC3D细观参数多、宏细观参数间影响机制分析难度大、参数标定模型可解释性不足等问题,以细观参数轻量化分析目标,通过引入含陡度因子的功能函数、自适应Nest-erov动量法及自适应学习率提出了一种改进的BP算法进行轻量化建模.与传统BP算法对比表明:改进算法提升了传统算法的稳定性与收敛速度,能够合理准确的对宏细观参数间的敏感性进行量化,筛选出关键的细观参数并获得轻量化的宏细观参数分析模型.基于轻量化模型对宏细观参数间的相关性及影响机制进行分析,研究了单个及多个关键细观参数对宏观参数的影响规律,研究发现:弹模随等效模量增大呈线性增长;平行黏结刚度比对弹模的增长具有抑制作用且当刚度比较高时弹模减小幅度较大.泊松比和颗粒刚度比及平行黏结刚度比间均存在线性关系,而摩擦系数的增大将引起泊松比的非线性减小.强度参数对峰值强度均具有激励作用,当平行黏结抗拉及抗剪强度在较高水平下的组合对峰值强度的提升作用最为显著,内摩擦角主要对岩石的峰后强度具有一定影响,这是由于试样在峰后加载时,内摩擦角对于剪切带两侧的颗粒滑动具有一定的控制作用.研究成果对于PFC参数标定问题具有一定的参考价值.

基于改进BP算法的岩土地质勘察质量控制技术研究

为提供准确的地质勘察结果,研究基于改进BP算法的岩土地质勘察质量控制技术。该技术以BIM技术为基础,通过建立工程地质体模型,利用该模型输出工程地质体的地质勘察孔平面布置图、地质剖面等信息;再利用地质雷达向地面发射高频电磁波方式得到地质裂隙反射电磁波,并使用改进BP算法以及地质雷达勘察成像方法得到地质体内部形态信息,为建筑施工方提供地质裂隙图像。试验结果表明:该技术获取的地质勘察孔量测点位置较为精准,其生成地质裂隙图像较为清晰完整,且受干扰噪声影响较小;应用该技术后,工程施工地基沉降数值较小,质量控制应用效果较为显著。

基于改进BP学习算法的GPS高程转换

在应用BP神经网络转换GPS高程中,针对标准BP算法的不足,给出改进的学习算法,通过应用不同BP学习算法来转换GPS高程的实例分析比较,得出改进的BP算法在转换GPS高程中可以大大减少BP神经网络的训练时间,提高高程转换的效率。

BP改进算法及其在路面裂缝检测中的应用

针对传统BP算法抗干扰能力差、学习速率慢且易陷入局部极小值等缺点,提出了一种基于变更传递函数倾斜度和动态调节不同学习速率的BP改进算法,给出了一种新的传递函数,设计了复合误差函数,同时采用了一种分层动态调整不同学习率的新方法,以加快传统BP算法的收敛速度和避免陷入局部极小值,并对路面裂缝图像进行了试验,比较了BP改进算法与传统BP算法在裂缝检测中的性能参数。试验结果表明,BP改进算法将全局均方误差减小了0.812 5,检测速度提高了30%,能够充分满足路面裂缝自动检测的实时性要求,是一种行之有效的方法。

基于改进BP算法的微带射频带通滤波器设计

给出了1/4波长微带线射频带通滤波器设计的ADS仿真以及神经网络方法,微带滤波器的4个重要参数:线长L、线宽W、缝隙S,以及频率freq作为神经网络的输入;反射系数S11和端口传输系数S21以及输入端电压驻波比VSWR1作为网络输出。给出了采用激活函数增益改变梯度搜索方向思想而改进的BP算法,并给出了仿真实例。神经网络训练结果和用电磁仿真软件ADS对滤波器的仿真结果基本一致。为微带射频滤波器的设计提供了一种新的方法。

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。

基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为评价方法

根据矿工安全行为自身的复杂性,影响因素的多样性,行为过程的非线性、模糊性、随机性、时变性的特点,从安全生理、安全心理、工程心理、安全管理、生活重大事件、不同文化差异6个方面构建了矿工安全行为心理测量的初试量表。通过相关数学工具确定了与矿工安全行为状况紧密相关的63条测量指标作为评价因素集合,建立了基于灰色-模糊-改进动量BP算法的矿工安全行为状况的综合评价模型。通过实践应用表明,该方法能对矿工安全行为状态进行较为准确的评价,能满足生产现场矿工不安全行为预测的要求。

基于改进BP网络算法的隧洞围岩分类

围岩分类对指导地下工程的设计和施工具有非常重要的意义.引入人工神经网络的方法,进行隧洞围岩分类,在传统BP算法的基础上,通过改进学习算法、优化传递函数和网络结构进行神经网络方法优化.采用附加动量法和学习速率自适应调整的策略改进学习算法,使得当误差大于上临界值时,则降低学习率,当误差小于下临界值时,则适当提高学习率,这样可加快网络的训练速度,确保网络的稳定性;通过引入调整学习率参数,使得传递过程更加敏感,加快了传递函数的收敛速度,提高了训练函数的计算精度;通过给定隐含层节点模型的取值范围,对网络结构进行优化,提高了泛化精度.将改进的BP网络模型应用于广东省东深供水改造工程的隧洞围岩分类中,分类结果与根据《水工隧洞设计规范(SL279-2002)》的分类结果完全一致,表明该方法具有良好的工程实用性.

改进BP算法在过程神经网络中的应用

过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网络训练的结合过程中,权函数及输入函数皆被用同一正交基函数展开.最后基于改进BP算法将过程神经网络应用于了飞机发动机尾气温度指数的预测当中,验证了算法的有效性,同时也展示了过程神经网络广泛的应用前景.

改进BP算法在城市土壤环境质量评价模型的应用

首先采用随机函数生成训练样本,并利用'比例压缩法'进行预处理;而后采用'试错法'确定隐含层神经元数,最终建立了结构为7∶8∶1的BPANN的土壤环境质量评价模型,并采用Matlab6.0进行模拟计算。模型检验结果表明:所建模型的拟合精度、检验精度以及实际评价效果均较好,能够比较客观、准确地对城市土壤环境质量进行评价。对长春市城市表层土壤的评价结果表明,其总体环境质量较好,约81%的土壤面积符合国家一级土壤标准,但局部重金属污染不容忽视,应注意控制重金属污染物排放,以保证土壤资源的可持续利用。

基于自适应遗传算法和改进BP算法的遥感影像分类

介绍了采用自适应遗传算法和改进BP算法相结合的混合算法来训练BP网络的方法,即先用自适应遗传算法进行全局训练,再用改进BP算法进行精确训练,以达到加快网络收敛速度和避免陷入局部极小值的目的。结果表明,该算法收敛速度快,分类精度较高。

BP神经网络遥感水深反演算法的改进

针对BP神经网络遥感水深反演算法(简称传统BP算法)的缺点,提出了改进型BP神经网络遥感水深反演算法(简称改进型BP算法),其基本原理是在模型训练过程中反复运用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化以弥补传统BP算法的不足。试验表明:改进型BP算法的训练迭代收敛速度明显快于传统BP算法,浅水区的水深反演精度优于传统BP算法,且学习算法对初始权值和阈值不敏感。

BP神经网络算法的改进及其在手写体汉字识别中的应用

分析BP算法的基本原理,指出BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源.针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法.应用实例利用MATLAB软件对标准BP算法及其改进的算法进行语言编程、仿真.实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛性,避免陷入局部最小点.同时,将改进的BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,实验表明系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率.

一种改进BP算法在制冷系统仿真中的应用

采用了改进的 BP算法 ,用网络输出关于学习率的线性展开法来自适应优化学习率 ,用BFGS变尺度法来调整权重 ;对 BFGS法作了局部改进以处理可能发生的 BFGS公式中分母项为零的情况 .以实际制冷系统的热力性能参数实验数据为样本 ,对比研究了标准 BP算法、含学习率优化的最速下降法和含学习率优化的 BFGS法的学习过程 .结果表明 ,文中选用的含学习率优化的BFGS法学习效率及学习精度高 。

汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法

针对大型汽轮发电机组振动故障的特点 ,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播 ( BP)网络诊断模型 ,给出了 BP网络误差函数和新型的权值调整公式 ,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明 ,该算法学习收敛较快 ,误差曲线平稳 。

基于改进BP算法在深度神经网络学习中的研究

深度学习能够使包含多个处理层的计算模型去学习含有多层次抽象表示的数据。这种学习方式在最先进的语音识别、视觉物体识别、物体检测以及许多其它领域,比如生物基因学和医学等都带来了明显的改善。深度学习能够发现大数据中的复杂结构,而卷积神经网络作为深度学习的重要模型之一在处理语音、图像、视频和文本等方面带来了新的突破。它是利用BP算法来引导机器如何从前一层获取误差来调整本层的参数,从而使这些参数更有利于模型的计算。针对传统BP算法存在的收敛速度慢、常陷入局部极小点的不足,提出了一种快速的BP改进算法。利用改进后的卷积神经网络分别在数据集MNIST、英文字符识别以及医学图像中做实验验证,仿真结果表明了该算法的有效性。

基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.

一种改进的BP算法在导弹成本预测中的应用

文中提出了一种更有效的前向BP神经网络,考虑了导弹成本中的一些非确定性的影响因素,建立了导弹成本的估算模型。经过算例结果表明,该方法所得的导弹成本预测精度取得了较满意的结果,具有实际应用价值。

用改进BP算法估算矿石品位

本文介绍了一种改进的BP算法 ,用它来进行矿石品位估值。结果表明 ,应用改进BP算法进行品位估值是一种有效的方法。

一种改进BP算法在转炉轴承故障诊断中的应用

轴承故障的及时诊断非常重要,针对传统BP算法在炼钢转炉轴承等机械设备故障诊断应用中存在故障识别速度慢、精度不高的缺点,提出了同时调整神经元温度常数T、位置常数θ和联接权值W的观点,并推导出相应的改进算法公式;对比试验结果表明,改进BP算法能加快网络训练速度,提高识别精度,在轴承故障诊断领域中显示出良好的非线性模式识别能力;该算法经过一年多的现场实际运行,效果良好,证实此方法可靠,易于推广。