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基于GA-BP神经网络的大型客机气流角估计方法
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作者 张伟 张喆 +1 位作者 龚孝懿 王昕楠 《计算机仿真》 2024年第1期53-57,102,共6页
为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算... 为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算法对神经网络权值和阈值进行全局优化,提高估计精度;对某大型客机的试飞数据预处理后用于模型的训练和测试。仿真结果表明,训练完成的GA-BP神经网络模型对气流角的估计值贴近实际值,稳定性和精度明显高于BP神经网络。上述方法给飞机增加一个余度的气流角信号,可用于传感器故障时为飞机提供可靠的气流角信号。 展开更多
关键词 气流角估计 神经网络 遗传算法 试飞数据预处理 大型客机
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基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法
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作者 王芳 《电脑与电信》 2024年第1期47-49,共3页
常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检... 常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检测节点,构建GA-SVM测算入侵信号检测模型,采用定位分离方法来实现信号检测处理。测试结果表明:针对选定的300个采样点进行信号入侵检测,对比于传统分布式光纤网络入侵信号检测组、传统FastICA测算网络入侵信号检测组,此次所设计的GA-SVM测算网络入侵信号检测组最终得出的入侵信号检测误检率被较好地控制在20%以下,说明基于GA-SVM算法的检测效果更佳,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ga-SVM算法 无线局域网 网络入侵 信号检测 检测方法 信号感应
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基于GAS算法的卵砾石粒径自动识别应用研究
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作者 蔡豫豪 高仕赵 +1 位作者 张丛林 董晓明 《泥沙研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期9-16,共8页
粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证... 粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证。结果表明:GAS级配曲线的相对误差为5.7%,相关系数为0.992。另外,采用单参数和多参数敏感性分析法来标准化参数调整方案,gre、can1和can2对GAS提取的级配曲线和特征粒径有显著影响,其中gre起主导作用,而can1和can2控制着砾石边界的检测完整性。 展开更多
关键词 粗粒床面 级配曲线 gaS算法 数字筛分 图像处理
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基于FCM-GA灌溉供水管网减压阀布设优化
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作者 常子峰 李红艳 +3 位作者 史文韬 张峰 崔佳丽 毛立波 《节水灌溉》 北大核心 2024年第5期38-45,共8页
为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化... 为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化阀后压力,以不同分区方案的成本与降漏效果为控制指标,筛选出最优方案。结果显示:最优方案(分5个区)将整个管网的漏损率降低至7.45%,相较初始管网降低了20.04%,降低的漏损费用可达114€/d,在减压阀服务年限内可收回成本并达到盈利,并实现对整个管网系统的压力管理,提高了管网的稳定性和可靠性,有利于减少管网事故发生。因此,基于FCM-GA的灌溉供水管网减压阀布设优化是一种安全、低成本和高效益的降漏与控压方法,在有效降低灌溉用水费用的同时,可更好地实现节水灌溉。 展开更多
关键词 灌溉供水管网 FCM-ga算法 供水管网分区 漏损控制 减压阀布设优化 压力管理
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基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究
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作者 田水承 任治鹏 马磊 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期114-118,共5页
为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单... 为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。 展开更多
关键词 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 支持向量机(SVM) 煤层瓦斯含量 灰色关联分析(GRA)
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基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究
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作者 陈杰 《无线互联科技》 2024年第4期16-18,22,共4页
文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测... 文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对核桃树生长预测具有指导意义。 展开更多
关键词 遗传算法 DB神经网络 ga-BP模型 核桃树生长模型
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基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化
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作者 廖锐全 李龙威 +2 位作者 王伟 马斌 潘元 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第2期91-100,共10页
为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色... 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 持液率 气液两相流 RBF神经网络 遗传算法 数据清洗
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基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别
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作者 李韶华 李健玮 冯桂珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期121-130,共10页
准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-t... 准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。 展开更多
关键词 路面不平度识别 自适应卡尔曼滤波器 ga-LSTM 灰色关联法
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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测
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作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多
关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(ga-SVR)
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基于Lin-GA的磁性示踪粒子六自由度检测技术
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作者 朱霈 郭天太 +2 位作者 刘璐 许新科 孔明 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第3期169-175,共7页
针对基于永磁体和磁传感器阵列的磁定位系统中定位算法存在执行速度慢、定位精度低等问题,提出基于线性算法和遗传算法(linear algorithm-genetic algorithms, Lin-GA)的混合搜索算法。利用自制定位装置中的三轴隧道磁阻(TMR)传感器阵... 针对基于永磁体和磁传感器阵列的磁定位系统中定位算法存在执行速度慢、定位精度低等问题,提出基于线性算法和遗传算法(linear algorithm-genetic algorithms, Lin-GA)的混合搜索算法。利用自制定位装置中的三轴隧道磁阻(TMR)传感器阵列采集磁性示踪粒子在空间产生的弱磁信号,首先通过线性算法利用磁场绝对向量信息进行粗定位,再利用遗传算法对示踪粒子的六自由度参数进行并行寻优,最终实现对磁性示踪粒子三维位置和三维方向的空间信息反演。实验结果表明,基于Lin-GA的混合搜索算法具有更高的定位精度和更短的执行时间,平均定位误差为(0.55±0.10) mm,平均定向误差为(0.68±0.30)°,平均执行时间为(30.49±4.89) s。 展开更多
关键词 磁定位 空间信息反演 Lin-ga算法 TMR传感器
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基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别研究
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作者 张智轶 段文方 +2 位作者 韦家义 赵彬 林海燕 《电子设计工程》 2024年第3期120-124,共5页
针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰... 针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰动特征提取;利用GA算法优化卷积神经网络结构参数,在优化后的卷积神经网络内输入提取的扰动特征,输出扰动特征识别结果。通过仿真实验得出,该方法能有效提取扰动特征,提取到的特征类型数量与实际类型数量一致;在噪声环境下,该方法依旧能够有效识别扰动特征,最低识别精度高达98.7%。 展开更多
关键词 ga算法 卷积神经网络 分布式光伏 低压台区 电能质量扰动 特征识别
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基于GA-BP神经网络的船舶空冷器状态预测
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作者 栾泳立 董胜利 《上海船舶运输科学研究所学报》 2024年第2期1-5,33,共6页
当前船舶空冷器的工作状态主要依靠空冷器冷却后的增压空气温度T_(A2)判断,通常按设定阈值触发报警,存在预警差和精度低等问题。对此,提出一种基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络的T_(A2)预测方法。利用BP神经网络... 当前船舶空冷器的工作状态主要依靠空冷器冷却后的增压空气温度T_(A2)判断,通常按设定阈值触发报警,存在预警差和精度低等问题。对此,提出一种基于GA-BP(Genetic Algorithm-Back Propagation)神经网络的T_(A2)预测方法。利用BP神经网络构建空冷器状态预测模型,通过对比运行过程中T_(A2)实测值与预测值的偏差,及时发现空冷器的异常状态;引入GA解决BP神经网络存在的收敛速度慢和易于陷入局部最优解等问题。为验证基于GA-BP神经网络的预测方法的有效性,选取多组空冷器清洗前后的状态数据进行训练和验证,结果表明该方法能有效识别空冷器的异常状态。 展开更多
关键词 空冷器 反向传播(BP)神经网络 遗传算法(ga) 状态预测
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New Antenna Array Beamforming Techniques Based on Hybrid Convolution/Genetic Algorithm for 5G and Beyond Communications
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作者 Shimaa M.Amer Ashraf A.M.Khalaf +3 位作者 Amr H.Hussein Salman A.Alqahtani Mostafa H.Dahshan Hossam M.Kassem 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2024年第3期2749-2767,共19页
Side lobe level reduction(SLL)of antenna arrays significantly enhances the signal-to-interference ratio and improves the quality of service(QOS)in recent and future wireless communication systems starting from 5G up t... Side lobe level reduction(SLL)of antenna arrays significantly enhances the signal-to-interference ratio and improves the quality of service(QOS)in recent and future wireless communication systems starting from 5G up to 7G.Furthermore,it improves the array gain and directivity,increasing the detection range and angular resolution of radar systems.This study proposes two highly efficient SLL reduction techniques.These techniques are based on the hybridization between either the single convolution or the double convolution algorithms and the genetic algorithm(GA)to develop the Conv/GA andDConv/GA,respectively.The convolution process determines the element’s excitations while the GA optimizes the element spacing.For M elements linear antenna array(LAA),the convolution of the excitation coefficients vector by itself provides a new vector of excitations of length N=(2M−1).This new vector is divided into three different sets of excitations including the odd excitations,even excitations,and middle excitations of lengths M,M−1,andM,respectively.When the same element spacing as the original LAA is used,it is noticed that the odd and even excitations provide a much lower SLL than that of the LAA but with amuch wider half-power beamwidth(HPBW).While the middle excitations give the same HPBWas the original LAA with a relatively higher SLL.Tomitigate the increased HPBWof the odd and even excitations,the element spacing is optimized using the GA.Thereby,the synthesized arrays have the same HPBW as the original LAA with a two-fold reduction in the SLL.Furthermore,for extreme SLL reduction,the DConv/GA is introduced.In this technique,the same procedure of the aforementioned Conv/GA technique is performed on the resultant even and odd excitation vectors.It provides a relatively wider HPBWthan the original LAA with about quad-fold reduction in the SLL. 展开更多
关键词 Array synthesis convolution process genetic algorithm(ga) half power beamwidth(HPBW) linear antenna array(LAA) side lobe level(SLL) quality of service(QOS)
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GA-PSO混合算法的工作臂铰点优化设计
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作者 张小珍 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第1期128-132,共5页
现有施工装置中离不开挖掘机工作臂,但在工作过程中因承载和振动,造成铰接点销轴破裂。为了提高工作的可靠性,通过SolidWorks软件建立模型,分析由铲斗、斗杆、动臂及其油缸构成平面连杆机构工作原理;建立动臂动力学模型,借助齐次矩阵方... 现有施工装置中离不开挖掘机工作臂,但在工作过程中因承载和振动,造成铰接点销轴破裂。为了提高工作的可靠性,通过SolidWorks软件建立模型,分析由铲斗、斗杆、动臂及其油缸构成平面连杆机构工作原理;建立动臂动力学模型,借助齐次矩阵方法分析各部件的铰点位置参数,得到各铰点受到外力和力矩;以动臂各铰点受力为优化目标,以各铰点坐标参数作为设计变量,以动臂油缸所做功为约束条件,实现目标函数模型建立。借助GA-PSO混合算法,进行选择、变异和交叉操作,提高工作臂的优化设计参数精确度;结合ADAMS软件,得到优化后和优化前铰点受力曲线,实现了优化后铰点受力小于优化前。同时,为相关农业机械的研究提供理论研究基础。 展开更多
关键词 ga-PSO混合算法 工作臂 铰点 优化
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基于GA-BP神经网络的风电功率预测方法研究
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作者 逯登龙 高鹏 +2 位作者 范丽锋 郭彦飞 周维文 《自动化仪表》 CAS 2024年第3期97-102,共6页
为了解决风电功率预测易受各种因素影响产生异常数据导致预测准确度不高的问题,提出了一种基于遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络的风电功率预测方法。首先,通过数学模型中的四分位算法对异常数据进行识别,并通过加入带通滤波器剔除异... 为了解决风电功率预测易受各种因素影响产生异常数据导致预测准确度不高的问题,提出了一种基于遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络的风电功率预测方法。首先,通过数学模型中的四分位算法对异常数据进行识别,并通过加入带通滤波器剔除异常数据。然后,在风电功率预测的方法上设计新型GA-BP神经网络算法,通过自检验及循环检测的方式获得准确的风电功率预测结果。试验结果表明,该方法不仅有很强的异常数据识别能力,而且在进行风电功率预测时可以保持90%以上的准确率,具有良好的数据处理稳定性。该研究大幅提升了风电功率预测的工作效率,为风电功率预测技术的进一步发展提供了技术参考。 展开更多
关键词 风电功率预测 神经网络 异常数据识别 遗传算法 反向传播 循环检测 四分位算法
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基于GA-BP算法的充电站负效应评价
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作者 侯欣林 《移动信息》 2024年第1期232-235,239,共5页
由于电动汽车出行需求存在随机性、充电信息不精准等问题,造成城市交通能源供应站承载力与补能需求车辆的时空错配,导致充电站产生了拥堵排队、能源消耗不合理等负效应。基于此,文中从负效应最小化的视角构建了充电站的负效应评价指标体... 由于电动汽车出行需求存在随机性、充电信息不精准等问题,造成城市交通能源供应站承载力与补能需求车辆的时空错配,导致充电站产生了拥堵排队、能源消耗不合理等负效应。基于此,文中从负效应最小化的视角构建了充电站的负效应评价指标体系,综合考虑交通效率影响、站点服务影响、电网负荷影响等3个因素,采用GA-BP神经网络构建了充电站负效应评估模型。最后,以重庆市南岸区某充电站为例,验证了该方法的适用性与有效性。 展开更多
关键词 充电站 ga-BP算法 负效应 评价模型
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基于GA/PSO BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究
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作者 王欣 郭婧涵 +5 位作者 耿雅娴 王树桥 葛宇轩 袁京周 张丁超 韩梦非 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1560-1568,共9页
为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimiz... 为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA BP、PSO BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_(2.5)质量浓度、O_(3)质量浓度、NO_(2)质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R^(2))分别为0.80、0.55、0.78、0.67。研究结果可为日后VOCs污染预报预警提供理论参考。 展开更多
关键词 环境工程学 挥发性有机物(VOCs) 神经网络 智能优化算法 遗传算法 粒子群算法
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基于GMM和GA-LSTM的稀土熔盐电解过程原料含量状态识别模型
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作者 张震 朱尚琳 +3 位作者 伍昕宇 刘飞飞 何鑫凤 王家超 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1727-1742,共16页
在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确... 在高温高风险的稀土熔盐电解工艺中,为了实现稀土熔盐电解过程原料含量状态的智能识别,提出了一种基于混合高斯背景建模(GMM)和遗传算法优化的长短期记忆神经网络(GA-LSTM)的分类模型。模型通过GMM算法、R通道自适应滤波和中值滤波准确提取图像的火焰前景和特征,以量化熔盐电解反应的剧烈程度,进而判断稀土熔盐电解处于原料含量过多或含量正常状态;然后利用GA-LSTM神经网络建立熔盐表面火焰特征和稀土熔盐电解过程原料含量状态的非线性映射关系。结果表明:模型的识别精度高达99.79%,具有较好的泛化性,为实现稀土熔盐电解工艺自动化提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 稀土熔盐 火焰 特征 混合高斯模型 长短期记忆神经网络 遗传算法
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基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别
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作者 梁靖宇 张跃东 路德春 《冰川冻土》 CSCD 2024年第1期235-246,共12页
遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计... 遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。 展开更多
关键词 参数识别 冻土本构模型 优化算法 遗传算法(ga) 粒子群算法(PSO)
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基于GA-BP神经网络和改进粒子群算法的碰撞射流和冷却顶板复合空调系统优化
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作者 齐贺闯 叶筱 +2 位作者 高延峰 亢燕铭 钟珂 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期110-117,共8页
对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_... 对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_(s)、送风速度v_(s)、冷却顶板内表面温度t_(c)、房间负荷Q_(c))之间的预测模型,通过相关性分析确定设计变量对运行性能影响的显著性并排序。结果表明,增大v_(s)可使Δt降低,但R_(PD)增大;增大t_(c)有助于降低Δt和R_(PD),但t_(a)升高;为使t_(a)下降,可通过降低t_(s)来实现,但室内空气质量变差。为确保IJV/RC复合空调能在保证室内热舒适的同时提供良好室内空气品质,利用改进粒子群算法对复合空调的运行性能进行多目标同时优化,建立不同房间负荷条件下的设计参量最优匹配关系。研究结果可为IJV/RC复合空调的优化设计和运行控制提供理论指导。 展开更多
关键词 碰撞射流通风 冷却顶板 ga-BP神经网络 粒子群优化算法 多目标优化
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