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基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量:2
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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-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-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GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究
5
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GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究 被引量:1
6
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PSO-GA的分片区块链系统性能优化方法
7
作者 蒋腾聪 张建山 +1 位作者 郑鸿强 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1756-1762,共7页
在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力... 在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量. 展开更多
关键词 分片区块链 可扩展性 粒子群算法 遗传算法
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基于GA-GRNN的AWJ强化3D打印AlSi10Mg表面性能实验研究
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作者 张苗苗 侯荣国 +3 位作者 吕哲 王龙庆 石广行 王中庆 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期35-41,共7页
为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet,AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性,首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标,基于遗传算法-广义回归神经网络(... 为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet,AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性,首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标,基于遗传算法-广义回归神经网络(Genetic Algorithm-Generalized Ragression Neural Network,GA-GRNN)对实验数据样本进行训练,建立3D打印AlSi10Mg表面性能预测模型;最后,利用遗传算法对建立的神经网络预测模型中的AWJ强化主要参数进行优化。研究结果表明,经过磨料水射流强化后的AlSi10Mg表面硬度与表面残余应力均得到有效提高;建立的GA-GRNN预测模型与校验值误差在2.3%以内,具有较高的准确性;经遗传算法优化后,得到表面硬度最佳参数组合:射流压力为33 MPa,磨料粒径为0.15 mm,靶距为12.4 mm,此时表面硬度为159.25HV;表面残余应力最佳参数组合:射流压力为40 MPa,磨料粒径为0.13 mm,靶距为15 mm,此时表面残余应力为-137.4 MPa。为后续磨料水射流强化零件表面的参数选择提供数据支撑。 展开更多
关键词 磨料水射流 3D打印的AlSi10Mg 表面强化 ga-GRNN神经网络 遗传算法
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基于GA-BP神经网络战储仓库选址决策模型
9
作者 李晓星 陈玲 +1 位作者 南旭东 戴剑华 《兵工自动化》 北大核心 2024年第7期74-78,共5页
针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(back... 针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(backpropagation,BP)神经网络的权值和阈值进行优化,并给出实例证明遗传算法优化BP神经网络,可提高选址决策的效率和精准度。结果表明,该研究可为科学开展战储仓库选址工作提供思路和方法。 展开更多
关键词 遗传算法 ga-BP神经网络 战储仓库 选址决策
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纳入雷诺数修正的GA-Elman算法对EGTM的研究
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作者 赵寅 林文斌 刘博 《科技资讯》 2024年第2期26-30,共5页
为进一步减小排气温度裕度计算误差,对发动机起飞排气温度裕度基线观察值和雷诺数影响系数进行了多元非线性拟合,提出了利用雷诺数影响系数修正排气温度(Exhaust Gas Temperature,EGT)基线观察值的方法,将雷诺数影响系数加入神经网络的... 为进一步减小排气温度裕度计算误差,对发动机起飞排气温度裕度基线观察值和雷诺数影响系数进行了多元非线性拟合,提出了利用雷诺数影响系数修正排气温度(Exhaust Gas Temperature,EGT)基线观察值的方法,将雷诺数影响系数加入神经网络的输入层,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化Elman网络模型,建立排气温度裕度(Exhaust Gas Temperature Margin,EGTM)的预测模型。通过结合飞行数据计算,对比多元非线性拟合以及Elman网络模型和基于Elman网络优化的GA-Elman模型的计算误差效果,得出实验结果:GA-Elman对EGTM计算精度更高,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 航空发动机 排气温度裕度 雷诺数 基线观察值 遗传算法
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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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基于肌音信号的KPCAGASVM步态模式识别
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作者 吴碧霞 管小荣 +1 位作者 李仲 史亦凡 《信息技术》 2024年第5期52-59,65,共9页
外骨骼机器人发展迅速,基于生理信号的运动意图识别在人机协同控制研究中得以重视。针对肌电信号易受肌肉疲劳影响和采集要求高的缺点,提出一种基于肌音信号的核主成分分析和改进支持向量机(KPCAGASVM)的模式识别方案,对平地行走、上楼... 外骨骼机器人发展迅速,基于生理信号的运动意图识别在人机协同控制研究中得以重视。针对肌电信号易受肌肉疲劳影响和采集要求高的缺点,提出一种基于肌音信号的核主成分分析和改进支持向量机(KPCAGASVM)的模式识别方案,对平地行走、上楼下楼和上坡下坡5种步态进行模式识别研究。基于遗传算法进行参数调优,其识别方案KPCAGASVM的识别准确率为97.33%,优于PCAGASVM和其他分类器。实验验证,基于肌音信号的KPCAGASVM为一种高效的步态运动识别方案。 展开更多
关键词 外骨骼 肌音信号 遗传算法 支持向量机 核主成分分析
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基于PCA-GA-RF的矿井突水水源快速识别模型
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作者 肖观红 鲁海峰 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第6期184-191,共8页
矿井突水已成为影响矿山安全生产的主要危害之一,快速准确识别突水水源类型是矿井突水灾害治理的关键步骤。提出了1种基于PCA-GA-RF的矿井突水水源识别模型;基于安徽省颍上县谢桥煤矿的88组水样实测数据,遵循分层随机抽样的原则,按照7∶... 矿井突水已成为影响矿山安全生产的主要危害之一,快速准确识别突水水源类型是矿井突水灾害治理的关键步骤。提出了1种基于PCA-GA-RF的矿井突水水源识别模型;基于安徽省颍上县谢桥煤矿的88组水样实测数据,遵循分层随机抽样的原则,按照7∶3的比例将其分为62组训练样本和26组预测样本,经PCA提取4个主成分,构建PCA-GA-RF模型,并与PCA-RF、PCA-ABC-RF和PCA-FA-RF模型对比。结果表明:PCA-GA-RF模型判别结果准确率为96.153 8%,与其他模型相比准确率、精确率、召回率和F1值(精确召回率)最高,具有优越性。 展开更多
关键词 矿井突水 水源识别 主成分分析(PCA) 随机森林(RF) 遗传算法(ga)
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基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别
14
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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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KPCA-GA-BP模型的页岩气集输管道的内腐蚀速率预测
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作者 周逸轩 彭星煜 +1 位作者 耿月华 王思汗 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期63-68,共6页
针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主... 针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主成分分析法(KPCA)对数据进行了降维,在模型建立的过程中不断优化提升模型的预测精度,采用所建模型对另一条相邻管道进行预测并开挖验证。结果表明:选择TRAINGDM作为训练函数,隐含层节点为(8,1),遗传算法进化数为50,种群规模为100,交叉概率为0.3,变异概率为0.2,运用KPCA将数据从7维降为4维后,此模型的均方误差最低为0.12,当该模型用于相邻管道的预测时,均方误差为0.14。运用KPCAGA-BP模型,对页岩气集输管道内腐蚀速率进行预测具有一定的准确性,此模型可用于辅助指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。 展开更多
关键词 页岩气集输管道 内腐蚀速率 BP神经网络 遗传算法 核主成分分析法(KPCA) 均方误差(MSE)
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基于GA-BP网络的数控机床工作台定位误差分析
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作者 庞晓霞 《锻压装备与制造技术》 2024年第1期75-77,共3页
为了提高数控机床对测试误差的补偿效果,开发一种通过遗传算法(GA)来完成BP网络的优化过程,并加入坐标参数、运动速度指标,建立工作台的定位误差仿真模型。先通过Matlab软件构建得到GA-BP模型,得到优化权值与阈值后,再将结果移植至DSP... 为了提高数控机床对测试误差的补偿效果,开发一种通过遗传算法(GA)来完成BP网络的优化过程,并加入坐标参数、运动速度指标,建立工作台的定位误差仿真模型。先通过Matlab软件构建得到GA-BP模型,得到优化权值与阈值后,再将结果移植至DSP内开展建模与预测,由此促进预测速率的大幅提升。研究结果表明:以DSP构建的预测系统对各定位误差残差分布进行预测得到的范围是-0.69~0.51μm。采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。 展开更多
关键词 在线测量系统 定位误差 实时预测 数字信号处理器(DSP) 遗传算法-反向传播(ga-BP)网络
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