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Cluster based hierarchical resource searching model in P2P network 被引量:1
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作者 Yang Ruijuan Liu Jian Tian Jingwen 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第1期188-194,共7页
For the problem of large network load generated by the Gnutella resource-searching model in Peer to Peer (P2P) network, a improved model to decrease the network expense is proposed, which establishes a duster in P2P... For the problem of large network load generated by the Gnutella resource-searching model in Peer to Peer (P2P) network, a improved model to decrease the network expense is proposed, which establishes a duster in P2P network, auto-organizes logical layers, and applies a hybrid mechanism of directional searching and flooding. The performance analysis and simulation results show that the proposed hierarchical searching model has availably reduced the generated message load and that its searching-response time performance is as fairly good as that of the Gnutella model. 展开更多
关键词 Communication and information system Resource-searching model in P2P network GNUTELLA CLUSTER Hierarchical network
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A Multilayer Recurrent Fuzzy Neural Network for Accurate Dynamic System Modeling 被引量:5
2
作者 柳贺 黄道 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2008年第4期373-378,共6页
A multilayer recurrent fuzzy neural network(MRFNN)is proposed for accurate dynamic system modeling.The proposed MRFNN has six layers combined with T-S fuzzy model.The recurrent structures are formed by local feedback ... A multilayer recurrent fuzzy neural network(MRFNN)is proposed for accurate dynamic system modeling.The proposed MRFNN has six layers combined with T-S fuzzy model.The recurrent structures are formed by local feedback connections in the membership layer and the rule layer.With these feedbacks,the fuzzy sets are time-varying and the temporal problem of dynamic system can be solved well.The parameters of MRFNN are learned by chaotic search(CS)and least square estimation(LSE)simultaneously,where CS is for tuning the premise parameters and LSE is for updating the consequent coefficients accordingly.Results of simulations show the proposed approach is effective for dynamic system modeling with high accuracy. 展开更多
关键词 循环神经网络 T-S模糊模式 最小二乘方估值 建模
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SNS model for providing social network channels through queries
3
作者 Ilyong Shin Gunwook Lee +2 位作者 Mihyang Lee Taesup Yoon Younghwan Lim 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2012年第2期173-178,共6页
Users can obtain the information through a basic web searching and find the answer to the questions directly,but maybe the expected answer does not exist.Besides,we do not know the update of new information in time.Th... Users can obtain the information through a basic web searching and find the answer to the questions directly,but maybe the expected answer does not exist.Besides,we do not know the update of new information in time.The online social networking services spread quickly and store many user data,but these data are worth less and may be unreliable answer to users’ questions.Users can obtain the simple answer but can not expect more additional information in knowledge question-answering(QA)system.In this paper,we design the system with the advantages of knowledge QA system,web searching and characteristics of social networking service for providing social network channel based on the query and answer without users’ contact network.The user can obtain real-time answers by the user network interested in users’ querires through the network channel of this system,get the additional information effectively and share it with others in the social network channel in this system. 展开更多
关键词 social networking service(SNS) model QUERY search communication channel
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Study on the CAN Search Model based on BDI Agent
4
作者 Ablimit Arxiden 《International Journal of Technology Management》 2016年第3期17-20,共4页
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网络搜索数据与我国GDP的关联机理分析
5
作者 王书平 卢子晗 冀承秀 《中国商论》 2024年第6期115-118,共4页
网络搜索数据是研究我国宏观经济现象的重要微观信息依据。本文从需求、供给与政策三方面选取和筛选关键词合成网络搜索指数,并与我国GDP进行相关性研究。结果表明:网络搜索指数与GDP的相关性较高,且两者存在长期均衡关系与短期误差修... 网络搜索数据是研究我国宏观经济现象的重要微观信息依据。本文从需求、供给与政策三方面选取和筛选关键词合成网络搜索指数,并与我国GDP进行相关性研究。结果表明:网络搜索指数与GDP的相关性较高,且两者存在长期均衡关系与短期误差修正机制,当GDP逐渐偏离均衡,将会以1~2个月的调整速度从非均衡态过渡到均衡态;网络搜索指数的增长对我国GDP有促进作用。 展开更多
关键词 网络搜索数据 GDP VAR模型 主成分分析 宏观经济
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基于改进麻雀搜索算法优化BPNN的电阻点焊质量预测
6
作者 罗震 董建伟 胡建明 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期445-451,共7页
电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文... 电阻点焊技术由于具有高效、自动化程度高等焊接特点,被广泛应用于汽车、航空航天和公共交通等制造领域,由于焊点在封闭状态下进行,焊接过程存在诸多影响因素且无法直接检测,因此,准确预测电阻点焊质量是生产过程中必不可少的环节.本文以2219/5A06铝合金为研究对象,在3种不同的装配条件(包括间隙和间距)下进行电阻点焊工艺信号的分析,并进行人工智能建模.为了提高电阻点焊质量评价的性能和效率,本文采用Logistic-Tent(LT)复合映射改进麻雀搜索算法(SSA)对反向传播神经网络(LT-SSA-BPNN)模型进行优化,模型的输入和输出分别为多信号融合后的变量和熔核直径.实验结果表明,与传统的标准反向传播神经网络(BPNN)模型相比,经过LT-SSA-BP模型优化后,预测结果的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别降低了36.17%、17.55%和51.75%.同时,LT-SSA-BP神经网络在添加了不同间隙和间距条件作为训练集后,其预测稳定性明显提高,可以成功预测电阻点焊质量. 展开更多
关键词 电阻点焊 质量预测 麻雀搜索算法 反向传播神经网络模型
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基于Gash修正模型与神经网络优化模型的刺槐冠层截留模拟
7
作者 马军 韩磊 +3 位作者 周鹏 柳利利 王娜娜 马云蕾 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期188-196,共9页
[目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudo... [目的]对比分析Gash修正模型和神经网络模型在模拟和预测人工林冠层截留的适用性,揭示干旱区刺槐冠层截留及其响应过程,为深入了解森林生态水文过程及其调控机制提供科学依据。[方法]于2019年5—10月,以宁夏河东地区刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为研究对象,定位观测了树干茎流和穿透雨并计算得到冠层截留,采用修正后的Gash模型与神经网络模型对刺槐林林冠截留量进行了模拟。[结果](1)研究区刺槐人工林的穿透雨量、树干茎流量、林冠截留量分别为154.19,5.61,16.5 mm,产生穿透雨和树干茎流的阈值分别为1.37,2.17 mm。(2)Gash修正模型和优化后的神经网络模型均能较好地模拟刺槐冠层截留量,Gash修正模型的绝对误差、均方误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为0.20%,0.06%,0.24%,52.43%,模拟结果拟合精度达到83%;与Gash修正模型相比,采用麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法模型(SSA-BP),均方误差降低了61.48%,平均绝对误差降低了40.39%,均方根误差降低了37.93%,平均绝对百分比误差降低了50.52%,决定系数提高了1.2%。[结论]在林木冠层截留模拟研究方面,加入麻雀搜索算法后的BP神经网络模型具有较好的可靠性,可以有效降低模拟误差,提高模型的预测精度。 展开更多
关键词 冠层截留 修正后Gash模型 神经网络模型 麻雀搜索算法 刺槐林
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基于SSA-BP的露天矿山边坡位移变形预测 被引量:1
8
作者 吴泽鑫 张成良 +1 位作者 张华超 高梅 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第6期125-133,共9页
针对传统的BP神经网络在预测露天矿山边坡位移变形时存在的局限性,构造了一种基于麻雀搜索算法(SSA)和BP神经网络相结合的边坡位移变形预测模型,先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行权值与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP... 针对传统的BP神经网络在预测露天矿山边坡位移变形时存在的局限性,构造了一种基于麻雀搜索算法(SSA)和BP神经网络相结合的边坡位移变形预测模型,先利用麻雀搜索算法对传统的BP神经网络进行权值与阈值的优化,再将麻雀搜索算法优化后的BP神经网络算法(SSA-BP)运用于露天矿山边坡位移的预测。为了验证算法的可行性,将SSA-BP预测模型与WOA-BP、BP以及Elman预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测结果进行比较。实验结果表明:SSA-BP预测模型针对露天矿山边坡位移变形量的预测相比其他三种模型,其迭代速度快、寻优能力强;通过预测精度评价指标来看,SSA-BP算法的R2、RMSE、MAPE、MAE、MSE明显优于另外三组算法。为露天矿山边坡位移变形预测提供了一种新的思路和方法。 展开更多
关键词 露天矿山 边坡位移 麻雀搜索算法 BP神经网络 预测模型
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基于t检验和逐步网络搜索的有向基因调控网络推断算法 被引量:1
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作者 陈都 李圆媛 陈彧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期199-205,共7页
为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的... 为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的上下游关系,指导路径一致(Path Consensus)算法中条件基因的选取,根据CMI2(Conditional Mutual Inclusive Information)剔除网络中的冗余边,得到了基于t检验的有向调控关系推断算法CMI2NI-T(CMI2-based Network Inference guided by t-Test);然后,建立有向调控关系对应的米氏微分方程模型对数据进行拟合,根据贝叶斯信息准则进行逐步网络搜索以修正网络推断结果。利用CMI2NI-T推断DREAM6挑战中的两个测试网络,所得到的曲线下面积(AUC)分别为0.7679和0.9796,相较于PCA-CMI分别提高了16.23%和11.62%;通过进一步的数据拟合后DNI-T-SRS的推断准确率分别达到了86.67%和100.00%,相较于PCA-CMI分别提高了18.19%和10.52%。实验结果表明,所提DNI-T-SRS算法能够有效剔除间接调控关系并保留直接调控连接,得到精确的基因调控网络推断结果。 展开更多
关键词 基因调控网络 条件互信息 T检验 逐步网络搜索 米氏微分方程模型 贝叶斯信息准则
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基于GAElman算法模型的电力信息网络安全态势评估
10
作者 薛晓慧 马晓琴 +2 位作者 薛峪峰 孙妍 李婧娇 《电气自动化》 2024年第1期78-82,共5页
为了提高电力信息网络安全态势评估能力,提出了Elman神经网络模型。在模型中将遗传算法引入Elman算法,并通过主动式和被动式相结合的采集技术对电力信息网络进行数据收集,将各个数据源的原始数据进行综合分析和处理。在具体应用中,通过... 为了提高电力信息网络安全态势评估能力,提出了Elman神经网络模型。在模型中将遗传算法引入Elman算法,并通过主动式和被动式相结合的采集技术对电力信息网络进行数据收集,将各个数据源的原始数据进行综合分析和处理。在具体应用中,通过控制芯片为STM32F429ZET6单片机的ARM32位Cortex TM-M4处理器内核,大大提高了电力信息网络安全态势评估控制能力。试验结果显示,研究方法的评估准确率最高为97.9%,为下一步技术的研究奠定了基础。 展开更多
关键词 网络安全 态势评估 搜索神经网络模型 控制芯片 评估力 ELMAN神经网络
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基于SSA-BP算法的高校教育管理质量评价模型研究
11
作者 王丽佳 张文台 《现代科学仪器》 2024年第4期239-244,共6页
高校教育管理质量是保证高校教育质量的重要环节,对其进行评估能够为学校教育发展决策与方向提供参考,同时能够监测当前教育方向和决策的具体效益。研究结合麻雀搜索算法改进反向传播神经网络,以提高质量评估的准确性和可靠性,由此提出... 高校教育管理质量是保证高校教育质量的重要环节,对其进行评估能够为学校教育发展决策与方向提供参考,同时能够监测当前教育方向和决策的具体效益。研究结合麻雀搜索算法改进反向传播神经网络,以提高质量评估的准确性和可靠性,由此提出了一种新型的高校教育管理质量评价模型。实验表明,经过优化后的神经网络在平均绝对误差为3.4907,均方误差根为4.4245,平均绝对百分比误差为0.77%,预测准确率为99.23%,算法运行时间为214.13s。模型期望输出值与实际输出值之间准确度误差不过1.5%,可见此次研究的质量评估模型具有良好的评估能力,对高校教育管理决策提供了一定的依据。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 高校教学质量 评价模型
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计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究
12
作者 梁开旺 龙斌 《现代科学仪器》 2024年第4期201-207,共7页
当前配电网线路交流融冰过程中,大多只考虑成本进行融冰优化,忽略了部分属性因子,使得优化后线路最大覆冰厚度依旧较大。因此,提出计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究。由于线路损耗发热量会抑制覆冰增长,建立计及线损的覆冰增... 当前配电网线路交流融冰过程中,大多只考虑成本进行融冰优化,忽略了部分属性因子,使得优化后线路最大覆冰厚度依旧较大。因此,提出计及线损的配电网线路交流融冰优化方法研究。由于线路损耗发热量会抑制覆冰增长,建立计及线损的覆冰增长模型,描述配电网线路覆冰变化情况。以最小交流融冰运行成本、最小覆冰厚度为目标,定义线路交流融冰优化目标函数,并提出电流约束、电压约束、融冰启动约束、覆冰厚度约束和融冰紧急性约束。运用禁忌搜索算法对目标函数进行不断求解,通过全局逐步寻优生成交流融冰优化决策。算法例分析结果表明:所提方法得出的优化决策实施后,配电网线路覆冰最大厚度仅为15.67mm,满足了输电网络安全运行要求。 展开更多
关键词 线损 配电网 交流融冰 禁忌搜索算法 覆冰增长模型 优化方法
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基于麻雀搜索优化SVR模型的房地产价格研究
13
作者 兰瑞杰 孟维高 耿进强 《电子科技》 2024年第1期1-8,共8页
为解决传统经济指标作为房价影响因素的数据获取滞后性问题以及机器学习模型在预测房价时存在的参数选取不确定性问题,文中以网络搜索数据作为房价指数解释变量,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)建立SSA-SVR(Support Vec... 为解决传统经济指标作为房价影响因素的数据获取滞后性问题以及机器学习模型在预测房价时存在的参数选取不确定性问题,文中以网络搜索数据作为房价指数解释变量,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)建立SSA-SVR(Support Vector Regression)模型对SVR的惩罚因子C和RBF(Radical Basic Function)核函数的参数g进行优化。将SSA-SVR模型与PSO(Particle Swarm Optimization)-SVR、GA(Genetic Algorithm)-SVR、WOA(Whale Optimization Algorithm)-SVR、GS(Grid Search)-SVR以及基准SVR进行对比,SSA-SVR的相关系数(0.99)、均方根误差(6.71)、平均绝对误差(5.24)、均方误差(45.13)以及平均绝对百分比误差(0.26%)均优于其他5种模型。结果表明,麻雀搜索算法优化的SVR模型在房价预测方面具有更好的全局寻优能力,可以提高模型的预测准确度和预测能力。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 优化算法 SVR模型 数据滞后性 参数不确定性 网络搜索数据 房地产价格指数 房价预测
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Energy Efficient Computation of Data Fusion in Wireless Sensor Networks Using Cuckoo Based Particle Approach (CBPA) 被引量:1
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作者 Manian Dhivya Murugesan Sundarambal Loganathan Nithissh Anand 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2011年第4期249-255,共7页
Energy efficient communication is a plenary issue in Wireless Sensor Networks (WSNs). Contemporary energy efficient optimization schemes are focused on reducing power consumption in various aspects of hardware design,... Energy efficient communication is a plenary issue in Wireless Sensor Networks (WSNs). Contemporary energy efficient optimization schemes are focused on reducing power consumption in various aspects of hardware design, data processing, network protocols and operating system. In this paper, optimization of network is formulated by Cuckoo Based Particle Approach (CBPA). Nodes are deployed randomly and organized as static clusters by Cuckoo Search (CS). After the cluster heads are selected, the information is collected, aggregated and forwarded to the base station using generalized particle approach algorithm. The Generalized Particle Model Algorithm (GPMA) transforms the network energy consumption problem into dynamics and kinematics of numerous particles in a force-field. The proposed approach can significantly lengthen the network lifetime when compared to traditional methods. 展开更多
关键词 CUCKOO search GENERALIZED PARTICLE model Energy Efficiency Clustering Sensor networks
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基于异构信息网络的最大影响力社区搜索
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作者 杜明 杨雯 周军锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期16-26,共11页
异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自... 异构信息网络能够对对象类型多样、交互复杂的数据系统进行有效建模。基于异构信息网络进行社区搜索的研究,通常以顶点类型、最小度和网络结构为中心建立社区模型,查询内聚子图。但现有研究存在两个问题:(1)未考虑网络中隐藏的另一种自然属性——影响力对查询结果的影响;(2)忽略了用户对查询结果规模上限的要求,导致查询结果与用户预期不匹配。为此,对与影响力信息相结合的异构信息网络进行研究,并提出组合约束模型作为该类网络的社区内聚性度量标准。为解决基于组合约束模型的社区搜索问题,提出了两种通过预处理和剪枝策略进行优化的搜索算法。最后,在8个数据集上对所提算法的有效性和高效性进行验证。 展开更多
关键词 异构信息网络 社区搜索 社区内聚模型 影响力
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基于广义回归神经网络的煤矿带式输送机模型预测控制 被引量:1
16
作者 任志玲 王梓行 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期92-98,共7页
针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的带式输送机模型预测控制(MPC)策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法(BAS),并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优... 针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题,提出基于广义回归神经网络(GRNN)的带式输送机模型预测控制(MPC)策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法(BAS),并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优。建立了带式运输机模型,采用模型预测控制策略对带式输送机的运行进行优化与控制;优化过程采用了基于分时电价的控制策略。实验结果表明:与带式输送机传统的运行方式相比,所提出的控制策略不仅可以减少能源消耗,而且可以有效降低运行成本。 展开更多
关键词 带式输送机 广义回归神经网络 模型预测控制 天牛须搜索算法
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基于MVMD-CapSA-DBN的工业多元负荷分类研究 被引量:1
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作者 周孟然 张易平 +6 位作者 汪胜和 马金辉 高博 胡锋 朱梓伟 汪锟 刘宇 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期123-130,共8页
针对多元电力负荷数据时间序列非平稳性、时序相关性和非线性等特性,为掌握电力负荷的变化规律和发展趋势,实现对电力负荷的科学管理,将工业多元负荷有功功率作为原始数据,提出MVMD-CapSA-DBN负荷分类模型.首先,利用改进停止准则的变分... 针对多元电力负荷数据时间序列非平稳性、时序相关性和非线性等特性,为掌握电力负荷的变化规律和发展趋势,实现对电力负荷的科学管理,将工业多元负荷有功功率作为原始数据,提出MVMD-CapSA-DBN负荷分类模型.首先,利用改进停止准则的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将数据分解,得到较为平稳的多个数据分量;之后,提取各分量能量值作为特征;最后,将0~1标准化的数据作为特征向量,输入经卷尾猴搜索算法(Capuchin Search Algorithm,CapSA)优化参数后的深度置信网络(Deep Belief Nets,DBN)信号分类.实验证明,可实现对工业多元负荷数据的有效分类,整体准确率在88.89%左右,部分负荷分类准确率可达100%. 展开更多
关键词 电力负荷 负荷分类 变分模态分解 深度信念网络 卷尾猴搜索算法
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基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法研究
18
作者 虞水 张磊 +1 位作者 叶飞扬 冷志鹏 《中国医学装备》 2023年第12期175-180,共6页
目的:设计基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法,提高CT扫描设备故障检测准确率。方法:采用ZigBee网络技术从环境因素、电气因素和气路因素采集CT扫描设备运行状态数据,根据监测数据提取其中的时频域信号,将提取... 目的:设计基于二维查找模型和ZigBee网络的CT扫描设备故障远程检测方法,提高CT扫描设备故障检测准确率。方法:采用ZigBee网络技术从环境因素、电气因素和气路因素采集CT扫描设备运行状态数据,根据监测数据提取其中的时频域信号,将提取的故障信号特征参数进行融合,采用二进制反向变换将故障数据转化为平稳的时间序列,抑制数据的波动性,并通过建立相应的二维查找模型与匹配函数计算故障数据的依赖度,以此为依据,引入贝叶斯评价函数实现对设备故障的远程检测。选取医院临床在用的大型CT扫描仪为实验样机,同时随机选取使用与实验样机型号与配置相同的80台次CT扫描设备的550条实际故障数据为训练样本,对比CT扫描设备故障远程检测方法与长短时记忆网络(方法1)和深度信念网络(方法2)检测方法的准确率。结果:设计的CT扫描设备故障远程检测方法仅在状态标签5出现检测错误,但判断误差在可控范围。5次故障检测实验中,CT扫描设备故障远程检测方法得到的检测准确率均>80%,远高于方法1与方法2。结论:CT扫描设备故障检测方法具有较高的检测准确率,能够实现CT扫描设备故障远程检测的实际需求。 展开更多
关键词 二维查找模型 ZIGBEE网络 CT扫描设备 故障远程检测
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基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究
19
作者 杨小平 武修瑞 +3 位作者 郑许 任月路 朱玉涛 何克准 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期6-10,共5页
针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,B... 针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,BP神经网络模型对比。结果表明:ASO-BP预测模型平均绝对百分比误差(MAPE)为6.98%,相关系数达到0.98716,效果优于其他对比模型。验证了预测多种类型合金屈服强度的合理性和可靠性,为工程实际应用和合金屈服强度检测提供较好的辅助判断。 展开更多
关键词 低合金钢 屈服强度 预测模型 原子搜索优化算法 BP神经网络
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基于SSA-LSTM的日光温室环境预测模型研究 被引量:7
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作者 祖林禄 柳平增 +2 位作者 赵妍平 李天华 李辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期351-358,共8页
构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA... 构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO_(2)浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。 展开更多
关键词 日光温室 物联网 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 环境预测模型
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