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Adaptive Routing Algorithms and Implementation for TESH Network
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作者 Yasuyuki Miura Masahiro Kaneko +1 位作者 M. M. Hafizur Rahman Shigeyoshi Watanabe 《Communications and Network》 2013年第1期34-49,共16页
The Tori-connected mESH (TESH) Network is a k-ary n-cube networks of multiple basic modules, in which the basic modules are 2D-mesh networks that are hierarchically interconnected for higher level k-ary n-cube network... The Tori-connected mESH (TESH) Network is a k-ary n-cube networks of multiple basic modules, in which the basic modules are 2D-mesh networks that are hierarchically interconnected for higher level k-ary n-cube networks. Many adaptive routing algorithms for k-ary n-cube networks have already been proposed. Thus, those algorithms can also be applied to TESH network. We have proposed three adaptive routing algorithms—channel-selection, link-selection, and dynamic dimension reversal—for the efficient use of network resources of a TESH network to improve dynamic communication performance. In this paper, we implement these routers using VHDL and evaluate the hardware cost and delay for the proposed routing algorithms and compare it with the dimension order routing. The delay and hardware cost of the proposed adaptive routing algorithms are almost equal to that and slightly higher than that of dimension order routing, respectively. Also we evaluate the communication performance with hardware implementation. It is found that the communication performance of a TESH network using these adaptive algorithms is better than when the dimension-order routing algorithm is used. 展开更多
关键词 TESH network Adaptive routing algorithm HARDWARE cost ROUTER delay Communication Performance
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Research on the Application of Neural Networks in Construction Engineering Cost
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作者 Hu Xu 《Journal of Zhouyi Research》 2014年第2期86-89,共4页
关键词 BP神经网络 工程造价 应用 神经网络工具箱 预测模型 MATLAB 算法原理 案例分析
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大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法 被引量:2
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作者 王林峰 张文静 +2 位作者 刘云 陈志宾 王立功 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期7-12,共6页
针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法... 针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。 展开更多
关键词 电力工程造价 BIM技术 卷积神经网络 大数据环境 Levenberg-Marquardt规则算法 全生命周期 动态化管控 预测准确性
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一种优化FPGA布线拥塞的FHO-BP网络
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作者 聂廷远 孔琪 +1 位作者 王艳伟 王振昊 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期785-792,共8页
超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),引入火鹰优化(Fire Hawk Optimizer,FHO)... 超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),引入火鹰优化(Fire Hawk Optimizer,FHO)算法机制优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,提出一种基于复杂网络和FHO-BP网络的布线拥塞优化方法,将电路布局的复杂网络特征向量应用到布线拥塞度预测模型中,并利用提出的优化算法改善电路布线拥塞。实验结果表明,与经典的BP网络相比,所提FHO-BP预测模型具有更高的预测精度和收敛速度,决定系数达到92.62%,模型的平均训练时间为94.55 s,平均预测时间为0.57 s,并且利用布线拥塞优化算法对布局进行优化后的布线实际拥塞程度明显缓和。 展开更多
关键词 超大规模集成电路 FPGA布线拥塞预测 复杂网络 BP神经网络 火鹰优化算法
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基于BSA-ELM模型的建筑项目施工成本预测研究 被引量:6
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作者 洪玉娟 《河北水利电力学院学报》 2023年第1期62-67,共6页
为降低建筑施工项目的管理成本,提出一种基于BSA-ELM的建筑项目施工成本预测模型。首先介绍ELM神经网络算法和BSA算法;其次利用BSA算法的优势对ELM模型进行优化,从而形成一种基于BSA-ELM的预测模型;最后对基于BSA-ELM建筑项目施工成本... 为降低建筑施工项目的管理成本,提出一种基于BSA-ELM的建筑项目施工成本预测模型。首先介绍ELM神经网络算法和BSA算法;其次利用BSA算法的优势对ELM模型进行优化,从而形成一种基于BSA-ELM的预测模型;最后对基于BSA-ELM建筑项目施工成本预测模型进行测试,将其与传统的预测模型进行对比。结果证明,BSA-ELM预测模型的性能更好,预测精度更高。 展开更多
关键词 BSA-ELM预测模型 施工成本 BSA算法 ELM神经网络算法
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基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法 被引量:2
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作者 蒋国萍 杨洋 +1 位作者 訾书宇 高坤 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期81-86,共6页
针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除... 针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。 展开更多
关键词 粒子群算法 机器学习 ADABOOST 神经网络 维修费预测
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基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型 被引量:11
7
作者 张恒武 吴小忠 +1 位作者 沈晓隶 伍家耀 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第4期381-386,共6页
针对现有的输变电工程造价预测方法在复杂工况下精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型.利用因子分析方法确定输变电工程造价数据预测的输入指标,并在传统BP神经网络模型的基础上,引入思维进化算法对B... 针对现有的输变电工程造价预测方法在复杂工况下精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型.利用因子分析方法确定输变电工程造价数据预测的输入指标,并在传统BP神经网络模型的基础上,引入思维进化算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化.利用构建的预测模型预测某省级电网公司2016年度的输变电工程造价.结果表明,预测误差低于10%,平均误差低于5%.与传统的BP神经网络相比,所提预测模型具有更高的预测精度,可以较好地应用于输变电工程造价估算. 展开更多
关键词 输电工程 变电工程 造价预测 BP神经网络 优化算法 因子分析 思维进化算法 预测精度 输入指标
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基于实数编码遗传算法的神经网络成本预测模型及其应用 被引量:12
8
作者 刘威 李小平 +1 位作者 毛慧欧 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期423-426,431,共5页
在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反向传播(ErrorBackPropagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适... 在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反向传播(ErrorBackPropagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适应变异遗传算法训练神经网络权重的混合算法,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点.以矩阵形式表示产品成本组成,建立了产品成本组成模型,以此为基础建立了考虑成本因素之间互相影响的神经网络产品成本预测模型,并成功应用于某钢铁企业产品成本的预测,提高了预测精度. 展开更多
关键词 实数编码 遗传算法 神经网络 成本预测模型 成本控制 信息集成技术 BP网络
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经营性高速公路停止收费后运营成本预测模型 被引量:7
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作者 章权 周伟 +1 位作者 温惠英 林珊 《长安大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期90-93,104,共5页
针对单纯的神经网络会陷入局部最小点的缺点,以及单纯的GA方法不具备自适应学习能力,且在处理局部区域上存在一定问题的缺点,通过将遗传算法与神经网络相结合,提出了遗传算法优化神经网络权重的混合算法,并将此模型用于对经营性高速公... 针对单纯的神经网络会陷入局部最小点的缺点,以及单纯的GA方法不具备自适应学习能力,且在处理局部区域上存在一定问题的缺点,通过将遗传算法与神经网络相结合,提出了遗传算法优化神经网络权重的混合算法,并将此模型用于对经营性高速公路收费期满、停止收费后的运营成本进行预测。研究结果表明:相比单纯的BP算法,该算法能同时对解空间内的多个点进行遗传优选,避免陷入局部最小点,具有更快的收敛速度和更高的预测精度;该算法预测平均误差为0.06%,比单纯的BP算法提高了1.5%;利用该算法进行经营性高速公路停止收费后运营成本预测,可为高速公路运营管理者进行科学决策提供参考。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路 运营成本 遗传算法 神经网络 预测
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基于IGA-IBP算法的高速公路逃费预测 被引量:8
10
作者 李松江 周舟 +3 位作者 李岩芳 王艳春 宋小龙 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3840-3845,共6页
为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF... 为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF算法选取车辆逃费行为共有的关键特征,动态调整车辆行驶时间特征,归一化特征属性建立IGA-IBP算法预测模型。实验结果表明,与传统算法相比,该算法在各项评价指标中均具有优越性,可为高速公路管理局的决策提供重要支持。 展开更多
关键词 高速公路 IGA-IBP算法 神经网络 特征选取 动态行驶时间 逃费预测
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基于BP神经网络的产品成本预测 被引量:39
11
作者 胥悦红 顾培亮 《管理工程学报》 CSSCI 2000年第4期61-64,共4页
本文将 BP神经网络理论应用于产品成本的预测 ,在与目前常用的其它成本预测方法进行比较后 ,指出了用神经网络进行产品成本预测的优势 ,讨论了网络的结构设计、学习算法等问题 ,并给出计算实例 。
关键词 神经网络 学习算法 成本预测 企业成本管理
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基于神经网络的动态路由选择算法 被引量:3
12
作者 袁友伟 余江鸿 湛含辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期165-167,共3页
在分析了网络中基于QoS组播路由问题的基础上,文章给出了基于Hopfield神经网络的动态路由选择算法的模型。仿真研究表明该算法具有良好的分布特性和智能决策能力,此方案不仅保证了带宽、端到端延时和延时抖动,优化了路由树的代价,而且... 在分析了网络中基于QoS组播路由问题的基础上,文章给出了基于Hopfield神经网络的动态路由选择算法的模型。仿真研究表明该算法具有良好的分布特性和智能决策能力,此方案不仅保证了带宽、端到端延时和延时抖动,优化了路由树的代价,而且有效地控制了算法的复杂性,是一种快速动态组播路由算法,能实现全局网络资源利用的优化,容易扩展到大型网络中应用。 展开更多
关键词 神经网络 动态路由选择算法 服务质量 INTETNET 组播
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应用改进的BP神经网络预测导弹的研制费用 被引量:5
13
作者 梁宇 李保林 +1 位作者 李勇 李执力 《战术导弹技术》 北大核心 2006年第2期48-53,共6页
结合导弹武器系统研制的特点,分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素,并在前人研究的基础上,提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型.该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响,而且提高了算法的运行效率和... 结合导弹武器系统研制的特点,分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素,并在前人研究的基础上,提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型.该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响,而且提高了算法的运行效率和模型的预测精度.通过具体的实例分析比较,充分证明了利用该方法的科学合理性.最后探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议. 展开更多
关键词 BP神经网络 改进算法 研制费用 预测
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基于改进BP神经网络的产品成本预测研究和实现 被引量:4
14
作者 杨久红 王小增 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第7期223-225,共3页
作为成本管理重要环节的产品成本预测是个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。引入BP神经网络算法对产品成本进行预测,针对BP算法容易陷入局部最小的缺陷,提出了改进BP算法。根据产品成本的具体特征提取特征值并建立相应的... 作为成本管理重要环节的产品成本预测是个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。引入BP神经网络算法对产品成本进行预测,针对BP算法容易陷入局部最小的缺陷,提出了改进BP算法。根据产品成本的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,经测试表明,网络具有较高的预测精度,能够为企业生产运营提供可靠的依据。 展开更多
关键词 成本 神经网络 改进BP算法 预测
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基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究 被引量:4
15
作者 任海芝 苏航 《资源开发与市场》 CAS CSSCI 2014年第12期1444-1446,1462,共4页
为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adabo... 为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测。结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据。 展开更多
关键词 原煤生产成本 BP神经网络 ADABOOST算法 预测
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连续搅拌反应釜(CSTR)的神经网络动态建模 被引量:6
16
作者 王永骥 徐桂英 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期375-377,384,共4页
基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建模结果表明 ,基于 GRPE训练的 DRNN比基于 BP训练的 ML P模型... 基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建模结果表明 ,基于 GRPE训练的 DRNN比基于 BP训练的 ML P模型精度高 ,收敛速度快。 展开更多
关键词 收敛性 连续反应搅拌釜 神经网络 动态建模
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基于改进的BP神经网络的产品生产成本估算 被引量:1
17
作者 周辉 杨岳 +2 位作者 谢素超 程立志 宋加佳 《铁路计算机应用》 2009年第9期34-37,共4页
基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进。以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8... 基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进。以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8组检测样本检验训练好的遗传人工神经网络。计算结果表明:预测值与期望值的误差小于4%,说明利用遗传神经网络模型对产品成本进行估算切实可行。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 遗传算法 成本估算 转向架
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基于BP神经网络的建设工程造价预测方法 被引量:10
18
作者 王建茹 《沈阳建筑大学学报(社会科学版)》 2014年第1期42-45,共4页
阐述了神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,最后通过案例分析对其具体应用作了详尽阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测... 阐述了神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,最后通过案例分析对其具体应用作了详尽阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 建设工程 工程造价 预测
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基于SSA优化BP神经网络的农村公路造价预测研究 被引量:6
19
作者 王首绪 曾明 《工程经济》 2021年第8期25-29,共5页
针对目前农村公路造价估算存在的问题,结合神经网络和麻雀搜索算法各自的特点,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的造价预测模型。结合农村公路造价的影响因素,利用已建农村公路造价资料,运用MATLAB软件进行仿真实验,并将SSA—B... 针对目前农村公路造价估算存在的问题,结合神经网络和麻雀搜索算法各自的特点,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的造价预测模型。结合农村公路造价的影响因素,利用已建农村公路造价资料,运用MATLAB软件进行仿真实验,并将SSA—BP算法预测结果与BP、RBF神经网络预测结果进行比较。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) BP神经网络 农村公路 造价预测
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基于改进BP神经网络的变电站检修运维成本预测 被引量:27
20
作者 熊一 詹智红 +5 位作者 柯方超 周秋鹏 孙利平 廖爽 任羽纶 周任军 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2021年第4期44-52,共9页
变电站的检修运维成本受众多复杂因素影响,且检修费用数据记录具有模糊性和波动性。为解决检修费用记录不明的问题,首先对变电站检修条目划分并采用水平和垂直方向的数据分析方法进行处理,再利用BP神经网络预测检修运维成本。为提高BP... 变电站的检修运维成本受众多复杂因素影响,且检修费用数据记录具有模糊性和波动性。为解决检修费用记录不明的问题,首先对变电站检修条目划分并采用水平和垂直方向的数据分析方法进行处理,再利用BP神经网络预测检修运维成本。为提高BP神经网络预测精度,采用K-fold交叉验证对原始数据训练模型进行精准调整,应用遗传算法对BP神经网路的初始值和阀值进行调整和改进,从而建立基于遗传算法的改进BP神经网络检修运维成本预测方法。以某地市变电站为例进行变电检修运维成本预测,对比分析显示所提方法能有效提高模型预测精准度,从而为电网给变电站拨付检修费用提供参考价值。 展开更多
关键词 变电检修运维成本预测 BP神经网络 遗传算法 K-fold交叉验证
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