基于PSO-LSTM的重载铁路车轨桥系统随机振动响应预测方法

在车桥系统随机振动分析中,随机动力响应是评价行车安全性的关键因素之一,而现有的响应计算方法存在耗时长、成本高的问题。能够快速准确预测车-轨-桥系统的动力响应对重载铁路桥梁的状态评估和运维养维具有重要意义。本文提出了一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)长短期记忆(Long Short-term Memory,LSTM)神经网络模型的重载车桥系统随机振动响应预测方法。该方法以车桥随机参数与轨道随机不平顺激励为输入,以桥梁动力响应为输出构造代理模型。首先,基于商业软件MATLAB平台构建PSO-LSTM网络模型;其次,通过建立的车-轨-桥系统随机振动分析模型计算初始样本集对应的随机动态响应,并进行模型训练,同时利用PSO算法优化LSTM结构参数;最后,使用训练好的PSO-LSTM模型对桥梁动态响应进行预测。为了验证本算法的优越性和鲁棒性,以朔黄重载铁路实测数据为例,对比本算法与BP(Back Propagation)神经网络、GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络和LSTM神经网络的预测效率,并讨论不同车速下的预测情况,开展本模型与实测数据及有限元分析数据的对比分析。研究结果表明:在PSO优化下,LSTM模型预测结果得到一定的改善,PSO-LSTM模型拟合相关性系数可以达到0.97,其他评价误差值也均小于BP神经网络、GRU神经网络模型,本文模型可更高效准确地预测桥梁随机动力响应,可为进一步发展车-轨-桥系统随机振动响应预测理论提供技术支持。

基于改进 PSO-BPNN 的拖拉机液压油品质监测

为实现对拖拉机液压油品质的有效监测,保障拖拉机液压系统的平稳运行,基于改进PSO-BPNN设计一种针对拖拉机液压油品质的监测方法。首先,为研究拖拉机液压油品质恶化情况,在液压油新油的基础上配制不同比例的液压油油样。随后,搭建拖拉机液压油品质监测试验装置,并依据试验装置采集与监测液压油粘度、介电常数和温度参数。然后,设计并搭建一种基于改进PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测模型,该模型利用正弦调整惯性权重的PSO算法优化BPNN的权值和阈值初始值,提高模型收敛效率。最后,为验证基于改进PSO-BPNN的液压油品质监测方法的可行性,与基于传统BPNN、标准PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测模型进行对比。结果表明,基于改进PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测方法具有较快的收敛速度,监测正确率达到97.78%,为优化拖拉机液压油品质监测方法提供参考。

基于改进PSO-Elman的液晶显示器颜色特性化

液晶显示器颜色特性化可以实现同一幅图像在不同设备上的准确显示。为解决液晶显示器颜色特性化存在模型建立复杂、模型鲁棒性差导致特性化精度较低的问题,提出基于改进PSO-Elman神经网络的方法建立RGB颜色空间到CIEXYZ颜色空间的转换模型(ACOPSO-Elman)。首先根据粒子种群规模和粒子位置关系构造惯性权重与学习因子的自适应调节函数提高PSO算法的全局寻优能力和收敛速度,并在寻优过程中添加混沌优化(CO),防止粒子陷入局部最优解,将改进的粒子群算法用于Elman模型参数寻优,解决了Elman模型参数较难选取的问题。通过仿真验证并与BP、Elman神经网络模型比较表明,ACOPSO-Elman模型特性化的平均色差为1.9247ΔE^(*)_(ab),最大色差为5.1252ΔE^(*)_(ab),在特性化精度上取得了较好的效果。

基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型

目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型。分析得出入风相对湿度、入风温度、地面大气压力和井筒深度是井底风温的主要影响因素,因此将其作为模型的输入数据,模型的输出数据为井底风温。在相同样本数据集下的实验结果表明:Elman模型迭代90次后收敛,PSO-Elman模型迭代41次后收敛,说明PSO-Elman模型收敛速度更快;与BP神经网络模型、支持向量回归模型和Elman模型相比,PSO-Elman模型的预测误差较低,平均绝对误差、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差分别为0.376 0℃,0.278 3,1.95%,决定系数R^(2)为0.992 4,非常接近1,表明预测模型具有良好的预测效果。实例验证结果表明,PSO-Elman模型的相对误差范围为-4.69%~1.27%,绝对误差范围为-1.06~0.29℃,MSE为0.26,整体预测精度可满足井下实际需要。

基于ARIMA-PSO-LSTM的太阳能预测

太阳能是新兴的可再生能源之一,可将其转化为电能以供无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)使用,对太阳能进行预测可以有效地利用能量,从而达到节省能源、维持网络持续稳定运行的目的。提出了一种新的组合预测模型来预测太阳能辐照强度,其中改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法被引入寻找长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络模型的最优参数。选取自回归差分移动平均(Auto-Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型来预测太阳辐照数据中的线性分量;采用PSO算法来优化LSTM神经网络模型的超参数,有助于提高模型预测的精度和鲁棒性;采用优化的LSTM神经网络模型来预测数据中的非线性分量;最后将两个模型的预测结果进行叠加。实验结果表明,新的组合模型比ARIMA、LSTM等模型,具有更高的预测精度。

基于PSO-LSTM的短时交通流量预测网站设计

短时交通流量预测是智能交通系统中的重要环节,选用在短时交通流量预测方面表现出色的LSTM神经网络,并利用PSO算法优化LSTM神经网络模型。实验结果表明,与传统LSTM模型相比,所构建的PSO-LSTM模型对未来5分钟和10分钟两种短时交通流量预测,达到了更高的准确率。在此基础上,设计了一个交通流量预测网站更好地展示了预测结果,也方便用户随时查询。

应用PSO-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能

为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用PSO算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSO-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。

基于PSO-BP神经网络的轮胎负荷测量方法

研究基于粒子群优化(PSO)算法-BP神经网络的轮胎负荷测量方法。将采集的轮胎状态信息与提取到的加速度特征输入到BP神经网络,对轮胎负荷进行回归预测,使用PSO算法优化BP神经网络的权值与阈值,得到轮胎状态信息与轮胎负荷的关系。结果表明,采用PSO-BP神经网络预测轮胎负荷误差为1.8656%,PSO-BP神经网络预测精度较高,在转变工况条件下,预测误差为2.496%。

基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计

为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。

基于PSO的公共建筑电气设备绝缘故障诊断系统设计

公共建筑电气设备在能源转换时,设备工作时间长会使设备线路出现绝缘故障,导致设备无法使用。为此,设计了基于PSO的公共建筑电气设备绝缘故障诊断系统。构建公共建筑电气设备绝缘故障诊断系统框架,分析系统各硬件模块功能,完成系统硬件设计。根据B/S结构,确定系统软件结构,结合PSO算法和神经网络,实现公共建筑电气设备绝缘故障诊断。实验结果表明,该系统的平均故障诊断时间仅为7.29 ms,故障位置振动幅值和电压电流变化情况与实际一致,具有较好的故障诊断效果,能够有效提高故障诊断精度和效率。

基于PSO-BP-UKF算法的锂电池SOC估计方法研究

锂电池的荷电状态(SOC)是锂电池质量管理的核心之一。基于有效的SOC估计是确保锂电池安全高效工作的必要条件,提出一种利用粒子群算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络,并将优化后的BP神经网络SOC输出值作为无迹卡尔曼滤波(UKF)观测值的锂电池SOC估计方法。使用来自马里兰大学的FUDS工况电池测试数据,将所提的PSO-BP-UKF算法与GA-BP-UKF算法、BP算法进行对比。结果表明,在25℃环境下,PSO-BP-UKF算法的最大偏差<3.17%,平均误差<6.44%,均方根偏差<0.0025,相比GA-BP-UKF算法和BP方法都有较大幅度的提高,说明所提算法具备有效性与实用性。

基于PSO-BP的油气井钻速预测技术优化与仿真实验

为提高钻井效率,以钻速预测为研究对象,提出一种基于PSO-BP的数据分析方法。方法以BP神经网络为基础模型,通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建了PSO-BP神经网络预测模型。通过将影响钻速的相关参数输入PSO-BP神经网络预测模型,实现了钻速的精确预测。仿真结果表明,预测结果的MAE、SSE、MSE分别为2.33%、1.05%、1.33%,相较于直接采用BP神经网络进行钻速预测,方法在各项预测性能指标上的表现更好;相较于基于SVM模型、PSO-SVM模型的钻速预测,模型的预测性能更高,MAE分别降低了1.51%、1.23%,SSE分别降低了1.41%、0.34%,MSE分别降低了0.65%、0.36%,为提高钻井效率奠定了理论基础。

改进PSO-BP算法的短期电力负荷预测方法

针对电力负荷的周期性、随机波动性等复杂特点易造成预测精度低等问题,提出一种基于相似日分析、混沌映射优化粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和BP神经网络相结合的短期电力负荷预测方法。采用乘积法量化气象因素与时间因素间的综合相似度,选出综合相似度高的若干历史日作为相似日集;采用相似日集与非相似日集分别训练PSO-BP模型,相似日集的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)降低3.9%;利用Sine映射对PSO中粒子的速度和位置进行优化,增强PSO算法的全局搜索能力和寻优精度,采用2个集合分别训练SPSO-BP模型,相似日集的MAPE降低19.4%。结果表明,基于相似日分析和SPSO-BP模型的短期电力负荷预测方法可有效提高电力负荷的预测精度。

基于PSO-LSTM网络的水电机组振动故障诊断方法

针对水电机组振动故障诊断准确率低的问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法优化长短期记忆(LSTM)网络的水电机组振动故障诊断方法。首先采用PSO算法对LSTM网络层节点数与dropout值进行优化,然后采用优化的LSTM网络对水电机组振动故障诊断。结果表明,该方法可准确诊断不同类型的水电机组故障,平均诊断准确率达99.55%,相较于标准的LSTM网络和PSO-SVM的故障诊断方法,该方法具有更快的收敛速度和更高的识别准确率,可用于实际水电机组振动的故障诊断。

基于PSO-CNN-GRU模型的无人机短期航迹预测

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)航迹预测问题,为了提升航迹预测的收敛速度和精度,论文提出了一种基于粒子群算法优化,卷积神经网络与门控循环单元网络相结合的PSO-CNN-GRU无人机航迹预测模型。为了解决神经网络人工调参难以获得最优解的问题,通过PSO算法进行自动调参,对GRU网络的隐藏层规模、学习率、批训练大小等参数进行优化,避免形成局部最优解;针对历史关键信息与重要特征的提取问题,通过CNN网络提取变量间的局部依赖关系,实现隐藏特征的挖掘。实验结果表明,与原始GRU模型相比,PSO-CNN-GRU模型的MAE、MSE的值分别降低了65.13%、73.25%,有着较好的准确性与鲁棒性。

基于PSO-BP模型的差速器装配密封质量预测

为了对林业运材车差速器总成装配密封质量进行事前预测,提高其产品质量及装配合格率,提出一种灰色关联分析算法结合粒子群(PSO)优化BP神经网络的预测模型。将由灰色关联分析算法筛选出影响差速器总成密封质量的关键装配工艺参数作为输入变量,差速器总成泄漏值作为输出变量,创建基于粒子群(PSO)算法优化BP神经网络(PSO-BP)的预测模型,结果表明,由灰色关联分析简化后的PSO-BP预测方法得到的平均相对误差最小为1.18%。在此基础上,应用PyQt5 GUI库开发差速器总成泄漏值预测系统。研究结果可以为差速器总成密封质量预测提供理论依据。

基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

目的为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO-BP-GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法。方法选取工艺参数(激光功率、扫描速度、送粉速率)为优化变量、熔覆层质量(稀释率、显微硬度、热影响区深度)为优化目标,根据正交试验结果建立PSO-BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合。结果PSO-BP神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过6%,最优工艺参数组合如下:激光功率为2158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了70.4%、显微硬度增大了25.4%、热影响区深度减少了41.8%。结论该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴。

基于改进PSO-BP神经网络的教学质量评价模型

教学质量评价是教学研究中的重点之一,但已有的数学评价模型不适合解决非线性问题,神经网络模型收敛速度慢、准确率不高。针对以上问题,文中提出一种基于改进PSO(Particle Swarm Optimization)-BP(Back Propagation)神经网络的教学质量评价模型。通过引入动量和自适应学习率优化BP神经网络,采用惯性权重线性递减、学习因子异步变化,并引入速度收缩因子和自适应变异策略来优化PSO算法;再使用PSO粒子群优化算法计算BP神经网络的初始连接权重和阈值,从而提升模型的全局寻优能力和收敛速度、精度。为验证模型效果,使用评价体系指标层的10个指标数据作为模型的输入,评价结果作为输出,进行模型对比实验。实验结果表明,所提模型的准确率达到96.33%,比一般BP神经网络模型提高4.68%,比自适应BP神经网络模型提高4.07%,比PSO-BP神经网络模型提高1.2%,且收敛曲线平稳,整体性能优于其他模型,说明运用该模型能够有效地对教学质量进行评价。

MI-PSO-RBF算法在稻谷存储品质预测的应用研究

粮食存储安全是关系粮食安全的重要因素,稻谷作为我国主要粮食作物其存储安全尤为重要。针对稻谷存储质量检测不方便等缺点,利用径向基神经网络(RBF)根据粮食实际存储的环境因素构建稻谷脂肪酸含量的预测模型。首先为避免数据维度过大使模型精度降低,利用互信息法则(MI)进行环境变量的特征提取,选取温度、湿度等6种影响较大的环境因素;然后根据RBF神经网络参数难以确定的缺点,采用改进的粒子群算法(PSO)进行寻优;同时改变粒子群的学习因子和权重系数的确定方式,使PSO算法在前期全局全面搜索并在后期易于跳出局部最优。通过实际数据进行模型验证,与传统RBF模型和PSO-RBF模型相比,构建的存储环境-存储品质DPSO-RBF预测模型精度提高。

基于PSO-Elman神经网络BDS导航卫星钟差预报

卫星钟差是导航定位系统定位精度的重要影响因子之一.针对北斗卫星导航系统(BDS)精密钟差预报性能寻优问题,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法优化Elman神经网络的钟差预报模型方法(PSO-Elman模型),以解决Elman神经网络局部最优问题对钟差预报结果的影响.首先对钟差产品进行预处理;然后通过PSO算法迭代寻优确定Elman神经网络权值、阈值的初始值,并将进行预处理之后的序列数据进行训练建模;再采用武汉大学国际GNSS服务(IGS)数据分析中心(WHU)提供的BDS精密钟差产品数据进行钟差预测;最后将预测结果还原为预报钟差.结果表明:对比于二次多项式(QP)模型、附加周期项多项式(SA)模型、灰色(GM)模型,PSO-Elman模型精度分别提高90.7%、84.2%、81.6%,稳定度提高85.3%、76.3%、36.1%.实验表明:PSO-Elman模型在1~12 h短期预报模拟结果的预报精度和稳定性有显著提高,验证了提出方法的可行性.