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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测
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作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 bp神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断
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作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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BP神经网络在离心压缩机叶轮优化中的应用
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作者 董志强 于根亮 +1 位作者 董逸飞 陈义恒 《汽车实用技术》 2025年第2期56-62,共7页
为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的... 为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的映射关系,结合IPSO优化其参数,同时利用遗传算法(GA)确定叶轮的最佳性能参数。研究表明,改进的IPSO算法通过增强粒子群的动态适应性和全局搜索能力,提高了BP神经网络的预测精度和优化效率。优化后的叶轮等熵效率提高1.34%,多变效率提高1.04%,流量增加10.4%。该方法显著提升了离心式压缩机叶轮的设计效率和性能,为复杂流体机械的优化设计提供了新思路。 展开更多
关键词 离心式压缩机 CFD仿真 叶轮参数优化 bp神经网络 遗传算法
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GA-BP模型在HSS模型参数取值中的应用
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作者 张杰 马杰 +2 位作者 陈啸海 钟鹏 王营营 《城市道桥与防洪》 2025年第1期229-235,共7页
小应变硬化土(HSS)模型可以有效反映土的压缩硬化特性和小应变特性,非常适合黄土基坑的数值模拟计算。但是,HSS模型包含了11个硬化土(HS)模型参数和2个小应变参数,而这2个小应变参数往往需要采用试验方法确定,获取过程复杂。为了探讨小... 小应变硬化土(HSS)模型可以有效反映土的压缩硬化特性和小应变特性,非常适合黄土基坑的数值模拟计算。但是,HSS模型包含了11个硬化土(HS)模型参数和2个小应变参数,而这2个小应变参数往往需要采用试验方法确定,获取过程复杂。为了探讨小应变参数的预测方法,采用经过遗传算法优化的BP神经网络模型,即GA-BP神经网络模型,首先根据预设的小应变参数水平经过数值模拟计算得到49组位移数据,然后将得到的数据用于GA-BP神经网络的训练,待GA-BP神经网络的预测误差达到要求之后,再使用实际的位移数据反演得到小应变参数,最后基于预测得到的小应变参数进行数值模拟。结果显示,GA-BP神经网络模型预测的小应变参数在基坑围护结构最大水平位移和地表最大沉降计算方面表现良好,可以应用于实际工程。 展开更多
关键词 岩土工程 遗传算法 HSS模型 bp神经网络 小应变参数 参数反演
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基于萤火虫算法优化BP神经网络的核电厂故障参数预测
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作者 刘涛 谢金森 +4 位作者 邓年彪 陈鹏宇 吴智强 张二品 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第1期120-130,共11页
随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化... 随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化的BP神经网络(FA-BP神经网络)。使用PCTRAN仿真软件生成的数据,比较了FA-BP神经网络与传统BP网络在预测性能上的差异,并应用FA-BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明,FA-BP神经网络在训练效率和预测精度方面均显著优于传统BP网络,并在故障诊断中展现出高准确率。实验表明FA-BP模型能够支持核电厂操作人员在事故中更有效地管理机组状态,增强核电安全性。 展开更多
关键词 核电厂 瞬态参数预测 萤火虫算法 bp神经网络
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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量:2
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作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 bp神经网络 优化模型
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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法
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作者 颜磊 王国兵 +2 位作者 翁旭峰 刘雪莹 江友华 《电子设计工程》 2025年第1期21-26,共6页
电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和... 电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电气火灾预警 鲸鱼优化算法 bp神经网络 模糊化
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优
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作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 bp神经网络 参数寻优 建模仿真
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基于PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计
9
作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
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。... 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。 展开更多
关键词 变距取苗机构 PSO-bp神经网络 模糊PID算法 控制系统
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基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
10
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 bp神经网络 遗传算法 预测模型
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滑坡位移CEEMD-CIWOA-BP预测模型
11
作者 余国强 侯克鹏 孙华芬 《有色金属(矿山部分)》 2025年第1期106-114,142,共10页
为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量... 为了直观地判断滑坡因素与周期项位移间的因果关系,并提高滑坡位移预测模型的准确性,以某矿山滑坡位移监测数据为例,建立了考虑时滞的CEEMD-CIWOA-BP滑坡位移预测模型。首先利用CEEMD方法将滑坡位移监测数据分解成多个信号分量及res分量,将其重构为滑坡趋势项及周期项位移;然后引入Cubic混沌映射及惯性权重因子对WOA算法优化,利用优化的WOA算法对BP神经网络模型的连接权重及偏置项进行赋值;考虑到降雨及库水位对滑坡位移的时滞效应,利用Granger因果检验法确定降雨及库水位与周期位移的因果关系并引用MIC法确定时滞期数,使用CIWOA-BP模型分别对周期位移进行预测;最后,将各分量结果叠加得到滑坡位移累计预测值,对模型的预测精度进行评价。结果显示,本文提出的CEEMD-CIWOA-BP模型的性能优于其他模型,验证了所建模型的可行性。本文提出的模型能为滑坡灾害预警预报提供一定的参考。 展开更多
关键词 滑坡位移 互补集合经验模态分解 bp神经网络 改进鲸鱼优化算法 时间序列
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基于时域弹跳射线与BP算法的聚束SAR目标电磁成像快速仿真方法
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作者 杨鹏举 张蓉 +1 位作者 吴瑞 田炜 《电波科学学报》 北大核心 2025年第1期80-88,共9页
针对复杂群目标合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)电磁成像快速模拟问题,采用一种基于宽度优先搜索(breadth-first search,BFS)算法进行K-d树构建,显著提升了时域弹跳射线(time-domain shooting and bouncing ray,TDSBR)法的... 针对复杂群目标合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)电磁成像快速模拟问题,采用一种基于宽度优先搜索(breadth-first search,BFS)算法进行K-d树构建,显著提升了时域弹跳射线(time-domain shooting and bouncing ray,TDSBR)法的射线追踪效率。使用TDSBR法分析了复杂电大尺寸目标的时域电磁响应特性,结合后向投影(back-projection,BP)算法对雷达回波信号进行聚焦处理进而获得了复杂目标的高分辨SAR图像。通过与FEKO软件中的频域射线追踪算法进行对比,验证了本文TDSBR算法在复杂群目标SAR电磁成像快速模拟中的有效性和高效性。 展开更多
关键词 电磁散射 K-D树 时域弹跳射线(TDSBR)法 后向投影(bp)算法 聚束合成孔径雷达(SAR)成像
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基于IGWO-BP-PID的热电制冷器温度控制方法
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作者 徐晓钦 陈志明 +2 位作者 袁粤杨 沈萍 张镜洋 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期236-243,共8页
针对热电制冷器在温度控制过程出现超调量较大、误差较大等问题,提出一种基于改进型灰狼算法优化的BP神经网络动态整定PID控制参数的方法。在所提方法中使用差分进化法则对灰狼算法进行改进,使用经改进型灰狼算法优化后的BP神经网络对PI... 针对热电制冷器在温度控制过程出现超调量较大、误差较大等问题,提出一种基于改进型灰狼算法优化的BP神经网络动态整定PID控制参数的方法。在所提方法中使用差分进化法则对灰狼算法进行改进,使用经改进型灰狼算法优化后的BP神经网络对PID控制参数进行自适应调整。为验证该方法的有效性,对算法进行仿真并与Ziegler-Nichols调试法以及粒子群优化法进行控制效果对比。仿真结果表明,在连续实现1、5、10℃的温度目标过程中,所提方法相较于Ziegler-Nichols调试法、粒子群优化法在到温时间上分别减小了40.19%、1.54%,在超调量上分别减少了87.55%、69.14%,在稳态误差上分别减少了88.54%、67.23%。此外,在跟踪正弦函数目标的对比结果也进一步证实基于IGWO-BP-PID控制方法的优越性。所提方法可以快速、高精度地解决热电制冷器温度控制问题。 展开更多
关键词 温度控制 热电制冷器 PID参数整定 bp算法 改进GWO算法
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基于GA-BP神经网络的退役动力锂电池健康状态快速分选模型研究 被引量:1
14
作者 原佳林 刘得星 《科技创新与应用》 2025年第3期29-32,共4页
针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建G... 针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建GA-BP神经网络模型,预测准确率提高到97.72%,模型平均绝对百分比误差MAPE降低到2.28%,均优于标准BP神经网络。结果表明,采用GA遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值可以改善模型精度,提高该模型的预测准确率。 展开更多
关键词 退役动力锂电池 梯次利用 GA-bp神经网络 遗传算法 锂电池SOH
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基于SSA-BPNN的海底腐蚀管道极限承载力预测
15
作者 刘博 周卫军 马荣彬 《精细石油化工进展》 2025年第1期48-54,共7页
全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组... 全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组合模型预测极限承载力,并与BPNN模型、遗传算法优化的BPNN(GA-BPNN)模型和粒子群算法优化的BPNN(PSO-BPNN)模型进行对比。结果显示:SSA-BPNN模型的平均相对误差为1.2693%,远远好于其他模型;SSA-BPNN模型的预测结果与有限元法得到的结果进行线性拟合后与直线Y=X最为贴近,其决定系数为0.99948,说明SSA-BPNN模型是一种准确性高且稳定性良好的海底腐蚀管道极限承载力预测工具。 展开更多
关键词 海底腐蚀管道 极限承载力 有限元法 麻雀搜索算法(SSA) bp神经网络(bpNN)
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
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作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于IWOA-BP的火控计算机电源模块故障诊断方法
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作者 邵浩冬 李英顺 +1 位作者 王德彪 佟维妍 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第3期224-231,共8页
火控计算机是火控系统的核心,其对于火控系统的正常运行发挥着重要作用,因此对坦克火控计算机电源模块进行故障诊断是一项很重要的任务。为了提高诊断准确率和效率,引入了Sine-Tent-Cosine混沌映射和自适应惯性权重对原始的鲸鱼算法(WOA... 火控计算机是火控系统的核心,其对于火控系统的正常运行发挥着重要作用,因此对坦克火控计算机电源模块进行故障诊断是一项很重要的任务。为了提高诊断准确率和效率,引入了Sine-Tent-Cosine混沌映射和自适应惯性权重对原始的鲸鱼算法(WOA)进行改进与优化,利用改进后的算法对BP神经网络的权重、阈值进行参数寻优,构建了IWOA-BP火控计算机电源模块故障诊断模型,与PSO-BP、ANT-BP、WOA-BP几种诊断模型进行实验对比。多次实验结果表明:改进后的IWOA-BP模型在4种模型中效率最高,运行时间仅为8.72 s,在对火控计算机电源模块的5种故障进行诊断时,该模型的平均准确率达到了96.4%,相较于PSO-BP、ANT-BP和WOA-BP几种诊断模型准确率分别提升了3.65%、5.7%和5.93%。 展开更多
关键词 故障诊断 鲸鱼优化算法 Sine-Tent-Cosine混沌映射 自适应惯性权重 bp神经网络
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基于鲸鱼优化算法优化BP的仓储温度预测及可视化研究
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作者 姚晨静 《粮食与饲料工业》 2025年第1期52-56,共5页
结合粮食仓储的智能化需求,提出一种基于改进BP神经网络的仓储温度预测及可视化方法。具体采用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行改进,以提高BP神经网络的全局搜索能力;然后基于改进BP神经网络对粮食仓储内部温度进行预测;最后根据预测结果... 结合粮食仓储的智能化需求,提出一种基于改进BP神经网络的仓储温度预测及可视化方法。具体采用鲸鱼优化算法对BP神经网络进行改进,以提高BP神经网络的全局搜索能力;然后基于改进BP神经网络对粮食仓储内部温度进行预测;最后根据预测结果,采用OriginPro软件对数据进行可视化展示。测试结果表明:在训练集上,未经过改进的BP神经网络经过550次迭代后才开始收敛,且最终的函数损失值维持在0.3左右,ACC值维持在73%左右;改进后的BP神经网络则经过120次迭代后开始收敛,函数损失值维持在0.08左右,ACC维持在94%左右。在测试集上,改进BP神经网络的预测准确率为94.59%,MAE值为0.07,表明改进BP神经网络的仓储温度预测精度更高,且通过OriginPro软件实现了温度预测结果的可视化。由此得出,研究提出的预测及可视化方法可行,可为粮食仓储提供借鉴。 展开更多
关键词 bp神经网络 仓储温度 可视化 鲸鱼优化算法
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基于GA-BP的烧结风箱阀门预测模型
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作者 张学锋 朱梅 +1 位作者 汤亚玲 储岳中 《西华大学学报(自然科学版)》 2025年第2期113-119,共7页
在烧结点火过程中,风箱压力应维持在目标范围内,使炉膛保持微负压状态。在实际烧结生产中,目标范围内的风箱压力所需的阀门开度难以预测,错误的调节风箱阀门常常使风箱内部压力不符合烧结生产要求,难以达到烧结微负压点火的要求。为此,... 在烧结点火过程中,风箱压力应维持在目标范围内,使炉膛保持微负压状态。在实际烧结生产中,目标范围内的风箱压力所需的阀门开度难以预测,错误的调节风箱阀门常常使风箱内部压力不符合烧结生产要求,难以达到烧结微负压点火的要求。为此,文章使用遗传算法(GA)对BP神经网络进行优化,提出了一种烧结风箱阀门预测模型,用钢厂的实际烧结数据对其进行训练,并将几种预测模型的预测结果进行对比。实验结果表明,GA-BP预测模型的预测效果优于传统的BP预测模型以及拟合预测模型,该模型可以较为准确地预测风箱压力达到目标范围所需的阀门开度,为烧结现场的风箱阀门开度智能控制提供了可靠的理论支持,能够很好地满足生产需求。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 阀门预测 烧结点火 微负压
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基于GA-BP神经网络的防空导弹实时目标分配方法
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作者 孙栋一 蒲宇亭 章建榜 《空天防御》 2025年第1期62-70,共9页
针对现代防空作战中作战环境高动态变化的状况,防空导弹武器系统需要实时在线解决目标分配的问题,为此本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化+BP(Back Propagation)神经网络学习的防空导弹实时目标分配方法。首先,综... 针对现代防空作战中作战环境高动态变化的状况,防空导弹武器系统需要实时在线解决目标分配的问题,为此本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化+BP(Back Propagation)神经网络学习的防空导弹实时目标分配方法。首先,综合考虑防空导弹武器数量及毁伤概率等要素,以毁伤效能最大为优化目标,建立防空导弹目标分配问题优化模型;其次,构建基于GA-BP神经网络的防空导弹目标分配框架,利用遗传算法求解加BP神经网络预测,实现当前防空导弹对威胁目标的准确高效分配;最后,利用优化后的神经网络进行仿真分析,以验证所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 防空导弹 遗传算法 bp神经网络 目标分配 辅助决策
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