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基于BP神经网络的城市径流系数对下垫面变化的响应
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作者 张琳 丁兵 +4 位作者 邓金运 姚仕明 王家生 黎礼刚 汪朝辉 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第10期32-37,共6页
在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了... 在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了这些变化对径流系数的影响。通过对比分析发现:城市下垫面变化对径流系数具有显著影响,随着建筑用地和道路的增加,径流系数呈现上升趋势,2009—2017年研究区径流系数从0.399增至0.535;而绿地、植被等用地面积的增加则有助于降低径流系数,同时海绵城市建设通过增加强透水地面面积,额外增加雨水调蓄容积,可达到降低径流系数的作用,海绵城市项目实施后,2017年径流系数为0.535,较海绵城市项目实施前降低0.051。研究成果可为城市规划和防洪排涝系统的设计提供科学依据,也可为城市水文循环和水资源管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 径流系数 下垫面 bp神经网络模型 遥感技术 土地利用方式 城市规划
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
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作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSGA-Ⅱ算法
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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法
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作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 PSO-bp神经网络 模型优化 因素分析
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量:2
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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BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
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作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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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:3
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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PSO-BP模型的省域交通运输碳排放多情景预测 被引量:1
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作者 李雨 王君 +1 位作者 张萌萌 付建村 《华南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期12-22,共11页
以山东省交通运输领域为例,利用可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRPAT)结合岭回归方法分析了碳排放驱动因素,采用粒子群算法(PSO)优化反向传播神经网络(BP神经网络),构建了以人口、人均GDP等7类变量为输入层的PSO-BP神经网络组合预... 以山东省交通运输领域为例,利用可拓展的随机性环境影响评估模型(STIRPAT)结合岭回归方法分析了碳排放驱动因素,采用粒子群算法(PSO)优化反向传播神经网络(BP神经网络),构建了以人口、人均GDP等7类变量为输入层的PSO-BP神经网络组合预测模型,对2023—2035年山东省交通运输在3种情景下的CO_(2)排放量进行了预测分析。结果表明:人口规模、人均GDP、能源结构、交通能源强度、货运周转量、民用车保有量是山东省交通运输碳排放的促进因素,交通运输强度是抑制因素;PSO-BP预测模型具有较高精度和较好的拟合效果,预测结果与单一的BP神经网络、支持向量回归模型(SVR)、STIRPAT模型对比,平均绝对百分比误差分别降低5.78%、2.00%和3.78%,均方根误差分别降低3.357×10^(6)、1.539×10^(6)、1.953×10^(6) t,平均绝对误差分别降低2.651×10^(6)、1.128×10^(6)、1.756×10^(6) t;预测期内,山东省交通运输CO_(2)排放量在低碳情景下将于2030年达到峰值5.535×107 t,在基准情景和高碳情景下将保持增长趋势。在现有政策基础上,山东省应持续优化交通运输结构,积极推广低碳出行方式,提升清洁能源应用比重,以实现交通运输的绿色化、低碳化及高质量发展目标。 展开更多
关键词 交通碳排放预测 STIRPAT模型 bp神经网络 粒子群优化算法 情景分析
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不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建
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作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(bp)神经网络
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基于Zerilli-Armstrong和BP神经网络的15CrMoG合金钢本构模型研究
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作者 刘宏伟 王伟 +3 位作者 代学蕊 马世博 穆振凯 王宝雨 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第7期175-183,共9页
采用Gleeble热模拟试验机,在应变速率5、10、15和20 s^(-1),温度1173.15、1273.15、1373.15和1473.15 K条件下对15CrMoG合金钢进行等温压缩试验。基于试验得到的真实应力和真实应变数据,分析15CrMoG钢的热变形行为,构建15CrMoG钢的Zeril... 采用Gleeble热模拟试验机,在应变速率5、10、15和20 s^(-1),温度1173.15、1273.15、1373.15和1473.15 K条件下对15CrMoG合金钢进行等温压缩试验。基于试验得到的真实应力和真实应变数据,分析15CrMoG钢的热变形行为,构建15CrMoG钢的Zerilli-Armstrong(Z-A)本构模型和BP神经网络模型,预测材料的流变应力。引入相关系数R和平均绝对相对误差e_(AARE)分析模型的精度,结果表明,Z-A本构模型的预测应力值与试验值的相关系数为0.9447,平均绝对相对误差为10.3%;采用应变的五阶多项式对模型的部分材料参数进行修正,得到修正的Z-A本构模型,修正模型的预测值与试验值的相关系数为0.9934,平均绝对相对误差为7.47%,模型精度得到明显提高。建立的BP神经网络模型的预测应力值与试验值的相关系数为0.9981,平均绝对相对误差为1.02%,具有更高的预测精度,能够更好地描述15CrMoG钢在高温下的热变形行为。 展开更多
关键词 Zerilli-Armstrong 本构模型 bp神经网络 15CrMoG合金钢 热变形行为
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基于BP神经网络的15Cr14Co12Mo5Ni2齿轮钢本构模型建立及热加工图研究
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作者 朱鹏 冯玮 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第8期177-186,共10页
为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通... 为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通过试凑法确定了层数为3×10×3×1(双隐含层)的BP神经网络本构关系预测模型,建立了不同变形条件下的三维功率耗散图、三维失稳图及热加工图。计算了基于应变补偿的Arrhenius模型和基于BP神经网络的本构模型的应力-应变预测值与实验值的误差,确定了齿轮钢最佳变形工艺条件。基于BP神经网络的本构模型和基于应变补偿的Arrhenius本构模型预测的流动应力均方误差分别为20.9415和109.2035,平均相对误差分别为0.0216和0.0501,确定的齿轮钢最佳成形温度和应变速率范围分别为1110~1160℃和0.01~0.33 s^(-1)。结果表明:基于BP神经网络建立的本构模型能更准确地预测15Cr14Co12Mo5Ni2钢的流动行为。 展开更多
关键词 15Cr14Co12Mo5Ni2钢 热压缩实验 bp神经网络 本构模型 热加工图
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
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作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 GA-bp神经网络 热误差建模
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基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
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作者 王仁志 张伟国 +3 位作者 寇苗苗 刘飞 王金涛 张拥军 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10416-10425,共10页
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning... 为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。 展开更多
关键词 具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA) 反向传播(bp)神经网络 FBRLNNA-bp模型 基坑开挖 沉降预测
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基于GA-BP的联合收获机小麦含水率检测模型研究
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作者 安晓飞 代均益 +3 位作者 李立伟 卢昊 尹彦鑫 孟志军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期325-332,共8页
为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58... 为进一步提高基于介电特性的联合收获机小麦含水率检测装置模型检测精度和适用范围,本研究以“京冬22号”、“蜀麦1958”、“涡麦33”3个品种小麦为研究对象,测量含水率范围为8.41%~21.6%,检测温度范围为5~40℃,容重范围为714.44~777.58 kg/m^(3)的小麦相对介电常数。试验结果表明,同一温度条件下,容重越大,相对介电常数越大;在同一容重条件下,相对介电常数会随温度升高而增大,也随含水率升高而变大。采用校正集样本150个,预测集样本42个,基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立了相对介电常数、温度、容重与小麦含水率的关系模型,模型采用3-5-1结构,最大迭代次数1000次,学习误差阈值1×10^(-6)。校正集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.996、0.241%、0.189%;预测集R^(2)、RMSE、MAE分别为0.993、0.295%、0.189%,该模型具有较高的检测精度和稳定性,为不同品种小麦含水率在线检测提供了一种新的检测方法。 展开更多
关键词 联合收获机 小麦含水率 检测模型 遗传算法 bp神经网络
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基于BP神经网络的飞轮转子全系统模型
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作者 何海婷 柳亦兵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-106,共8页
在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,... 在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,构造了AMB、PMSM和PMB模块,并与飞轮转子动力学模型、功率-电流-转速模块和PID控制器等组成一个完整的飞轮储能全系统模型。该模型成功应用于燃煤火电机组二次调频和风电输出平滑场景,可以同时计算飞轮储能系统的功率跟随和转子运动情况。仿真结果表明不同的转速起点,会改变转子的转动频率变化范围,从而影响转子振幅等安全参数。该模型具有接近实时的仿真速度。研究结果为飞轮储能系统的设计优化和运行控制提供了重要工具。 展开更多
关键词 飞轮转子 全系统模型 bp神经网络 有限元方法 替代映射
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基于HO-BP-AdaBoost的大坝变形监控模型
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作者 代硕 苏怀智 +1 位作者 谷宇 郭莹莹 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期153-156,108,共5页
建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应... 建立高精度的大坝变形监控模型对于分析大坝变形监测资料,保障大坝运行安全具有重要意义,但传统的反向传播神经网络(BP)在搜索过程中容易陷入局部最优,因此将具有较好全局搜索能力的河马优化算法(HO)引入反向传播神经网络,并基于自适应增强算法(AdaBoost),构建了HO-BP-AdaBoost大坝变形监控模型。首先,利用HO算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并将优化后的权值和阈值赋予BP神经网络,构建HO-BP弱预测器;然后通过训练迭代多个弱预测器,并根据预测误差分配不同的权重,组合成为强预测器;最后,以某混凝土坝为例,通过选取决定系数、均方根误差、均方误差及平均绝对误差作为评价指标,比较该模型与其他模型的输出结果。结果表明,HO-BP-AdaBoost模型对于大坝变形具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形预测 监控模型 反向传播神经网络 自适应增强算法 河马优化算法
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基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
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作者 史彪飞 王磊 +2 位作者 梁海强 李荣利 梁超 《汽车技术》 北大核心 2025年第1期57-62,共6页
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度... 电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络,并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后,利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明,所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。 展开更多
关键词 电子液压制动 主缸液压力估计 位移压力模型 bp 神经网络
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应用Sheorey模型结合PSO-BP神经网络高精度预测温泉井田地应力状态:以箐河矿温泉井田区为例
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作者 贾强 罗棋耀 +3 位作者 赵超 阳伟 唐晓林 孙学阳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第26期11042-11050,共9页
在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的... 在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的顺利进行,准确掌握分析矿区地应力参数及其分布特征至关重要。在箐河矿区温泉井田勘查过程中,通过选择适当的钻探位置,开展钻探深孔内地应力的测试,获取地应力参数并分析其分布特征,为矿井下一步建设提供重要的设计依据。以温泉井田10-4钻孔水压致裂地应力实测成果为基础,利用改进后的Sheorey计算模型估算获取了矿区测试空白区的围岩地应力参数,通过粒子群算法PSO加优化的BP神经网络,高精度地应用于温泉井田地应力的多参识别。在此基础上,对矿井+1500 m水平运输大巷开挖过程中可能发生的硬质围岩岩爆现象和软质围岩变形情况进行了预测。通过分析地应力分布特征,能够有效预测可能出现的工程病害,可为矿井下一步工程施工与巷道支护设计提供重要依据。 展开更多
关键词 地应力 水压致裂法 Sheorey计算模型 PSO-bp神经网络
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基于BP神经网络的易贡藏布河流含沙量预测模型研究
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作者 武泽宇 宁家贤 高朋辉 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期78-80,56,共4页
准确预测河流泥沙含量及其变化趋势,对于河流管理、水资源利用及生态环境保护具有重要意义。为此,引入BP神经网络,基于易贡藏布水文站2013~2022年实测数据,构建了基于BP神经网络的含沙量预测模型,利用该模型预测了易贡藏布河流含沙量,... 准确预测河流泥沙含量及其变化趋势,对于河流管理、水资源利用及生态环境保护具有重要意义。为此,引入BP神经网络,基于易贡藏布水文站2013~2022年实测数据,构建了基于BP神经网络的含沙量预测模型,利用该模型预测了易贡藏布河流含沙量,并选取决定系数、平均绝对值误差、平均偏差、均方根误差评价模型的性能。结果表明,所提模型预测精度极高,R^(2)值远超0.98,误差指标均趋近于零,充分验证了该模型的有效性与准确性,为该流域未来含沙量预测工作提供了参考依据和科学指导。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 易贡藏布河 含沙量预测 机器学习
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基于改进PSO-BP神经网络的土遗址锚固力智能化预测研究
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作者 殷运童 马剑 +4 位作者 白镇滔 芦苇 毛筱霏 倪娜 李东波 《力学学报》 北大核心 2025年第4期867-882,共16页
古建筑“最小干预”原则严禁加固设计时大规模原位测试,导致锚固设计等往往具有较大经验性和随机性.近年来,人工智能的数据挖掘、高效精准等优势为古建筑保护提供了新的思路,如何协同好“最小干预”和加固设计科学化已成为古建筑保护智... 古建筑“最小干预”原则严禁加固设计时大规模原位测试,导致锚固设计等往往具有较大经验性和随机性.近年来,人工智能的数据挖掘、高效精准等优势为古建筑保护提供了新的思路,如何协同好“最小干预”和加固设计科学化已成为古建筑保护智能化的重要课题.为此,引入自适应惯性权重和非对称学习因子改进传统粒子群算法,进而优化BP(backpropagation)神经网络的初始权重和阈值,构建一种新型粒子群优化BP神经网络(improved particle swarm optimization-backpropagation,IPSO-BP)锚固力智能化预测模型.以碳纤维楠竹锚杆为例,综合原位和模型试验,考虑锚固长度、直径、倾斜角度、灌浆体强度、孔径和碳纤维缠绕间距等影响因素,建立锚固力样本数据.数据学习和预测结果表明,IPSO-BP模型具有更好的鲁棒性、效率和精度,与传统粒子群优化BP神经网络模型相比均方根误差与平均绝对误差分别下降了61.3%和31.9%.基于Spearman相关系数理论,进一步分析了锚固力对不同影响因素的灵敏性,结果表明,锚固长度是影响锚固力的关键因素,而钻孔体积将直接影响锚固施工时对土遗址的损伤程度.进而以锚固长度和孔径作为设计变量,通过单目标和多目标优化分析,获得了锚固力最大化和钻孔体积最小化的最优设计方案.研究成果可为土遗址加固保护的智能化发展提供技术支撑和理论参考. 展开更多
关键词 土遗址 锚固力 粒子群优化 bp 神经网络 预测模型
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The Research and Application of BP Neural Networks in River-basin Water and Sediment
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作者 Xu Quan-xi Engineer, Hydrology Bureau,Changjiang Water Resources Commission, Wuhan 430010,China 《人民长江》 北大核心 2001年第S1期53-56,共4页
Based on the basic principles of BP artificial neural network model and the fundamental law of water and sediment yield in a river basin, a BP neural network model is developed by using observed data, with rainfall co... Based on the basic principles of BP artificial neural network model and the fundamental law of water and sediment yield in a river basin, a BP neural network model is developed by using observed data, with rainfall conditions serving as affecting factors. The model has satisfactory performance of learning and generalization and can be also used to assess the influence of human activities on water and sediment yield in a river basin. The model is applied to compute the runoff and sediment transmission at Xingshan, Bixi and Shunlixia stations. Comparison between the results from the model and the observed data shows that the model is basically reasonable and reliable. 展开更多
关键词 WATER and SEDIMENT YIELD in a RIVER-BASIN OBSERVED data WATER and SEDIMENT variation bp neural network model
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