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Soft measurement model of ring's dimensions for vertical hot ring rolling process using neural networks optimized by genetic algorithm 被引量:2
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作者 汪小凯 华林 +3 位作者 汪晓旋 梅雪松 朱乾浩 戴玉同 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第1期17-29,共13页
Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ri... Vertical hot ring rolling(VHRR) process has the characteristics of nonlinearity,time-variation and being susceptible to disturbance.Furthermore,the ring's growth is quite fast within a short time,and the rolled ring's position is asymmetrical.All of these cause that the ring's dimensions cannot be measured directly.Through analyzing the relationships among the dimensions of ring blanks,the positions of rolls and the ring's inner and outer diameter,the soft measurement model of ring's dimensions is established based on the radial basis function neural network(RBFNN).A mass of data samples are obtained from VHRR finite element(FE) simulations to train and test the soft measurement NN model,and the model's structure parameters are deduced and optimized by genetic algorithm(GA).Finally,the soft measurement system of ring's dimensions is established and validated by the VHRR experiments.The ring's dimensions were measured artificially and calculated by the soft measurement NN model.The results show that the calculation values of GA-RBFNN model are close to the artificial measurement data.In addition,the calculation accuracy of GA-RBFNN model is higher than that of RBFNN model.The research results suggest that the soft measurement NN model has high precision and flexibility.The research can provide practical methods and theoretical guidance for the accurate measurement of VHRR process. 展开更多
关键词 vertical hot ring rolling dimension precision soft measurement model artificial neural network genetic algorithm
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Relationship between fatigue life of asphalt concrete and polypropylene/polyester fibers using artificial neural network and genetic algorithm 被引量:6
2
作者 Morteza Vadood Majid Safar Johari Ali Reza Rahai 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期1937-1946,共10页
While various kinds of fibers are used to improve the hot mix asphalt(HMA) performance, a few works have been undertaken on the hybrid fiber-reinforced HMA. Therefore, the fatigue life of modified HMA samples using po... While various kinds of fibers are used to improve the hot mix asphalt(HMA) performance, a few works have been undertaken on the hybrid fiber-reinforced HMA. Therefore, the fatigue life of modified HMA samples using polypropylene and polyester fibers was evaluated and two models namely regression and artificial neural network(ANN) were used to predict the fatigue life based on the fibers parameters. As ANN contains many parameters such as the number of hidden layers which directly influence the prediction accuracy, genetic algorithm(GA) was used to solve optimization problem for ANN. Moreover, the trial and error method was used to optimize the GA parameters such as the population size. The comparison of the results obtained from regression and optimized ANN with GA shows that the two-hidden-layer ANN with two and five neurons in the first and second hidden layers, respectively, can predict the fatigue life of fiber-reinforced HMA with high accuracy(correlation coefficient of 0.96). 展开更多
关键词 hot mix asphalt fatigue property reinforced fiber artificial neural network genetic algorithm
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Semi-autogenous mill power prediction by a hybrid neural genetic algorithm 被引量:2
3
作者 Hoseinian Fatemeh Sadat Abdollahzadeh Aliakbar Rezai Bahram 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第1期151-158,共8页
There are few methods of semi-autogenous(SAG)mill power prediction in the full-scale without using long experiments.In this work,the effects of different operating parameters such as feed moisture,mass flowrate,mill l... There are few methods of semi-autogenous(SAG)mill power prediction in the full-scale without using long experiments.In this work,the effects of different operating parameters such as feed moisture,mass flowrate,mill load cell mass,SAG mill solid percentage,inlet and outlet water to the SAG mill and work index are studied.A total number of185full-scale SAG mill works are utilized to develop the artificial neural network(ANN)and the hybrid of ANN and genetic algorithm(GANN)models with relations of input and output data in the full-scale.The results show that the GANN model is more efficient than the ANN model in predicting SAG mill power.The sensitivity analysis was also performed to determine the most effective input parameters on SAG mill power.The sensitivity analysis of the GANN model shows that the work index,inlet water to the SAG mill,mill load cell weight,SAG mill solid percentage,mass flowrate and feed moisture have a direct relationship with mill power,while outlet water to the SAG mill has an inverse relationship with mill power.The results show that the GANN model could be useful to evaluate a good output to changes in input operation parameters. 展开更多
关键词 semi-autogenous mill mill power prediction sensitivity analysis artificial neural network genetic algorithm
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Forecasting increasing rate of power consumption based on immune genetic algorithm combined with neural network 被引量:1
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作者 杨淑霞 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2008年第S2期327-330,共4页
Considering the factors affecting the increasing rate of power consumption, the BP neural network structure and the neural network forecasting model of the increasing rate of power consumption were established. Immune... Considering the factors affecting the increasing rate of power consumption, the BP neural network structure and the neural network forecasting model of the increasing rate of power consumption were established. Immune genetic algorithm was applied to optimizing the weight from input layer to hidden layer, from hidden layer to output layer, and the threshold value of neuron nodes in hidden and output layers. Finally, training the related data of the increasing rate of power consumption from 1980 to 2000 in China, a nonlinear network model between the increasing rate of power consumption and influencing factors was obtained. The model was adopted to forecasting the increasing rate of power consumption from 2001 to 2005, and the average absolute error ratio of forecasting results is 13.521 8%. Compared with the ordinary neural network optimized by genetic algorithm, the results show that this method has better forecasting accuracy and stability for forecasting the increasing rate of power consumption. 展开更多
关键词 IMMUNE genetic algorithm neural network power CONSUMPTION INCREASING RATE FORECAST
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DETERMINING THE STRUCTURES AND PARAMETERS OF RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS USING IMPROVED GENETIC ALGORITHMS 被引量:1
5
作者 Meiqin Liu Jida Chen 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 1998年第2期68-73,共6页
The method of determining the structures and parameters of radial basis function neural networks(RBFNNs) using improved genetic algorithms is proposed. Akaike′s information criterion (AIC) with generalization error t... The method of determining the structures and parameters of radial basis function neural networks(RBFNNs) using improved genetic algorithms is proposed. Akaike′s information criterion (AIC) with generalization error term is used as the best criterion of optimizing the structures and parameters of networks. It is shown from the simulation results that the method not only improves the approximation and generalization capability of RBFNNs ,but also obtain the optimal or suboptimal structures of networks. 展开更多
关键词 RADIAL BASIS function neural network genetic algorithms Akaike′s information CRITERION OVERFITTING
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Optimizing neural network forecast by immune algorithm 被引量:2
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作者 杨淑霞 李翔 +1 位作者 李宁 杨尚东 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2006年第5期573-576,共4页
Considering multi-factor influence, a forecasting model was built. The structure of BP neural network was designed, and immune algorithm was applied to optimize its network structure and weight. After training the dat... Considering multi-factor influence, a forecasting model was built. The structure of BP neural network was designed, and immune algorithm was applied to optimize its network structure and weight. After training the data of power demand from the year 1980 to 2005 in China, a nonlinear network model was obtained on the relationship between power demand and the factors which had impacts on it, and thus the above proposed method was verified. Meanwhile, the results were compared to those of neural network optimized by genetic algorithm. The results show that this method is superior to neural network optimized by genetic algorithm and is one of the effective ways of time series forecast. 展开更多
关键词 neural network FORECAST immune algorithm OPTIMIZATION
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Using Genetic Algorithms to Improve the Search of the Weight Space in Cascade-Correlation Neural Network 被引量:1
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作者 E.A.Mayer, K. J. Cios, L. Berke & A. Vary(University of Toledo, Toledo, OH 43606, U. S. A.)(NASA Lewis Research Center, Cleveland, OH) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1995年第2期9-21,共13页
In this paper, we use the global search characteristics of genetic algorithms to help search the weight space of the neurons in the cascade-correlation architecture. The cascade-correlation learning architecture is a ... In this paper, we use the global search characteristics of genetic algorithms to help search the weight space of the neurons in the cascade-correlation architecture. The cascade-correlation learning architecture is a technique of training and building neural networks that starts with a simple network of neurons and adds additional neurons as they are needed to suit a particular problem. In our approach, instead ofmodifying the genetic algorithm to account for convergence problems, we search the weight-space using the genetic algorithm and then apply the gradient technique of Quickprop to optimize the weights. This hybrid algorithm which is a combination of genetic algorithms and cascade-correlation is applied to the two spirals problem. We also use our algorithm in the prediction of the cyclic oxidation resistance of Ni- and Co-base superalloys. 展开更多
关键词 genetic algorithm Cascade correlation Weight space search neural network.
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Automatic Identification of Tomato Maturation Using Multilayer Feed Forward Neural Network with Genetic Algorithms (GA) 被引量:1
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作者 FANG Jun-long ZHANG Chang-li WANG Shu-wen 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2004年第2期179-183,共5页
We set up computer vision system for tomato images. By using this system, the RGB value of tomato image was converted into HIS value whose H was used to acquire the color character of the surface of tomato. To use mul... We set up computer vision system for tomato images. By using this system, the RGB value of tomato image was converted into HIS value whose H was used to acquire the color character of the surface of tomato. To use multilayer feed forward neural network with GA can finish automatic identification of tomato maturation. The results of experiment showed that the accuracy was up to 94%. 展开更多
关键词 tomato maturation computer vision artificial neural network genetic algorithms
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Dynamic Bandwidth Allocation Technique in ATM Networks Based on Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithm
9
作者 Zhang Liangjie Li Yanda Wang Pu (Dept of Automation Tsinghua University, Beijing 100084) 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期10-17,共8页
DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiY... DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiYandaWangPu(Deptof... 展开更多
关键词 模糊神经网 动态带宽分配 异步传输网 基因算法
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Intelligent vehicle lateral controller design based on genetic algorithmand T-S fuzzy-neural network
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作者 RuanJiuhong FuMengyin LiYibin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第2期382-387,共6页
Non-linearity and parameter time-variety are inherent properties of lateral motions of a vehicle. How to effectively control intelligent vehicle (IV) lateral motions is a challenging task. Controller design can be reg... Non-linearity and parameter time-variety are inherent properties of lateral motions of a vehicle. How to effectively control intelligent vehicle (IV) lateral motions is a challenging task. Controller design can be regarded as a process of searching optimal structure from controller structure space and searching optimal parameters from parameter space. Based on this view, an intelligent vehicle lateral motions controller was designed. The controller structure was constructed by T-S fuzzy-neural network (FNN). Its parameters were searched and selected with genetic algorithm (GA). The simulation results indicate that the controller designed has strong robustness, high precision and good ride quality, and it can effectively resolve IV lateral motion non-linearity and time-variant parameters problem. 展开更多
关键词 intelligent vehicle genetic algorithm fuzzy-neural network lateral control robustness.
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:2
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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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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
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作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量:1
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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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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型
14
作者 刘庆杰 刘博亮 +3 位作者 冯青松 徐璐 罗信伟 刘文武 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2355-2366,共12页
为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素... 为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素,利用斯皮尔曼相关系数得到各类影响因素与振动源强的关系强度。分别建立基于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等5个机器学习模型,对比分析了不同模型对振动源强的预测效果。使用麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的结构、超参数、权重及阈值,对比SSA-GA-BP、SSA-BP、GA-BP神经网络对振动源强的预测精度。最终使用4个差异明显且未经模型学习的新断面验证SSA-GA-BP模型的泛化能力。结果表明:5种机器学习模型中BP神经网络的非线性回归拟合能力最强,验证集MAE损失为1.55 dB,决定系数为0.948;SSA-GA-BP模型对振动源强的预测精度高于SSA-BP和GA-BP,验证集MAE、MAPE和决定系数分别为1.289 dB、1.856%和0.967,有80.11%数据的平均绝对误差在2 dB以内;SSA-GA-BP模型对4个经典的新断面数据预测效果良好,4个断面汇总数据的MAE、MSE和MAPE误差值分别为1.21 dB、2.18 dB和1.67%,决定系数为0.977,有70%数据的预测误差在2 dB以内,证明了SSA-GA-BP模型有较强的泛化能力。SSA-GA-BP振源预测模型具有较好的预测精度和快速预测能力,研究可为轨道交通地下线路设计阶段的减振降噪设计提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通地下线 振动源强 预测 bp神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
15
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) bp神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
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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
16
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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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
17
作者 张琦 许耀辉 +6 位作者 陈阳 韩栋梁 张润哲 严骅彬 Lela Susilawati 魏文广 奚小波 《中国饲料》 北大核心 2025年第9期87-92,共6页
为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/... 为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/21)进行研究。结果表明:随着转子转速的增加,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度显著降低,衰减值变小,热糊稳定性增强。随着保持温度的增加,峰值黏度增加,谷值黏度和终值黏度先上升后下降,淀粉糊稳定性变差,原料更容易糊化。随着猫粮质量的增加,糊化温度降低,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度增大,淀粉糊稳定性降低,凝胶性增强。另外,以本试验数据为基础,提出一种基于遗传算法的神经网络预测峰值黏度的模型。 展开更多
关键词 转速 温度 淀粉 糊化特性 神经网络 遗传算法 快速黏度分析仪(RVA)
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
18
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型
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作者 王彦海 李恩阳 +3 位作者 苗红璞 石习双 李书炀 周冬阳 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期207-218,共12页
输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singe... 输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singer混沌映射与可变螺旋搜索策略对蜣螂优化算法进行优化,然后利用改进的蜣螂优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到覆冰状态下输电塔应力与位移预测模型;其次,采用有限元仿真计算,得到不同工况下输电塔的状态响应;最后,结合预测模型与仿真结果得到覆冰状态输电塔关键部位应力和塔头位移的预测值。结果表明:文中提出的IDBO-BP较DBO-BP绝对平均误差下降了62.9%,平均相对误差下降了58.1%,均方根误差下降了60.2%,为覆冰状态下的输电塔自身杆件状态的安全性预测提供参考。 展开更多
关键词 输电塔 bp神经网络 覆冰 改进蜣螂算法
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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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