一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法 被引量：2

1

作者 梁凌峰 李克昭 +2 位作者 张捍卫 雷伟伟 岳哲 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期35-42,共8页

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数... 针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。 展开更多

关键词 北斗卫星导航系统(BDS) 周跳探测与修复 莱文伯格-马夸特(lm)-反向传播(bp)算法 神经网络 伪距载波相位组合 电离层残差组合

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改进的LM-BP算法预测活性染料染色K/S值 被引量：11

2

作者 郑春玲 姜会钰 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期82-85,共4页

针对标准BP算法收敛速度慢,易出现局部极小值等缺陷,采用Levenberg-Marquardt(LM-BP)算法,提出了一种经改进的BP神经网络预测模型。运用该预测模型,建立了活性染料染色各工艺参数与织物表面K/S值之间的对应关系,同时将其与传统BP算法预... 针对标准BP算法收敛速度慢,易出现局部极小值等缺陷,采用Levenberg-Marquardt(LM-BP)算法,提出了一种经改进的BP神经网络预测模型。运用该预测模型,建立了活性染料染色各工艺参数与织物表面K/S值之间的对应关系,同时将其与传统BP算法预测模型在网络收敛时间、预测准确度等方面进行比较。结果表明:传统BP算法经1 500步训练后达到的收敛精度,在LM-BP算法预测模型中只需大约7步训练;染色K/S值预测值和试验值之间的相关系数R也相应由0.995提高到0.999。对比认为,LM-BP算法预测模型在对活性染料染色K/S值的预测中更为优越,时间短,准确率高。 展开更多

关键词 K/S值 活性染料 bp神经网络 lm-bp算法 预测模型

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基于随机遗传算法的LM-BP模型的氨氮预测 被引量：5

3

作者 崔雪梅 汪殿蓓 熊思 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2013年第11期26-28,39,共4页

针对伦河孝感段近几年实际的氨氮含量,提出并建立随机遗传算法的LM-BP模型,并对该地区的氨氮含量数据进行取样、拟合、测试并预测。由于LM-BP网络对其初始权阈值敏感,泛化能力不强,故采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行了优化。为扩展... 针对伦河孝感段近几年实际的氨氮含量,提出并建立随机遗传算法的LM-BP模型,并对该地区的氨氮含量数据进行取样、拟合、测试并预测。由于LM-BP网络对其初始权阈值敏感,泛化能力不强,故采用遗传算法(GA)对其初始权阈值进行了优化。为扩展初始种群的覆盖范围得到更优的测试结果,经过多次随机产生初始种群的多次优化,进一步提高了LM-BP网络的泛化能力。实测结果表明:该模型基本能100%拟合,测试误差不超过2%,能够采用该模型对该地区的氨氮含量进行预测,为水质预警预报和水环境规划治理提供科学依据。 展开更多

关键词 遗传算法 lm-bp网络 测试误差 水质预测

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基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法 被引量：16

4

作者 伍川辉 蒋荣伟 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2018年第2期129-133,共5页

为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络... 为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络的权值和阈值;然后使用LM算法作为BP网络的训练算法进行训练;最后,综合对比BP网络、LM-BP网络、PSO-BP网络和PSO-LM-BP网络的性能。结果表明,PSO-LM-BP网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具3种算法的优点,有效抑制了温度对传感器的影响。 展开更多

关键词 高速列车 表面压力 温度补偿 bp神经网络 粒子群优化算法 lm算法

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基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究 被引量：3

5

作者 许静 何桢 袁荣 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第20期2749-2753,2758,共6页

将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于L... 将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于LM-BP神经网络建模可以避免由于实验误差和试验设计方案所造成的模型系数估计误差,而与标准的BP算法比较,克服了标准BP算法性能不稳定、收敛速度慢、收敛精度低、存在局部最小值等缺点,具有极高的精确性,优化结果令人满意。 展开更多

关键词 bp神经网络 Levenberg-Marquard算法 试验设计 非线性轮廓图

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基于LM-BP神经网络的钢筋混凝土框架结构震害快速预测模型 被引量：15

6

作者 张令心 戴静涵 +1 位作者 沈俊凯 高华国 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期1-9,共9页

为了快速对建筑群进行震害预测,构建城乡地震易损性模型,为防灾减灾工程提供依据并助力韧性城乡建设,本文选取位于抗震设防烈度为7度区的某市,把该市已完成的震害预测项目的基础数据和结果作为数据库的样本来源,以框架结构作为研究对象... 为了快速对建筑群进行震害预测,构建城乡地震易损性模型,为防灾减灾工程提供依据并助力韧性城乡建设,本文选取位于抗震设防烈度为7度区的某市,把该市已完成的震害预测项目的基础数据和结果作为数据库的样本来源,以框架结构作为研究对象,将层数、层高、楼高、柱面积率等12个易获取且关联度较高的关键数据作为震害影响因子,充分利用了Matlab可视性良好的建模特性及LM算法能够快速拟合的优势,训练了一个基于LM算法的BP神经网络震害预测模型。采用多组数据测试,对单次模拟结果数据进行对比,并通过多次随机选取数据样本建立模型,验证该模型的精度和稳定性。测试结果表明,本文所选取的震害影响因子能够对框架结构的震害预测结果进行准确映射,该方法准确快速高效,可以应用于建筑群的快速震害预测实际工作中。 展开更多

关键词 框架结构 震害预测 震害影响因子 bp神经网络 lm算法

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基于LM-BP神经网络的液压支架顶梁疲劳寿命预测及应用 被引量：8

7

作者 李世科 《中国矿业》 北大核心 2019年第5期92-96,共5页

本文提出基于LM-BP神经网络进行液压支架顶梁疲劳寿命预测方法,选取主筋板厚度、柱窝上方中心处横板厚度、两侧横板厚度、导向套筒孔半径、顶板厚度作为输入参量,将样本的液压支架顶梁疲劳寿命作为输出量,在进行训练时采用LM算法对BP神... 本文提出基于LM-BP神经网络进行液压支架顶梁疲劳寿命预测方法,选取主筋板厚度、柱窝上方中心处横板厚度、两侧横板厚度、导向套筒孔半径、顶板厚度作为输入参量,将样本的液压支架顶梁疲劳寿命作为输出量,在进行训练时采用LM算法对BP神经网络进行改进,得到基于LM的BP神经网络模型,利用该模型进行液压支架顶梁疲劳寿命预测。研究结果表明:基于LM的BP神经网络模型的计算结果与测试样本拟合精度较高,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 lm算法 bp神经网络 液压支架 顶梁疲劳寿命

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基于LM-BP神经网络的汽车AB柱内饰板注塑CAE优化分析 被引量：6

8

作者 黄鹏 《中国塑料》 CAS CSCD 北大核心 2018年第7期137-145,共9页

以某汽车内饰A、B柱上内饰板产品同模注塑为例,对产品的注塑工艺进行了优化设计,包括不同浇注系统的优化选用、已选定浇注系统的成型质量优化、成型工艺参数优化3个过程。在成型工艺优化中,对传统的BP神经网络进行了基于LM算法的结构改... 以某汽车内饰A、B柱上内饰板产品同模注塑为例,对产品的注塑工艺进行了优化设计,包括不同浇注系统的优化选用、已选定浇注系统的成型质量优化、成型工艺参数优化3个过程。在成型工艺优化中,对传统的BP神经网络进行了基于LM算法的结构改进,采用正交试验粗选优化工艺路径,改进后的LM-BP神经网络对细化优化工艺路径有着较好的预测功能。通过LM-BP神经网络辅助优选,得到了很好的产品注塑工艺组合参数,将之应用于实际注塑时,获得了质量良好的注塑产品,具有较强的设计实践指导意义。 展开更多

关键词 注塑 bp神经网络 lm算法 正交试验 优化设计

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LM-BP算法在径流预测中的应用 被引量：3

9

作者 李婕妤 陈志军 闫学勤 《人民黄河》 CAS 北大核心 2015年第6期29-31,35,共4页

为改善常规BP神经网络的性能,根据Nguyen-Widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络模型,然后利用经隐层单元优化的LM-BP... 为改善常规BP神经网络的性能,根据Nguyen-Widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络模型,然后利用经隐层单元优化的LM-BP网络模型对某流域的年径流量进行了预测检验。结果表明:经隐层单元优化的LM-BP网络收敛速度快;2001—2010年年径流量预测结果的相对误差均小于20%,合格率为100%。 展开更多

关键词 Nguyen-Widrow初始化算法 黄金分割法 lm-bp算法 隐层优化 bp神经网络 径流预测

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基于LM-BP神经网络的入侵检测系统的研究

10

作者 汪坦岳 秦拯 陶建明 《科学技术与工程》 2006年第19期3122-3125,共4页

针对传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最小点、计算量大的不足,提出一种结合Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络,并应用在一个误用入侵检测系统。实验结果表明,新系统结合了异常检测和误用检测两者的优势,快速检测新型入... 针对传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最小点、计算量大的不足,提出一种结合Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络,并应用在一个误用入侵检测系统。实验结果表明,新系统结合了异常检测和误用检测两者的优势,快速检测新型入侵,降低误警率和漏警率。 展开更多

关键词 入侵检测 神经网络 lm-bp算法

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基于MEA-LM-BP神经网络的棚室温度预测模型研究 被引量：7

11

作者 李欢 田芳明 +1 位作者 谭峰 朱培培 《农机化研究》 北大核心 2021年第6期189-193,共5页

对棚内温度进行精确预测是实现棚室精准调控的前提,是实现棚内作物高品质栽培的保障。因棚室具有大惯性、强耦合、非线性等特点,通过机理分析法难以建立其准确的数学模型,人工神经网络方法在棚室温度预测方面应用广泛,但其存在的收敛速... 对棚内温度进行精确预测是实现棚室精准调控的前提,是实现棚内作物高品质栽培的保障。因棚室具有大惯性、强耦合、非线性等特点,通过机理分析法难以建立其准确的数学模型,人工神经网络方法在棚室温度预测方面应用广泛,但其存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺点使测量精度受到影响。为进一步提高基于神经网络算法的棚室温度预测模型精度,运用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化LM-BP神经网络模型的输入权重和阈值,并与遗传算法优化LM-BP网络模型和LM-BP模型进行对比。试验结果表明:MEA-LM-BP与LM-BP和GA-LM-BP方法相比,RMSE分别降低了0.32和0.16,平均相对误差降低了1.08%和0.58%。该方法提高了基于神经网络算法的棚室温度预测模型精确度,并提供了新的优化路径。 展开更多

关键词 棚室温度 预测模型 思维进化算法 lm-bp

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基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法 被引量：180

12

作者 李亚 刘丽平 +3 位作者 李柏青 易俊 王泽忠 田世明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期4543-4551,共9页

配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台... 配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。 展开更多

关键词 低压台区 电气特征参数 线损率 改进K-Means聚类算法 lm算法优化的bp神经网络

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模糊聚类和LM算法改进BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：38

13

作者 宋志杰 王健 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期54-59,共6页

在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到... 在变压器故障诊断中,目前BP神经网络算法存在训练样本分布不均匀,收敛速度慢、容易陷于局部极小点等问题,导致整体的诊断性能下降。通过对模糊聚类及LM算法改进的神经网络深入研究,并引入变压器故障诊断中,该算法应用模糊聚类对搜集到的样本预处理,提高样本的质量,再用LM算法改进的神经网络来优化搜索方向,可以实现网络训练速度及测试精度的提高。通过实例仿真实验,验证了该方法能够有效诊断出变压器的故障。 展开更多

关键词 模糊聚类 lm算法 bp神经网络 变压器 故障诊断

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基于L-M算法的BP神经网络预测短电弧加工表面质量模型 被引量：16

14

作者 李雪芝 周建平 +1 位作者 许燕 王博 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期296-300,318,共6页

短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的... 短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的工艺效果,引入传统BP算法和Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法,构建短电弧铣削加工表面质量模型。通过分析表面质量的影响因素,选取放电电压、频率、气压、脉冲时间为模型的输入,表面粗糙度、变质层厚度、工件材料去除率为输出,比较两种模型的预测精度。结果表明,基于L-M算法的BP神经网络对表面粗糙度、变质层厚度、材料去除率的平均预测误差分别为2.9%、9.4%、4.6%,低于传统的BP神经网络。相比传统的BP神经网络,改进的LM-BP神经网络模型提高了预测精度,实际工程中可用于优化工艺参数。 展开更多

关键词 短电弧铣削加工技术 bp神经网络 改进L-M算法

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基于GA和LM组合优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量：7

15

作者 钟小倩 马文科 宋萌萌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2014年第12期91-95,共5页

针对传统BP神经网络在滚动轴承故障诊断中存在收敛速度慢且易陷入局部极小等问题,提出一种GA和LM组合优化BP神经网络的故障诊断方法。利用小波包变换对不同故障类型的振动信号进行软阈值消噪处理,然后进行三层小波包分解及重构,并成功... 针对传统BP神经网络在滚动轴承故障诊断中存在收敛速度慢且易陷入局部极小等问题,提出一种GA和LM组合优化BP神经网络的故障诊断方法。利用小波包变换对不同故障类型的振动信号进行软阈值消噪处理,然后进行三层小波包分解及重构,并成功提取了8个频带构建的故障能量特征向量。利用GA优化了BP神经网络的隐含层层数及节点数、初始权值和阈值的网络参数,采用LM算法改进网络的搜索空间。以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据进行诊断,结果表明,与GA优化的诊断结果相比,组合优化后的BP神经网络具有更高的诊断效率和精度。 展开更多

关键词 故障能量特征量 GA lm算法 bp神经网络 故障诊断

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应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能 被引量：3

16

作者 韦灼彬 吴森 高屹 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2009年第4期11-14,共4页

分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练... 分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点。通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测。训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中。 展开更多

关键词 遗传算法 lm优化算法 bp神经网络 机场道面 预测

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LM算法BP神经网络的数控机床主轴系统故障诊断 被引量：14

17

作者 刘金辉 任小洪 《机床与液压》 北大核心 2015年第21期193-196,共4页

针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,... 针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,再通过Matlab仿真与传统BP神经网络相对比,仿真结果表明:传统BP神经网络存在较难实现快速、准确的故障定位问题,而BP神经网络LM算法作为故障诊断的核心算法收敛速度快、识别准确。该方案设计合理可行,有较好的应用前景,并给出应用了实例。 展开更多

关键词 数控机床 主轴系统 bp神经网络 lm算法 故障诊断

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基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测 被引量：9

18

作者 王志红 秦可 +1 位作者 尹冬冬 卢梦成 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期735-740,共6页

为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back prop... 为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specificpower,VSP)为输入,搭建CO、NOx排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NOx的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.8553、0.8512,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NOx排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NOx的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。 展开更多

关键词 车载排放测量系统(PEMS) 双隐含层 遗传算法-反向传播(GA-bp)神经网络 lm算法 排放预测

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采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断 被引量：19

19

作者 权凌霄 郭海鑫 +1 位作者 盛世伟 李雷 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期505-510,共6页

针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;... 针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用LM(Levenberg-Marquardt)算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解。该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度。通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性。 展开更多

关键词 机械装备 电液伺服阀 故障诊断 bp神经网络 GA+lm算法

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BP网络中LM算法的分治法优化

20

作者 王行甫 赵旭峰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第7期1453-1457,共5页

为了进一步提高BP(Back Propagation)网络中LM(Levenberg-Marquardt)算法的收敛速度,针对传统LM算法通过误差矩阵求逆来更新网络参数的计算量较大的缺点,提出一种分治优化算法:基于矩阵分块的递归Cholesky分解算法.并对算法进行了时间... 为了进一步提高BP(Back Propagation)网络中LM(Levenberg-Marquardt)算法的收敛速度,针对传统LM算法通过误差矩阵求逆来更新网络参数的计算量较大的缺点,提出一种分治优化算法:基于矩阵分块的递归Cholesky分解算法.并对算法进行了时间复杂度的理论分析对比,最后通过Matlab软件实际仿真实验进行对比验证,理论分析与实验仿真基本吻合.结果表明:对于LMBP算法中更新网络参数值的计算,与传统的矩阵求逆方法以及已有的改进算法相比,基于矩阵分块的递归Cholesky分解算法计算量更少、运算速度更快. 展开更多

关键词 bp网络 lm算法 分治法 矩阵分块 CHOLESKY分解

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