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基于PSO-BP神经网络的海上饲料称重研究
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作者 林华建 刘孔瑞 +2 位作者 杨斌 俞文胜 潘柏霖 《渔业现代化》 北大核心 2025年第4期63-70,共8页
为了提高下料装置在海上摇摆、颠簸工况下的饲料称重精度,提出了基于PSO-BP神经网络的称重误差修正算法。基于传感技术,建立配置有称重传感器和姿态传感器的密闭式试验装置,在近海养殖场测取不同配重下0~20°倾斜范围内的饲料称重... 为了提高下料装置在海上摇摆、颠簸工况下的饲料称重精度,提出了基于PSO-BP神经网络的称重误差修正算法。基于传感技术,建立配置有称重传感器和姿态传感器的密闭式试验装置,在近海养殖场测取不同配重下0~20°倾斜范围内的饲料称重与姿态数据,在确定修正系数后,引入BP神经网络算法获取称重预测值。结果显示:真实质量分别为8.06 kg与12.40 kg的测试样本中,相较于直接测量法,BP神经网络算法修正后的称重数据的最大相对误差分别减小4.32%与4.36%;相较于BP神经网络算法,PSO-BP神经网络算法修正后的称重数据,其最大相对误差分别降低0.39%与0.33%。研究表明,对于海上网箱养殖业的饲料称重,运用PSO-BP神经网络算法进行误差修正具有更高的精度。 展开更多
关键词 饲料称重 网箱养殖 bp神经网络 粒子群 误差修正
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基于SSA-GA-BP神经网络的激光三角法测量误差研究
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作者 肖清浩 董祉序 +2 位作者 孙兴伟 杨赫然 刘寅 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第8期19-24,共6页
针对激光位移传感器在采用激光三角法测量时,由被测表面特性引发的测量误差问题,提出了一种结合神经网络与优化算法的误差预测方法。以BP神经网络为基本架构,运用遗传算法(GA)优化神经网络性能,然而优化后的网络仍有局限性,进而引入麻... 针对激光位移传感器在采用激光三角法测量时,由被测表面特性引发的测量误差问题,提出了一种结合神经网络与优化算法的误差预测方法。以BP神经网络为基本架构,运用遗传算法(GA)优化神经网络性能,然而优化后的网络仍有局限性,进而引入麻雀搜索算法(SSA)对GA-BP网络实施二次优化,构建出SSA-GA-BP误差预测模型。通过设计误差试验采集数据,并采用该模型对数据进行训练与测试。为评估模型性能,对比不同算法的输出误差,并将决定系数、均方根误差和平均绝对误差作为评估标准。结果显示,SSA-GA-BP算法预测精度较高,与实验值拟合效果良好。相较于其他模型,SSA-GA-BP模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为后续误差补偿提供了方法。 展开更多
关键词 激光三角法 误差预测 遗传算法 麻雀搜索算法 bp神经网络
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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BOA-BP神经网络的四旋翼飞行器路径优化 被引量:1
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作者 王舒玮 李嘉 +1 位作者 冯健 岳彩宾 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期74-81,共8页
针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了... 针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了最佳飞行路径。仿真结果表明,与传统的BOA算法相比,所提出的BOA-BP算法模型可以有效减小四旋翼飞行器路径的误差,均方根误差可从1.60%降低到0.003%。 展开更多
关键词 四旋翼 飞行器 蝴蝶优化算法 bp神经网络 路径优化 训练样本 误差处理
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基于PROA-BP的激光3D投影振镜偏转电压预测模型 被引量:2
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作者 林雪竹 王海 +4 位作者 郭丽丽 闫东明 李丽娟 刘悦 孙静 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期49-61,共13页
为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光... 为减小激光3D投影系统振镜偏转角偏差与根据振镜偏转角标定的转轴公垂线长度e误差引起的投影系统综合非线性误差,实现激光3D投影系统高精度辅助装配,提出一种基于改进的?鱼优化算法-BP神经网络的激光3D投影振镜偏转电压预测模型,以激光出射方向单位矢量作为输入预测振镜偏转电压数值。将改进的?鱼算法与BP神经网络相结合,解决BP神经网络容易陷入局部最优解问题,并通过BP神经网络实现激光3D投影系统综合非线性误差的耦合与补偿。结果表明,改进的?鱼算法-BP神经网络训练10 000次后均方差误差和平均绝对误差均值分别是粒子群算法-BP神经网络的41.2%、62.4%,是BP神经网络的22.2%、50.7%。基于改进的?鱼算法-BP激光3D投影振镜偏转电压模型的投影定位精度为0.35 mm,与激光3D投影传统模型相比,投影定位精度提升了30%,可实现更高精度投影定位。 展开更多
关键词 激光3D投影系统 非线性误差 ?鱼优化算法 bp神经网络 投影定位精度
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基于BA-BP的汽车同步器齿毂误差溯源 被引量:2
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作者 刘永生 李进宁 +3 位作者 赵锦 张心卉 惠记庄 陈一馨 《电子测量技术》 北大核心 2024年第3期77-83,共7页
同步器齿毂是汽车变速器装置的重要零件,其加工质量对变速器的性能、可靠性有直接影响。针对人工经验判断齿毂误差源范围效率较低的问题,本文提出一种基于蝙蝠算法优化BP神经网络的误差溯源方法,分析齿毂加工过程中的误差来源,利用蝙蝠... 同步器齿毂是汽车变速器装置的重要零件,其加工质量对变速器的性能、可靠性有直接影响。针对人工经验判断齿毂误差源范围效率较低的问题,本文提出一种基于蝙蝠算法优化BP神经网络的误差溯源方法,分析齿毂加工过程中的误差来源,利用蝙蝠算法对权值和阈值进行优化,获取最优值后构造BA-BP误差溯源模型,并采集数据样本对模型进行验证并与未优化之前的BP神经网络的误差溯源方法进行对比。与未优化之前BP神经网络溯源模型准确率83.56%相比,优化后的准确率为96.34%,该方法使溯源准确率明显提高,支持生产人员对后续的超差工件进行误差原因追溯,对生产过程中存在的问题直接进行处理排除,提高生产效率。 展开更多
关键词 同步器齿毂 误差溯源 智能制造 bp神经网络 蝙蝠算法
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基于SSA-GA-BP神经网络的数显千分表非线性误差补偿 被引量:5
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作者 周凯红 叶高威 蒋青谷 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
利用数显千分表进行精密测量时,零部件的生产、装配及使用磨损、挤压、碰撞等带来的固有误差与弹性误差严重降低了测量精度。针对此问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻优速度快、精度高、并行搜索能力的优势及麻雀搜索算法(spar... 利用数显千分表进行精密测量时,零部件的生产、装配及使用磨损、挤压、碰撞等带来的固有误差与弹性误差严重降低了测量精度。针对此问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻优速度快、精度高、并行搜索能力的优势及麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的全局寻优性能,优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值、阈值及网络结构等,提出了基于数显千分表测量数据非线性误差补偿的SSA-GA-BP神经网络模型。将其与传统BP神经网络、遗传算法优化的GA-BP神经网络进行比较分析。结果表明:所提出SSA-GA-BP神经网络可使数显千分表的非线性误差由没有补偿前的最大误差5.504μm降低至0.883μm,残差平方和、相对误差和R相关系数具有一定的优越性。 展开更多
关键词 非线性误差 数显千分表 bp神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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基于优化的BP神经网络的机床主轴热误差建模方法研究 被引量:1
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作者 周梦洁 尹玲 +3 位作者 张丽娟 张斐 宋加雷 叶正伟 《机床与液压》 北大核心 2024年第23期136-142,共7页
针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高... 针对传统单一温度测点在监测数控机床主轴温度变化方面的局限性,以及基于反向传播神经网络(BP)的热误差模型在精度、收敛性及鲁棒性上存在的不足,提出一种基于多温度传感器的自适应粒子群优化反向传播神经网络(IAPSO-BP)模型,旨在提高主轴热误差的辨识精度。引入多个温度传感器,以全面监测主轴的温度信息。自适应粒子群算法的应用减少了人工参数调整的需求,并提高了模型的泛化能力。以特定型号的机床为例,通过实切加工实验建立主轴热误差模型,并对其有效性及鲁棒性进行验证。结果表明:与传统BP神经网络预测模型相比,所提IAPSO-BP模型的均方误差降低67.45%,最大绝对残差减少69.62%,拟合优度提升4.29%,证明了模型的优越性。 展开更多
关键词 机床主轴 粒子群算法 bp神经网络 热误差模型
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基于GA-BP网络的数控机床动态误差预测研究 被引量:2
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作者 李帅杰 陈光胜 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1747-1758,共12页
动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非... 动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非线性特征两方面对动态误差影响因素进行了深入分析,确定了神经网络输入输出参数;然后,采用了遗传算法对BP神经网络进行了优化,建立了动态误差模型,获得了最优网络学习参数,从而实现了对动态跟随误差的精准预测;之后,采用三次样条插值的方法对理想轨迹与实际轨迹之间的轮廓误差进行了计算,有效提高了轮廓误差估算精度;最后,采用了五轴数控机床进行了实验,对模型的有效性进行了验证。研究结果表明:所建神经网络模型可以精准预测机床反向越冲特性对轮廓误差的影响,各轴的动态误差预测精度为±3μm,复杂轨迹轮廓误差预测精度为±1.5μm。实验结果验证了所建模型的可靠性,为后续机床动态误差建模与控制研究提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 高速高精度数控机床 动态误差 非线性特征 遗传算法优化的反向传播神经网络 轮廓误差估算
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基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统畸变预测方法 被引量:7
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作者 张宏韬 唐芳 +2 位作者 吴坤 朱亦然 侯茂盛 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期275-286,共12页
为了精准、高效地预测和校正激光扫描投影系统的畸变误差,研究了基于粒子群优化BP神经网络的畸变预测方法。建立了BP神经网络结构,并融合粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得出基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影... 为了精准、高效地预测和校正激光扫描投影系统的畸变误差,研究了基于粒子群优化BP神经网络的畸变预测方法。建立了BP神经网络结构,并融合粒子群优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得出基于粒子群优化BP神经网络的激光扫描投影系统投影畸变预测模型。选取距激光扫描投影仪器两米的待投影面上的理论坐标点及各点相应畸变值Δx作为粒子群优化BP神经网络的训练数据集,将待投影面上实际投影位置坐标代入训练好的粒子群优化BP神经网络进行预测得到预测畸变值输出,并与实际畸变值对比,最后,引入Elman神经网络预测模型的预测结果与所研究预测方法进行对比。结果表明:在±30°的全视场扫描投影范围内粒子群优化BP神经网络预测模型的均方根误差为0.0176 mm,解算时间仅需22.4 s,相较于Elman神经网络效率提升78.33%,预测精度及时间明显优于Elman神经网络,可以有效预测激光扫描投影系统的畸变误差。 展开更多
关键词 激光扫描投影 粒子群优化算法 bp神经网络 误差预测 二维振镜 图形畸变
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地表沉陷预测的改进BP神经网络模型
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作者 姜燕 连晗 席东河 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第2期205-211,共7页
为了更加准确地预测地表沉陷变形,基于Adaboost算法采用多网络共同计算策略改进了BP神经网络,通过实际沉降数据对Adaboost算法改进后的神经网络进行训练,预测地表最大下沉量、影响角正切和拐点偏移距,将预测的3个参数代入概率积分法中,... 为了更加准确地预测地表沉陷变形,基于Adaboost算法采用多网络共同计算策略改进了BP神经网络,通过实际沉降数据对Adaboost算法改进后的神经网络进行训练,预测地表最大下沉量、影响角正切和拐点偏移距,将预测的3个参数代入概率积分法中,建立了地表沉陷公式,对改进效果和地表沉陷公式分别进行了验证。结果表明:(1)通过对比改进前后BP神经网络的计算精度,未经过Adaboost算法改进的BP神经网络误差明显大于改进后的BP神经网络,说明基于Adaboost修正后的BP神经网络计算精度得到了有效提升;(2)基于BP神经网络对最大下沉量、影响角正切和拐点偏移距3个参数进行预测,结合概率分析法,能够实现稳沉后采空区主断面上方地表沉降规律的准确描述。以鲁西南地区某矿3301采空区地表为例,利用改进BP神经网络预测了地表最大下沉量、影响角正切和拐点偏移距,进而给出了地表沉陷曲线,与现场实测结果对比显示:改进BP神经网络的最大误差小于0.105 m,最大相对误差为4.3%,证明了所提计算方法的可靠性。 展开更多
关键词 地表沉陷 bp神经网络 采空区 ADABOOST算法 误差分析
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基于KPCA-GA-BP模型的页岩气集输管道的内腐蚀速率预测 被引量:4
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作者 周逸轩 彭星煜 +1 位作者 耿月华 王思汗 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期63-68,共6页
针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主... 针对页岩气集输管道的内腐蚀,提出了一种基于KPCA-GA-BP组合模型的腐蚀速率预测算法。以某条页岩气集输管道的检测结果作为训练数据,运用反向传播(BP)神经网络建立预测模型,运用遗传算法(GA)优化了神经网络权值和阈值的初始值,运用核主成分分析法(KPCA)对数据进行了降维,在模型建立的过程中不断优化提升模型的预测精度,采用所建模型对另一条相邻管道进行预测并开挖验证。结果表明:选择TRAINGDM作为训练函数,隐含层节点为(8,1),遗传算法进化数为50,种群规模为100,交叉概率为0.3,变异概率为0.2,运用KPCA将数据从7维降为4维后,此模型的均方误差最低为0.12,当该模型用于相邻管道的预测时,均方误差为0.14。运用KPCAGA-BP模型,对页岩气集输管道内腐蚀速率进行预测具有一定的准确性,此模型可用于辅助指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。 展开更多
关键词 页岩气集输管道 内腐蚀速率 bp神经网络 遗传算法 核主成分分析法(KPCA) 均方误差(MSE)
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高精度椭圆阵列电流传感器误差优化算法研究 被引量:2
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作者 沈悦 陆佳嘉 +2 位作者 唐玥 权硕 褚子扬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期39-43,共5页
为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行... 为了减小由于矩形导体偏心和倾斜导致的传感器测量误差,实现电流高精度测量,提出一种基于灰狼优化(GWO)算法优化反向传播(BP)神经网络的椭圆阵列霍尔电流传感器误差优化方案。首先,基于三维磁场模型确定导体偏心参数和倾斜参数,并进行电流反演,得出电流积分模型;然后,使用BP神经网络估计导体参数,并引入GWO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建导体状态参数估计模型,实现偏心与倾斜误差优化;最后,搭建实验平台,对本文提出的误差优化方案进行验证。实验结果表明:本文提出误差优化方案能够精确估计导体状态参数,进而有效减小偏心误差和倾斜误差,导体X向偏心产生的电流误差减小65.07%,Y向偏心产生的电流误差减小45.74%,偏离Z轴产生的倾斜电流误差减小76.15%。 展开更多
关键词 椭圆阵列传感器 矩形导体 偏心误差 倾斜误差 灰狼优化算法 反向传播神经网络
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BP神经网络补偿并联机器人定位误差 被引量:30
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作者 马立 于瀛洁 +2 位作者 程维明 荣伟彬 孙立宁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期878-883,共6页
分析了6-DOF精密并联机器人末端位姿的误差来源及以往误差补偿方法的局限性。通过测量末端位姿,提出了基于BP神经网络在精密定位的局部工作空间内对机器人关节空间进行误差补偿的方法。确定了BP神经网络模型,建立了误差补偿的数据样本,... 分析了6-DOF精密并联机器人末端位姿的误差来源及以往误差补偿方法的局限性。通过测量末端位姿,提出了基于BP神经网络在精密定位的局部工作空间内对机器人关节空间进行误差补偿的方法。确定了BP神经网络模型,建立了误差补偿的数据样本,并对数据样本进行了标准化。用实验对比的方法确定了隐层神经元的个数,同时对网络的推广能力进行了验证。经过误差补偿,6-DOF精密并联机器人的平移定位误差下降了80%,转角定位误差下降了60%。实验结果表明,基于BP神经网络的误差补偿方法对机器人局部工作空间的补偿具有明显的效果,能够满足精密并联机器人工作的精度要求。 展开更多
关键词 并联机器人 bp神经网络 定位误差 误差补偿
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BP神经网络模型用于单芯电缆导体温度的动态计算 被引量:58
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作者 雷成华 刘刚 李钦豪 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期184-189,共6页
电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题,但用BP神经网络作此研究很少,为此,提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量,考虑电缆敷设环境因素,并利用已有的110kV XLPE单芯电缆运行试验... 电力电缆导体温度动态计算方法一直是电缆设计、运行管理和电力调度所关注的问题,但用BP神经网络作此研究很少,为此,提出了以电缆运行电流和电缆实时表面温度为基本参量,考虑电缆敷设环境因素,并利用已有的110kV XLPE单芯电缆运行试验数据作为训练学习数据的BP神经网络模型。研究分析结果表明:该BP神经网络模型具有较高的精度,可以用于基于电缆实时表皮温度和运行电流,实时地计算电缆导体温度,且不受电缆本身的物性参数影响,对电力电缆载流量设计、电缆线路负荷优化和电力电缆运行管理以及相关工程实践具有参考意义。 展开更多
关键词 bp神经网络 单芯电缆 导体温度 表皮温度 试验结果 误差分析
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基于BP神经网络的电主轴热误差补偿模型 被引量:14
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作者 苏宇锋 袁文信 +2 位作者 刘德平 刘武发 段智勇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2013年第1期36-38,41,共4页
热误差是影响高精度数控机床加工精度的主要的误差因素。文章主要论述了利用BP神经网络来建立CX8075车铣复合加工中心电主轴热误差补偿模型的建模的过程,以两组不同的数据,分别进行的训练和预测,经过在软件MATLAB中的模拟测试,通过BP神... 热误差是影响高精度数控机床加工精度的主要的误差因素。文章主要论述了利用BP神经网络来建立CX8075车铣复合加工中心电主轴热误差补偿模型的建模的过程,以两组不同的数据,分别进行的训练和预测,经过在软件MATLAB中的模拟测试,通过BP神经网络建立的电主轴热误差补偿模型具备了较高的拟合和预测精度。分析结果表明,电主轴的原始热误差值与模型计算的输出结果的值非常接近,最低补偿率可达90%以上,这代表运用该BP神经网络模型能够补偿大部分的热变形误差。 展开更多
关键词 电主轴 bp神经网络 热变形误差
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基于BP神经网络的特高频局部放电定位误差校正 被引量:26
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作者 陈敬德 高兆丽 +3 位作者 罗林根 孙英涛 盛戈皞 江秀臣 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期2040-2047,共8页
为了提高UHF法变电站站域局放定位的精度,提出了一种基于BP神经网络的定位误差校正方法,采用K-Means机器学习算法对测量值进行去抖动,通过对有限个标定点(径向距离r,方位角θ)误差值的训练,构造了040 m范围时,径向距离测量误差呈递增... 为了提高UHF法变电站站域局放定位的精度,提出了一种基于BP神经网络的定位误差校正方法,采用K-Means机器学习算法对测量值进行去抖动,通过对有限个标定点(径向距离r,方位角θ)误差值的训练,构造了040 m范围时,径向距离测量误差呈递增趋势,方向角测量误差分布具有相似的规律,经过误差补偿后,误差分布趋于平稳且误差值大大减小,证明了该方法的可行性与有效性。 展开更多
关键词 UHF 局放定位 K-MEANS bp神经网络 样条插值 误差补偿
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自适应BP算法及其在河道洪水预报上的应用 被引量:28
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作者 覃光华 丁晶 刘国东 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期37-41,共5页
提出一种改进的BP算法 ,即自适应BP算法。该方法采用两种策略 :一是在权重修改公式中加动量项 ;二是学习率随总误差的变化作自适应调整 ,亦即总误差增加时 ,学习率将减小 ,反之学习率增大。以上两种策略能有效的抑制网络陷于局部极小并... 提出一种改进的BP算法 ,即自适应BP算法。该方法采用两种策略 :一是在权重修改公式中加动量项 ;二是学习率随总误差的变化作自适应调整 ,亦即总误差增加时 ,学习率将减小 ,反之学习率增大。以上两种策略能有效的抑制网络陷于局部极小并缩短了学习时间。实例研究表明 ,该算法用于河道洪水的预报 。 展开更多
关键词 神经网络 自适应bp算法 洪水预报
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基于集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模 被引量:24
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作者 谭峰 殷鸣 +2 位作者 彭骥 卫亚斌 殷国富 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1383-1390,共8页
为了解决单一BP神经网络模型预测性能不稳定的问题,提出一种集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模方法。采用模糊c均值聚类法筛选温度敏感点,消除了冗余温度变量间的多重共线性。从机器学习的角度出发,分别采用平均法、中位数法和普... 为了解决单一BP神经网络模型预测性能不稳定的问题,提出一种集成BP神经网络的数控机床主轴热误差建模方法。采用模糊c均值聚类法筛选温度敏感点,消除了冗余温度变量间的多重共线性。从机器学习的角度出发,分别采用平均法、中位数法和普通最小二乘法将几种具有弱预测性能的典型BP神经网络模型进行集成。以THM6380卧式加工中心为研究对象进行了主轴热误差实验,热误差预测性能分析结果表明,集成模型的预测精度和泛化能力优于单一BP神经网络模型,为机床主轴热误差建模及后续热误差补偿提供了新的思路。 展开更多
关键词 主轴热误差 bp神经网络 模糊C均值聚类 普通最小二乘法 集成模型
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基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法 被引量:11
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作者 郭卫 杨鹏飞 +1 位作者 张武刚 王巍 《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第3期109-113,共5页
现阶段普遍采用多元线性回归对加速度计误差建模,并利用最小二乘法对模型参数辨识,但其对加速度计精度提高有限,因此该文提出一种基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法。该方法利用BP神经网络建立加速度计误差模型,通过多位置... 现阶段普遍采用多元线性回归对加速度计误差建模,并利用最小二乘法对模型参数辨识,但其对加速度计精度提高有限,因此该文提出一种基于BP神经网络模型的MEMS加速度计误差补偿方法。该方法利用BP神经网络建立加速度计误差模型,通过多位置翻滚进行实验数据测量,并对模型进行训练,最后利用训练好的模型对加速度计误差进行补偿。比较多元线性回归和BP神经网络建模对加速计误差补偿结果,其标准偏差分别为0.001 9 g和0.000 16 g。结果表明误差下降一个数量级,说明BP神经网络能有效地补偿加速度计误差。 展开更多
关键词 加速度计 bp神经网络 多元线性回归 误差补偿模型
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