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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别被引量：1: 1; 作者韩东颖田伟 +1 位作者黄岩朱国庆《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页; 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 展开更多; 关键词井架钢结构损伤小波包遗传算法优化的bp神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

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：176: 2; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究被引量：3: 3; 作者顾芳邢俊 +3 位作者李玲裴昱黄亚磊张加宏《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期720-727,共8页; 为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP... 展开更多; 关键词红外CO_(2)气体传感器扁锥腔湿度补偿遗传算法优化的bp神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法被引量：15: 4; 作者陈佳兵吴自银 +3 位作者赵荻能周洁琼李守军尚继宏《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期51-57,共7页; 利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特... 展开更多; 关键词基于粒子群优化算法的bp神经网络特征向量粒子群算法底质分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

勘察参数与本构模型参数转换关系初探被引量：4: 5; 作者张雷张建全 +4 位作者乔胜利尹利洁韩玉珍李月阳赵刚《中国矿业》北大核心 2017年第12期188-193,共6页; 对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型... 展开更多; 关键词基坑竖井数值反演遗传算法优化的bp神经网络岩土本构模型参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别被引量：1: 1; 作者韩东颖田伟黄岩朱国庆; 机构燕山大学车辆与能源学院; 出处《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51875500) 河北省人社厅留学人员科技活动项目(C20190516)。; 文摘井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。; 关键词井架钢结构损伤小波包遗传算法优化的bp神经网络; Keywords derrick steel structure damage wavelet packet genetic algorithm bp neural network optimization; 分类号 TG156 [金属学及工艺—热处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法被引量：176: 2; 作者李亚刘丽平李柏青易俊王泽忠田世明; 机构华北电力大学电气与电子工程学院中国电力科学研究院; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期4543-4551,共9页; 基金国家科技部智能配用电大数据应用关键技术(2015AA050203)~~; 文摘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。; 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; Keywords low voltage transformer district electrical characteristic parameters line loss rate improved K-Means clustering algorithm bp neural network optimized by LM algorithm; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究被引量：3: 3; 作者顾芳邢俊李玲裴昱黄亚磊张加宏; 机构南京信息工程大学南京信息工程大学; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期720-727,共8页; 基金国家自然科学基金项目(41875035,41605120) 江苏高校优势学科Ⅲ期建设工程资助项目(PAPD); 文摘为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)对传感器进行了湿度补偿.实验结果表明:在室温条件下、0~2000×10^(-6)浓度范围内,镀金腔体的CO_(2)传感器具有更高的红外吸收效率和灵敏度;在40%~80%湿度范围内,CO_(2)气体传感器的测量误差与相对湿度密切相关,最高误差达645×10^(-6).采用GA-BP算法数据融合补偿后,传感器湿度漂移得到了较好抑制,整体平均误差小于±110×10^(-6),表明CO_(2)气体传感器的测量精度得到了大幅提升.; 关键词红外CO_(2)气体传感器扁锥腔湿度补偿遗传算法优化的bp神经网络; Keywords infrared CO_(2)gas sensor flat cone cavity humidity compensation GA-bp algorithm; 分类号 TH744 [机械工程—光学工程] O368 [理学—流体力学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法被引量：15: 4; 作者陈佳兵吴自银赵荻能周洁琼李守军尚继宏; 机构国家海洋局第二海洋研究所国家海洋局海底科学重点实验室浙江大学地球科学学院; 出处《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期51-57,共7页; 基金国家自然科学基金(41476049) 科技基础性工作专项(2013FY112900) 海洋公益项目(201105001); 文摘利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。; 关键词基于粒子群优化算法的bp神经网络特征向量粒子群算法底质分类; Keywords PSO-bp neural network feature vectors particle swarm optimization algorithms sediment classification; 分类号 P733.23 [天文地球—物理海洋学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名勘察参数与本构模型参数转换关系初探被引量：4: 5; 作者张雷张建全乔胜利尹利洁韩玉珍李月阳赵刚; 机构北京城建勘测设计研究院城市轨道交通深基坑岩土工程北京市重点实验室北京城建集团岩土工程技术中心北京城建设计发展集团城市轨道交通绿色与安全建造技术国家工程实验室; 出处《中国矿业》北大核心 2017年第12期188-193,共6页; 基金国家重点研发计划"超高层建筑工程施工安全关键技术研究与示范项目"资助(编号:2016YFC0802000); 文摘对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型、小应变应变模型)参数,分析人员一般根据经验确定参数的取值,这为分析结果带来极大的不确定性和随意性。以施工实测位移响应反演确定岩土本构模型参数则较为准确,但是确定的岩土参数通常只适用于单一目标地质情况,不能推广应用到其他工程。本文基于岩土本构参数和常规勘察物理指标和力学试验结果的内在关联性,以及岩土参数的地区特性,拟以北京地区一定数量的明挖基坑工程为分析样本,在通过反演确定岩土本构模型参数的基础上,进一步考察常规勘察物理指标及力学试验结果与岩土本构模型参数之间的关系,拟探索两者之间是否存在强相关性并初步建立相关公式。研究结果希望从表观层次,为基坑或竖井支护设计,由常规勘察物理指标和基本力学试验结果来确定高级岩土本构模型参数,提供基础数据资料和方法初步探索。; 关键词基坑竖井数值反演遗传算法优化的bp神经网络岩土本构模型参数; Keywords foundation pit shaft numerical inversion bp neural network optimized by genetic algorithm parameters of rock and soil constitutive model; 分类号 TD352 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别	韩东颖田伟黄岩朱国庆	《机械科学与技术》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法	李亚刘丽平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	176	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究	顾芳邢俊李玲裴昱黄亚磊张加宏	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法	陈佳兵吴自银赵荻能周洁琼李守军尚继宏	《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	15	在线阅读下载PDF 职称材料
5	勘察参数与本构模型参数转换关系初探	张雷张建全乔胜利尹利洁韩玉珍李月阳赵刚	《中国矿业》北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料