基于改进多目标蝗虫算法的压缩机叶轮参数优化研究 被引量：1

1

作者 任云鹏 李臻志 +4 位作者 宋方 李安帅 杨强辉 刘佳豪 邵佳康 《机电工程》 北大核心 2025年第5期856-865,共10页

针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原... 针对常用基本算法在模型复杂的叶轮部件优化设计上寻优效果不佳等问题,提出了一种融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法(COMOGOA),对离心压缩机叶轮进行了参数优化设计。首先,分析了基本蝗虫优化算法(GOA)及多目标优化问题原理,对多目标蝗虫优化算法(MOGOA)进行了改进,融合了柯西变异和反向学习改进策略,并利用测试函数与常用优化算法对比验证了其性能;然后,以离心压缩机叶轮部件为研究对象,对其建立了理论数值模型,利用改进的COMOGOA对模型设计参数进行了寻优,并与其他优化算法进行了对比分析;最后,在考虑了数值仿真、模型假设等因素带来的误差影响情况下,利用ANSYS-CFX数值验证了仿真分析,结合叶轮气动特性及原因进一步验证了优化效果。研究结果表明:优化叶轮后,设计工况下的压缩比显著提升了4.370%,等熵效率增强了1.529%,叶轮得到了改善,从而提升了压缩机的整体性能。COMOGOA算法在叶轮部件复杂模型的优化设计中有着更为出色的寻优效果,也为此类复杂部件优化设计提供了合理参考,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 离心式压缩机 参数优化算法 融合柯西变异和反向学习的改进多目标蝗虫优化算法 ANSYS-CFX Cubic混沌模型 随机权重策略

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基于反馈调控参数的BP学习算法研究 被引量：5

2

作者 苏小红 王亚东 马培军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期1311-1314,共4页

为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出... 为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力. 展开更多

关键词 多层前馈网络 误差反向传播学习算法 饱和区域问题

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基于可变学习率BP算法的空调控制系统的研究 被引量：1

3

作者 马飞 童维勤 +1 位作者 支小莉 王婷 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第9期1998-2001,共4页

通过分析控制器参数学习率和控制器性能之间的关系,设计一种基于可变学习速率反向传播算法VLRBP和模糊神经元网络的变频空调控制系统。该系统不仅可以通过反传误差信号训练控制器参数,而且可以根据网络的当前状态朝最优化方向调整控制... 通过分析控制器参数学习率和控制器性能之间的关系,设计一种基于可变学习速率反向传播算法VLRBP和模糊神经元网络的变频空调控制系统。该系统不仅可以通过反传误差信号训练控制器参数,而且可以根据网络的当前状态朝最优化方向调整控制器参数的学习率。实验结果表明,该控制系统不仅比传统的空调PID控制器和模糊控制器具有更好的控制性能,而且相比基于标准BP算法和动量BP算法的模糊神经网络控制系统,也具有更快的收敛速度和更好的控制精确度。 展开更多

关键词 变频空调 模糊控制 模糊神经元网络 可变学习速率反向传播算法 室内温度模型

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基于鲸鱼优化算法的汽轮机热耗率模型预测 被引量：60

4

作者 牛培峰 吴志良 +2 位作者 马云鹏 史春见 李进柏 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1049-1057,共9页

为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AWOA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收... 为了准确地建立汽轮机热耗率预测模型,提出了一种基于反向学习自适应的鲸鱼优化算法(AWOA)和快速学习网(FLN)综合建模的方法。首先将改进后的鲸鱼算法与经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法进行比较,结果证明其具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;然后采用某热电厂600 MW超临界汽轮机组现场收集的运行数据建立汽轮机热耗率预测模型,并将改进后的鲸鱼算法优化的快速学习网模型的预测结果与基本快速学习网及经典改进的粒子群、差分进化算法和基本鲸鱼算法优化的快速学习网模型预测结果相比较。结果表明,AWOA-FLN预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,更能准确地预测汽轮机的热耗率。 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 鲸鱼优化算法 快速学习网 反向学习算法

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基于磷虾群算法的汽轮机热耗率建模应用 被引量：8

5

作者 牛培峰 陈科 +2 位作者 马云鹏 赵庆冲 李国强 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期781-787,共7页

为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷... 为了准确建立汽轮机热耗率预测模型,以某热电厂600MW超临界汽轮机组为研究对象,采用基于反向学习自适应的磷虾群算法(OAKH)和快速学习网(FLN)进行综合建模,并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷虾群算法优化的快速学习网模型的预测结果进行比较.结果表明:OAKH算法能够更好地优化FLN模型参数,使所建立的FLN汽轮机热耗率预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,能够准确、有效地预测热电厂的汽轮机热耗率. 展开更多

关键词 汽轮机 热耗率 磷虾群算法 快速学习网 反向学习算法

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考虑相关性的配电网分布式光伏承载能力提升方法 被引量：6

6

作者 赵洪山 胡浈 +1 位作者 魏伟 温开云 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第1期37-46,共10页

配电网中分布式光伏渗透率的不断提升对其充分消纳提出了更高的要求。针对配电网分布式光伏承载能力提升的问题,提出一种考虑相关性的分布式光伏承载能力提升方法。首先,利用Frank-Copula函数描述分布式光伏出力与负荷间的相关性,基于Na... 配电网中分布式光伏渗透率的不断提升对其充分消纳提出了更高的要求。针对配电网分布式光伏承载能力提升的问题,提出一种考虑相关性的分布式光伏承载能力提升方法。首先,利用Frank-Copula函数描述分布式光伏出力与负荷间的相关性,基于Nataf变换得到各随机变量的相关性样本矩阵,并进行概率潮流计算。然后,以分布式光伏接入容量最大为目标,电网运行安全指标为约束,建立分布式光伏承载能力提升模型。最后,提出采用非线性反向学习鲸鱼算法对模型进行求解,以IEEE 33节点系统为算例进行仿真分析。结果表明,所提方法能够有效提升配电网分布式光伏承载能力。 展开更多

关键词 配电网 分布式光伏 相关性 承载能力 非线性反向学习鲸鱼算法

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一类自适应算法及其应用 被引量：16

7

作者 于霞 宋凌锋 陈学允 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第4期494-497,共4页

在许多优化问题中，寻找最优解并不是唯一目的，更重要的目标往往是“进步”，算法的优化作用更在于维持一个稳定的改进过程。本文从这一角度出发进行了对传统遗传算法的改进，强化了其渐进收敛和进化能力；并考虑与反向传播学习算法的... 在许多优化问题中，寻找最优解并不是唯一目的，更重要的目标往往是“进步”，算法的优化作用更在于维持一个稳定的改进过程。本文从这一角度出发进行了对传统遗传算法的改进，强化了其渐进收敛和进化能力；并考虑与反向传播学习算法的有机结合以提高训练精度及泛化能力。以一类解析型模糊系统的建模过程为例进行的仿真研究表明，新算法更适用于这类优化问题，能够在更短的时间内有效地改善系统性能；同时，具有很强的自适应性，应用简便也是它的主要优点之一。 展开更多

关键词 遗传算法 反向传播学习算法 模糊系统 自适应算法

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基于改进BP网络的广义预测控制快速算法 被引量：5

8

作者 王一晶 左志强 《基础自动化》 CSCD 2002年第2期10-12,共3页

提出了一种改进的全局寻优自适应快速BP算法并把其应用于广义预测控制 (GPC)算法中 ,解决了限制GPC实时控制的快速性问题。

关键词 BP算法 广义预测控制 局部极小 人工神经网络 快速算法 反向传播学习算法

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基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址研究

9

作者 万孟然 叶春明 +1 位作者 彭大江 董君 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期106-112,I0034-I0047,共21页

为加快灾后应急物资的快速分配,减少受灾地区人员因未得到服务而产生的伤害,本文提出了一种基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址多目标优化模型。该模型以最大化受灾区域各需求点的整体服务效用、最小化救援行动的总成本为... 为加快灾后应急物资的快速分配,减少受灾地区人员因未得到服务而产生的伤害,本文提出了一种基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址多目标优化模型。该模型以最大化受灾区域各需求点的整体服务效用、最小化救援行动的总成本为目标,力求在复杂多变的灾后环境中提升应急响应效率与资源配置公平性。此外,考虑到灾后实际需求常具有模糊性和不确定性,本文引入模糊数对各需求点的物资需求进行建模,使模型更贴近现实决策场景。为求解该多目标优化问题,提出了基于折射反向学习的非支配排序鲸鱼优化算法(Refracted Opposition-based Learning for Non-dominated Sorting Whale Optimization Algorithm,ROLNSWOA)。并通过中国上海为背景的真实案例,与非支配排序鲸鱼优化算法、非支配排序遗传算法II、强度帕累托进化算法Ⅱ、基于分解的多目标进化算法和多目标粒子群算法进行比较,验证了ROLNSWOA算法的性能和应用价值。 展开更多

关键词 模糊需求 应急物资配送中心选址 服务效用 基于折射反向学习的非支配排序鲸鱼优化算法

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基于进化规划的BP神经网络学习 被引量：5

10

作者 叶立生 何奉道 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期545-548,共4页

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算... 通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析 ,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法 ,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和 4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明 ,本文中提出的改进的进化规划算法优于前 2个算法。 展开更多

关键词 BP神经网络 进化规划 BP算法 遗传算法 权值优化 反向传播学习算法

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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

11

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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风-光-储和需求响应协同的虚拟电厂日前经济调度优化 被引量：13

12

作者 苟凯杰 吕鸣阳 +3 位作者 高悦 陈衡 张国强 雷兢 《广东电力》 北大核心 2024年第2期18-24,共7页

目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学... 目前可再生能源直接并入电网仍然面临稳定性和经济性问题,经过虚拟电厂整合可以缓解对电网的影响。以系统整合后最终运行成本达到最小作为目标,进行新能源出力和负荷在未来24 h的预测,计及电网侧在不同时间内的电价变化情况,采用反向学习的混沌映射自适应粒子群算法对风-光-储能和需求响应不同组合搭配的5种调度方案进行探讨,与原始粒子群算法相比,所提算法可以跳出局部最优解而找到全局最优解。计算结果表明,风-光-储和需求响应都参与供电相比风-光-储供电可以将运行成本降低4.47%,用户舒适度提高3.51%。 展开更多

关键词 虚拟电厂 风-光-储 需求响应 经济调度 反向学习的混沌映射自适应粒子群算法

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基于改进神经网络的移动机器人路径规划方法

13

作者 赵勇成 温金涛 《机械设计》 CSCD 北大核心 2010年第10期54-57,61,共5页

通过分析基于神经网络的移动机器人路径规划的优缺点，指出该算法存在搜索区域过大，搜索具有盲目性，效率不高的问题和不足。针对此问题提出了3种优化该算法的方法：通过BP反向学习算法优化神经网络连接权值，来学习外部环境；采用组... 通过分析基于神经网络的移动机器人路径规划的优缺点，指出该算法存在搜索区域过大，搜索具有盲目性，效率不高的问题和不足。针对此问题提出了3种优化该算法的方法：通过BP反向学习算法优化神经网络连接权值，来学习外部环境；采用组合光学探测器减小模拟退火算法搜索区域；陷入局部极小值时采用后退策略，跳出局部极小值。最后通过仿真实验具体实现了这两种算法，通过对比两种算法的有效性和收敛性，后一种算法较前一种有较大提高，证明了此算法应用到全局移动机器人路径规划中的有效性和正确性。 展开更多

关键词 机器人 路径规划 BP反向学习算法 模拟退火算法 神经网络

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基于神经网络的电动转向系统助力特性研究 被引量：15

14

作者 尚喆 许镇琳 +1 位作者 王豪 张海华 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第3期319-321,共3页

基于综合目标函数的误差反向传播学习算法 ,设计了用于该离散化转向助力特性的BP神经网络结构 ,进行了离线训练 ,并在电动转向综合试验台上实现了在线控制。实现了全车速范围的非线性转向助力 ,克服了转向助力盲区。

关键词 神经网络 电动转向系统 助力特性 汽车 误差反向传播学习算法

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一种模糊神经网络的结构和参数的确定方法 被引量：3

15

作者 贺勇 诸克军 +1 位作者 郭海湘 陈希 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期247-249,252,共4页

结合FGP(Fuzzy Grid Partition,模糊网格划分)和FNN(Fuzzy Neural Network,神经网络)提出一种有效确定模糊神经网络模型中结构及参数的方法。该方法首先从样本数据中采用模糊网格划分确定出最佳规则数,从而可确定神经网络的结构;然后采... 结合FGP(Fuzzy Grid Partition,模糊网格划分)和FNN(Fuzzy Neural Network,神经网络)提出一种有效确定模糊神经网络模型中结构及参数的方法。该方法首先从样本数据中采用模糊网格划分确定出最佳规则数,从而可确定神经网络的结构;然后采用BP算法对神经网络进行调节,从而确定出模糊神经网络的参数。采用这种方法构建我国经济增长的模糊模型。研究表明这种方法构建的模糊神经网络具有更高的精度。 展开更多

关键词 模糊神经网络 模糊网格划分 反向传播学习算法

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飞行流量变化下的动态扇区划分研究 被引量：4

16

作者 张文倩 王瑛 +1 位作者 李超 严伟 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2019年第1期125-130,共6页

为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进... 为了解决当前扇区动态配置效率低下的问题,提出了飞行流量变化下的扇区动态划分方法。分析非决定性因素影响下飞行流量服从的不确定分布,通过建立空域有限元拓扑网络和量化管制员负荷,以均衡监视负荷和减少协作负荷为目标,应用结合二进制和反向学习的高级烟花算法,最终生成了最优扇区划分结果。仿真实例表明,该方法在满足时效性的同时加快了收敛速度,提高了管制效率,适用于实际扇区的优化调控。 展开更多

关键词 动态扇区 飞行流量管理 不确定分布 二进制反向学习烟花算法

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基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识 被引量：6

17

作者 张友旺 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期277-280,共4页

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,... 模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度. 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 动态反向传播学习算法 动态系统 辨识

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基于OBLFOA-PP-BC的围岩稳定性二维评价模型 被引量：2

18

作者 陈光耀 汪明武 金菊良 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2022年第4期140-148,共9页

投影寻踪是一种解决复杂围岩稳定性评价问题较为有效的不确定性分析方法,但其结果受投影方向的影响和控制。为寻求最优的投影方向向量和体现寻优过程的不确定性,探讨了寻求最佳投影方向向量的反向学习果蝇优化算法,进而利用该算法改进... 投影寻踪是一种解决复杂围岩稳定性评价问题较为有效的不确定性分析方法,但其结果受投影方向的影响和控制。为寻求最优的投影方向向量和体现寻优过程的不确定性,探讨了寻求最佳投影方向向量的反向学习果蝇优化算法,进而利用该算法改进围岩稳定性投影寻踪评价模型。针对投影寻踪方法常出现分级阈值难以划分情形,利用实测样本的最佳投影值,通过逆向云算法构建了不同等级围岩的正态云模型,进而有效解决了阈值难以划分问题。为判定模型评价结果可靠度和评价过程模糊性,引入模糊熵E作为辅助参评量和等级评价结果L共同构成二维评价模式(L,E)。围岩稳定性评价指标多种多样且评价体系不唯一,选取2个采用不同评价指标体系的实例予以应用,并与其他方法作对比分析。结果表明,该模型应用于围岩稳定性评价有效可行,且评价结果客观准确,为围岩稳定性分级提供了新参考。 展开更多

关键词 围岩稳定性 反向学习果蝇算法(OBLFOA) 投影寻踪 逆向云 模糊熵

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基于BP网络的管道自适应有源消声研究

19

作者 杨国林 朱海潮 《海军工程大学学报》 CAS 2004年第2期48-50,共3页

由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比... 由于管道有源消声系统的参数时变性和本质非线性,基于传统自适应算法的控制系统稳定性不够,容易产生振荡.文章采用神经网络BP算法,利用Matlab6.0建立了管道有源消声的仿真控制系统.通过与采用传统自适应算法的控制系统进行仿真研究对比,证明采用神经网络BP算法的控制系统消声效果更加明显. 展开更多

关键词 有源消声 BP网络 管道 低频噪声 误差反向传播学习算法

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考虑静暂态电压稳定性的风电并网系统无功规划 被引量：7

20

作者 赵晶晶 朱仁杰 +2 位作者 黄阮明 李敏 何欣芹 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第11期1650-1655,共6页

文章提出了计及风电及负荷出力不确定的考虑静暂态电压稳定的风电并网系统无功规划方法。建立了以降低网损、无功规划成本和提高静暂态电压稳定性为目标的风电并网系统无功规划模型,利用高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO)求解不同风... 文章提出了计及风电及负荷出力不确定的考虑静暂态电压稳定的风电并网系统无功规划方法。建立了以降低网损、无功规划成本和提高静暂态电压稳定性为目标的风电并网系统无功规划模型,利用高斯反向学习粒子群优化算法(GOL-PSO)求解不同风电参与方式的无功规划方案,比较得到风电最佳参与规划方式及风电并网系统最优无功规划方案。最后,利用Matlab对风电并网的IEEE39系统进行无功规划仿真测试,验证所提方法的正确性和可行性。 展开更多

关键词 风电并网系统 静暂态电压稳定性 高斯反向学习粒子群优化算法 最优无功规划方案

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