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改进鲸鱼算法构建反向传播神经网络粮食产量预测模型及效果分析
1
作者 赵晶晶 陈岩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2748-2759,共12页
为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线... 为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。 展开更多
关键词 粮食产量 反向传播神经网络 鲸鱼优化算法 非线性惯性权重 随机扰动策略
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基于改进灰狼优化BP网络的城中村火灾预测
2
作者 吕淑然 田江雪 党鑫宇 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第8期196-204,共9页
为了预防城中村火灾,利用改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播(BP)神经网络,对城中村火灾风险进行预测。引入非线性收敛因子和变异算子,改进传统灰狼优化算法(GWO),提高算法的全局搜索能力、收敛速度和稳定性,进而构建基于IGWO优化BP神经... 为了预防城中村火灾,利用改进灰狼优化算法(IGWO)和反向传播(BP)神经网络,对城中村火灾风险进行预测。引入非线性收敛因子和变异算子,改进传统灰狼优化算法(GWO),提高算法的全局搜索能力、收敛速度和稳定性,进而构建基于IGWO优化BP神经网络的城中村火灾风险预测模型(IGWO-BP),结合城中村火灾风险因素的复杂性和特殊性制定指标体系,预测火灾风险,并进行实例验证。结果表明:相较于传统GWO、粒子群算法(PSO)、长城算法(GWCA),IGWO在全局搜索能力、收敛速度和稳定性等方面均有显著提升,IGWO-BP模型可通过处理城中村火灾风险指标,实现对火灾风险的预测。 展开更多
关键词 改进灰狼优化算法(IGWO) 反向传播(bp)神经网络 城中村火灾 风险预测 变异算子 高维函数
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量：1
3
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(bp)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建
4
作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(bp)神经网络
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基于ISSA-BP的地震灾害救援装备需求预测
5
作者 刘浩 石福丽 +2 位作者 罗雷 李文博 李文渊 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期246-251,共6页
为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行... 为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行策略的改进麻雀搜索算法(ISSA)的预测模型,结合受灾人数与救援装备间的数量关系,间接预测地震救援装备需求量,并以“12·18积石山地震”救援实例进行验证。结果表明:ISSA-BP模型在预测受灾人数方面精度更高,可有效预测震后受灾人数,从而推算所需救援装备数量。“12·18积石山地震”救援实例验证了模型对震后救援装备需求预测的实用性。 展开更多
关键词 改进麻雀优化算法(ISSA) 反向传播(bp) 地震灾害 救援装备 需求预测
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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
6
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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基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
7
作者 后国栋 李建国 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10478-10486,共9页
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighb... 平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。 展开更多
关键词 交通工程 立体车库 待命位 K-近邻算法(KNN)-反向传播(bp)神经网络 RGV
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基于IPSO⁃BP的消防通信指挥系统效能评价
8
作者 于振江 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第9期1-7,共7页
为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过... 为实现消防通信指挥系统的现状研判与迭代升级的量化支撑,基于消防通信指挥系统设计规范,从业务支撑能力、数据服务能力、通信保障能力3个方面构建支队级消防指挥通信系统4级效能评价指标体系;在反向传播(BP)神经网络算法的基础上,通过改进粒子群优化(IPSO)算法优化参数,提出基于IPSO-BP的系统效能评价方法;采用专家打分与层次分析法(AHP)结合的方式获取样本数据,经主成分分析(PCA)方法降维后,分别基于BP神经网络、PSO-BP神经网络、IPSO-BP神经网络这3个模型开展仿真对比。结果表明:IPSO-BP神经网络模型的收敛速度最快,其均方误差相比于BP神经网络模型降低了75.71%,相较于PSO-BP神经网络模型降低了45.96%,为三者中的最小值;IPSO-BP模型能够合理精准地评价支队级消防通信指挥系统效能,具有一定的普适性。 展开更多
关键词 消防通信指挥系统 效能评价 反向传播(bp)神经网络 改进粒子群优化(IPSO) 指标体系
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基于改进BP神经网络的火车防吊起快速检测方法
9
作者 姜军 宓为建 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期361-365,共5页
铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于B... 铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于BP神经网络的平板吊起检测模型,在权值调整时加入动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。在实际作业中测试,本方法具有较高的检出率和快速的检测速度,可为轨道吊自动化火车作业提供智能安全防护。 展开更多
关键词 集装箱火车 平板鹰钩(F-TR)锁防吊起 反向传播(bp)神经网络 动量因子 自适应学习
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基于小波和BP神经网络的电能扰动分类新方法 被引量：27
10
作者 姚建刚 郭知非 陈锦攀 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期139-144,共6页
电能质量扰动的分类包括特征向量提取和分类器构建2部分。基于小波和神经网络的分类方法大部分采用小波分解各层的能量分布作为特征向量,用单个神经网络给出分类结果,此类方法构建的分类器性能有待进一步提高。文章构建了一组基于小波... 电能质量扰动的分类包括特征向量提取和分类器构建2部分。基于小波和神经网络的分类方法大部分采用小波分解各层的能量分布作为特征向量,用单个神经网络给出分类结果,此类方法构建的分类器性能有待进一步提高。文章构建了一组基于小波变换的特征向量作为分类器的输入。通过基于最小二乘法的策略综合3个相互独立神经网络的输出以得到最后的判别结果。算例表明提出的分类器准确率高,在信噪比20 dB的情况下还可以达到93.18%的准确率。分类器能有效识别电压中断、电压暂降、电压暂升、谐波、振荡暂态和闪变6种常见电能质量扰动。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 小波变换 反向传播神经网络 最小二乘法
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基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别 被引量：4
11
作者 高毅 王彪 +2 位作者 王梦阳 穆治亚 龙兵 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第24期10646-10653,共8页
为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通... 为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中Multillayer Perceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。 展开更多
关键词 反向传播(bp)神经网络 触觉步态特征 图像处理 人身识别
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基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化 被引量：7
12
作者 王延锋 张连军 段海鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第4期1375-1381,共7页
针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵... 针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵水力性能预测模型,以MD500-57型径向式导叶多级泵为研究对象,建立了输入层为13个神经元、隐含层为10个神经元、输出层为2个神经元的GA-BP神经网络,采用正交试验方法设计了试验参数的正交试验方案,运用数值模拟计算方法对正交试验方案进行求解,获得了试验参数的训练样本,并对神经网络进行训练与测试,计算了过流部件关键几何参数的最优组合方案。试验结果表明:优化后该多级泵在设计工况下扬程增加了2.4 m,效率提高了3.34%,且高效区范围变宽。 展开更多
关键词 径向式导叶多级泵 水力性能 遗传算法 反向传播(bp)神经网络 性能预测
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基于灰色-反向传播神经网络的江西省公路货运量预测 被引量：11
13
作者 钟蒙 薛运强 +2 位作者 周珣 张兵 周丹丹 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第24期10478-10484,共7页
鉴于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法收敛速度慢、局部极小化、结构选择不一的问题,提出结合灰色关联度分析的BP神经网络方法进行公路货运量预测,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度。该预测模型以江西省统计年鉴... 鉴于反向传播(back propagation,BP)神经网络算法收敛速度慢、局部极小化、结构选择不一的问题,提出结合灰色关联度分析的BP神经网络方法进行公路货运量预测,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度。该预测模型以江西省统计年鉴数据为基础,首先利用灰色关联度分析确定预测目标的影响因子;然后,将关联度强的第一产业、第二产业和人均国内生产总值(gross domestic product,GDP)作为公路货运预测模型的自变量,公路货运量和自变量作为训练样本,BP神经网络模型通过正向计算传播,误差反向传播,训练神经网络;最后,该方法应用于江西省公路货运量实际预测中进行有效性验证。结果表明:本文方法非线性拟合效果较好,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 公路货运量预测 灰色关联度分析 反向传播(bp)神经网络
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基于粒子群算法–反向传播神经网络自适应的氧调器控制系统 被引量：8
14
作者 范俞超 孙青林 +1 位作者 董方酉 陈增强 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期687-695,共9页
氧气面罩中的核心部件是氧气调节器(氧调器).针对当前氧气调节器的大流量、低吸气阻力、快速响应的性能需求,本文在分析了电子氧气调节器工作原理的基础上,介绍了氧气调节器的数学模型,采用了反向传播(BP)神经网络自适应控制算法,并使... 氧气面罩中的核心部件是氧气调节器(氧调器).针对当前氧气调节器的大流量、低吸气阻力、快速响应的性能需求,本文在分析了电子氧气调节器工作原理的基础上,介绍了氧气调节器的数学模型,采用了反向传播(BP)神经网络自适应控制算法,并使用粒子群算法(PSO)对BP神经网络自适应控制算法的初值进行筛选.最后,对算法的性能进行了仿真.仿真结果表明,系统具有鲁棒性,且与传统的比例–积分–微分(PID)控制方法和自抗扰控制(ADRC)方法相比, PSO–BP神经网络自适应控制方法实现了更精确的吸气阻力调节、更快的响应速度.此外,当呼吸频率变化或者外界干扰变化时,相比于常规PID算法和ADRC算法则需要人工调整控制参数, PSO–BP神经网络自适应算法则可以自动在线学习训练并调整控制参数,应用前景广阔. 展开更多
关键词 氧气面罩 氧气调节器 氧气控制 粒子群算法 反向传播神经网络 PSO–bp神经网络自适应算法 参数自适应
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一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法 被引量：2
15
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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基于多特征融合的反向传播神经网络高分影像分类与变化检测 被引量：6
16
作者 靖娟利 刘兵 +3 位作者 徐勇 窦世卿 马炳鑫 和彩霞 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第36期15378-15385,共8页
传统的基于高分影像的分类方法分类精度较低,极大地增加了土地利用分类后的错分和漏分的可能性。为了提高分类以及变化检测精度,以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,首先基于多层前馈反向传播(back prop... 传统的基于高分影像的分类方法分类精度较低,极大地增加了土地利用分类后的错分和漏分的可能性。为了提高分类以及变化检测精度,以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,首先基于多层前馈反向传播(back propagation,BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案;然后基于4种不同的方案对高分影像进行分类,并根据分类结果选取最优的分类方案,完成桂林市临桂区2017年与2020年土地利用变化检测。实验结果表明:融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028。 展开更多
关键词 高分影像 反向传播(bp)神经网络 变化检测 特征融合
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基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位 被引量：5
17
作者 李帅辰 武建锋 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8568-8576,共9页
为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO... 为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)这6种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明:所使用的6种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44 m,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。 展开更多
关键词 智能优化算法 5G室内定位 到达时间差(TDOA) Taylor算法 优化反向传播(bp)神经网络
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基于BSO-BP的船舶油耗预测模型 被引量：1
18
作者 乔磊 尹奇志 +2 位作者 姚昌宏 钱巍文 赵福芹 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期29-34,共6页
为解决基于传统反向传播(back propagation,BP)神经网络的船舶油耗预测模型易陷入极小值和误差较大的问题,提出一种利用头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法优化BP神经网络的船舶油耗预测模型(简称BSO-BP模型)。以“维多利... 为解决基于传统反向传播(back propagation,BP)神经网络的船舶油耗预测模型易陷入极小值和误差较大的问题,提出一种利用头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法优化BP神经网络的船舶油耗预测模型(简称BSO-BP模型)。以“维多利亚凯娅”号内河游船为研究对象,将BSO-BP模型的预测结果与采用传统BP神经网络以及模拟退火(simulated annealing,SA)算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化的BP神经网络的船舶油耗预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:与传统BP神经网络模型的预测结果相比,BSO-BP模型预测结果的可决系数R^(2)提高了0.003 9,均方误差、均方根误差、平均相对误差、平均绝对误差分别降低了0.034 4、0.154 1、0.010 2、0.017 8,说明在船舶油耗预测中BSO算法对BP神经网络的预测精度有显著的提升作用;BSO-BP模型预测结果的各项评价指标在所对比的5种模型中均表现最好,说明与SA算法、GA和PSO算法相比,BSO算法对BP神经网络的提升效果更好。 展开更多
关键词 船舶油耗预测模型 头脑风暴优化(BSO) 反向传播(bp)神经网络
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基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型 被引量：2
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作者 王丽 闫子康 +1 位作者 杜金 王远亮 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第21期310-321,共12页
为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火... 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。 展开更多
关键词 冷鲜肉 松鼠葡萄球菌 预测模型 反向传播(bp)神经网络 飞蛾火焰优化(MFO)bp神经网络
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基于NGO-BP的制导炮弹高空风场参数辨识研究 被引量：1
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作者 何虎 易文俊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期90-95,共6页
高空风场对制导炮弹弹道诸元有较大影响,为了提高控制精度,如何快速准确获取高空风场数据从而修正气象参数对弹道特性的影响是当前研究的热点。本文中创新性的使用北方苍鹰优化算法(NGO)优化反向传播(BP)神经网络的原始权值,对高空风场... 高空风场对制导炮弹弹道诸元有较大影响,为了提高控制精度,如何快速准确获取高空风场数据从而修正气象参数对弹道特性的影响是当前研究的热点。本文中创新性的使用北方苍鹰优化算法(NGO)优化反向传播(BP)神经网络的原始权值,对高空风场参数按照高度进行辨识研究。通过采集的高空风场参数和基于实验的弹道数据进行仿真分析,使用误差统计学评估法和仿真弹道数据结果分析两种方法对辨析出的高空风场参数精度分别进行评估,分析结果表明:利用NGO-BP神经网络法相对于反向传播神经网络法对高空风场参数辨识精度上有明显提高。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 反向传播(bp)神经网络 高空风场参数 弹道分析 误差分析
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