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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
1
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
2
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于粒子群优化的BP神经网络PID的加速度计组件温控算法 被引量：1
3
作者 魏国 朱旭 +3 位作者 高春峰 侯承志 程嘉奕 陈迈伦 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第4期359-366,共8页
在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提... 在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提出了基于PSO-BPNN-PID控制器,利用粒子群优化算法和反向传播算法对神经网络PID控制器进行离线和在线的连接权值整定,实现石英挠性加速度计组件一体化温度控制算法,满足加速度计组件的自适应智能控制需求。仿真和实验结果表明,所提算法能够显著提升系统的温度稳定性,可实现±0.002℃的温度稳定控制。同时,验证了系统具备快速响应温度变化的能力,能够在短时间内将温度调整至设定值附近,并有效抑制超调现象。此外,实验还模拟了外部扰动情况,验证了系统在面对扰动时能够迅速恢复稳定状态,表现出优越的抗扰动能力,可以满足多种温度环境下的加速度计组件高精度温控应用需求。 展开更多
关键词 石英挠性加速度计 温度控制 粒子群优化算法 BP神经网络
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
4
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于GA-BP神经网络和改进粒子群算法的碰撞射流和冷却顶板复合空调系统优化
5
作者 齐贺闯 叶筱 +2 位作者 高延峰 亢燕铭 钟珂 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期110-117,共8页
对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_... 对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_(s)、送风速度v_(s)、冷却顶板内表面温度t_(c)、房间负荷Q_(c))之间的预测模型,通过相关性分析确定设计变量对运行性能影响的显著性并排序。结果表明,增大v_(s)可使Δt降低,但R_(PD)增大;增大t_(c)有助于降低Δt和R_(PD),但t_(a)升高;为使t_(a)下降,可通过降低t_(s)来实现,但室内空气质量变差。为确保IJV/RC复合空调能在保证室内热舒适的同时提供良好室内空气品质,利用改进粒子群算法对复合空调的运行性能进行多目标同时优化,建立不同房间负荷条件下的设计参量最优匹配关系。研究结果可为IJV/RC复合空调的优化设计和运行控制提供理论指导。 展开更多
关键词 碰撞射流通风 冷却顶板 GA-bp神经网络 粒子群优化算法 多目标优化
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计及改进粒子群算法优化BP神经网络的沼气产量软测量预测模型 被引量：2
6
作者 于雪彬 贾宇琛 +2 位作者 高立艾 周加栋 霍利民 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期643-650,共8页
为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权... 为准确预测大中型沼气工程的日产气量,提出一种利用基于PSO-BP模型的软测量方法。首先,依托软测量技术选取参数;其次,以进料量、发酵温度、液位、罐内液压等参数作为输入量,沼气日产量为输出量进行模型建立。在此基础上,使用线性降低权重系数法和引入变异算子对粒子群算法进行改进,并对BP神经网络进行初始化来提高模型性能。通过实验比较改进PSO-BP模型、传统BP神经网络以及遗传算法优化的BP神经网络在预测沼气日产量方面的性能,采用改进的PSO-BP模型进行预测时,均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和平均绝对误差(MAE)分别为1.38440、0.84011和1.00910,证明改进PSO-BP模型结合软测量技术对进行复杂非线性牛粪高温厌氧发酵过程预测的可行性,同时可保证预测结果的精准性。 展开更多
关键词 生物质能 沼气 粒子群优化算法 BP神经网络 软测量技术
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基于粒子群优化神经网络的光网络节点信号异常数据提取
7
作者 何健 张瀚驰 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期181-186,共6页
随着现代光通信网络的快速发展,光网络的安全性备受瞩目。为了保证信息的准确性,降低光网络异常信息出现的频率,提出基于粒子群优化光网络节点信号异常数据提取方法。首先,设计滤波器组对光网络节点信号展开频带处理。在此基础上构造判... 随着现代光通信网络的快速发展,光网络的安全性备受瞩目。为了保证信息的准确性,降低光网络异常信息出现的频率,提出基于粒子群优化光网络节点信号异常数据提取方法。首先,设计滤波器组对光网络节点信号展开频带处理。在此基础上构造判决统计量,将其作为依据判决处理各频带,实现节点信号增强处理;其次,依据经验模态算法对节点信号展开分解,通过筛选获取有效的IMF分量,计算其能量作为该节点信号特征,为后续异常数据的提取提供依据。最后,通过粒子群优化算法优化BP神经网络权值,将节点信号特征输入优化后的神经网络,实现光网络节点信号异常数据提取。经实验验证:该方法对节点信号增强效果好,提取IMF分量能量以及光网络节点信号异常数据精度高、稳定性好。 展开更多
关键词 光网络节点信号 经验模态分解 BP神经网络 粒子群算法 异常数据提取
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改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量：48
8
作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 闫旺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1036-1039,共4页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 改进的粒子群-bp神经网络算法 预测精度
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一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的全色锐化算法
9
作者 赵志威 付昱凯 杨树文 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第5期51-63,共13页
为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过... 为了进一步降低多光谱与全色影像融合后的光谱和空间信息失真,提高融合质量,文章提出一种粒子群优化脉冲耦合神经网络的多光谱与全色影像融合算法。该算法基于主成分分析和非下采样剪切波搭建融合方法的基础融合框架,在低频系数融合过程中使用细节注射的融合方法,降低非必要的信息注射,从而提高光谱保持度。在融合高频系数时,采用参数自适应的简化脉冲耦合神经网络计算融合权重,并基于粒子群优化算法全局搜索能够获取最佳融合质量的对应参数,以提高空间信息的完整性和清晰度。文章通过三组实验验证提出算法的可行性,并与现有的、经典的融合算法进行对比,实验显示:文章提出的融合算法在三组实验中的光谱角映射均在0.1左右,通用图像质量指数在0.9以上。实验结果表明:该算法不仅能够有效提高全色与多光谱影像的融合质量,而且融合效果稳健,在对比实验中具有最佳的融合性能。 展开更多
关键词 全色与多光谱影像 遥感影像融合 脉冲耦合神经网络 粒子群优化算法
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自适应策略优化的粒子群优化算法在神经网络架构搜索中的应用 被引量：2
10
作者 程金芮 金瑾 +3 位作者 张朝龙 孔超 何嘉 张鑫 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期60-64,共5页
针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与... 针对神经网络架构搜索(NAS)任务,提出一种自适应重启策略驱动的协作学习粒子群优化(ARCLPSO)算法。算法核心流程包括协作学习与信息共享、策略切换和参数自适应,以改进传统粒子群优化(PSO)算法在NAS中的性能。ARCLPSO算法结合了全局与局部信息的协同作用和智能切换学习策略。具体地,ARCLPSO利用全局和局部信息的协同作用令粒子向更优的方向移动,通过智能的切换粒子学习策略平衡粒子的搜索性能和收敛速度,提高搜索速度和搜索质量。在NAS-Bench-101数据集上的实验结果表明,ARCLPSO的收敛时间相较于传统进化算法(REA)和随机搜索(RS),分别减少了40.9%和55.2%。 展开更多
关键词 神经网络架构搜索 粒子群优化 进化算法 NAS-Bench-101 自适应的协作学习算法
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：1
11
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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神经网络加速PSO算法的超材料吸波体设计 被引量：1
12
作者 戴书浩 孙俊 +2 位作者 彭艺 罗会龙 张莉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期90-94,共5页
在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料... 在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料吸波体的电磁参数进行准确地预测,其预测结果与仿真结果均方误差(MSE)不超过0.0011。在PSO算法对结构参数空间进行搜索的过程中,预测结果被用于算法优化过程中的适应度计算,PSO算法能够根据不同的适应度值自动调节结构参数以到达电磁波宽频带吸收的目的。该方法将设计耗时缩短为全波仿真设计耗时的0.3%。通过该方法设计的超材料吸波体在8.5~17.9 GHz频段内的吸波率大于90%,吸波带宽为9.4 GHz。此外该方法优化过程避免了人工干扰,能够移植到超材料的其他应用设计中。 展开更多
关键词 超材料吸波体 神经网络 粒子群优化算法
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基于粒子群算法与广义回归神经网络的抛掷爆破有效抛掷率预测 被引量：1
13
作者 李福平 刘利杰 +5 位作者 唐晓骞 鲁文岐 王炜 王韬 白雪瑞 刘喜顺 《煤炭工程》 北大核心 2024年第S1期195-202,共8页
在抛掷爆破—拉斗铲倒堆工艺中,有效抛掷率是拉斗铲倒堆作业设计的重要参数,精确预测有效抛掷率对充分发挥拉斗铲生产能力、降低剥离成本、确保原煤生产持续与稳定等具有重要意义。有效抛掷率受多种复杂和不确定因素影响,准确构建有效... 在抛掷爆破—拉斗铲倒堆工艺中,有效抛掷率是拉斗铲倒堆作业设计的重要参数,精确预测有效抛掷率对充分发挥拉斗铲生产能力、降低剥离成本、确保原煤生产持续与稳定等具有重要意义。有效抛掷率受多种复杂和不确定因素影响,准确构建有效抛掷率影响因素与有效抛掷率之间的非线性函数非常困难。利用粒子群算法全局搜索能力及广义回归神经网络较强的非线性逼近能力,提出了一种基于粒子群算法与广义回归神经网络的有效抛掷率预测方法,并选取了抛掷爆破台阶高度、炸药单耗、底盘抵抗线、孔距、排距、煤层厚度等6个可量化、对有效抛掷率影响较大的指标构建了有效抛掷率预测模型。以黑岱沟露天煤矿127组抛掷爆破数据为样本,对基于粒子群算法的广义回归神经网络进行参数寻优与网络训练,获得了具有较强泛化能力的有效抛掷率预测广义回归神经网络模型。15组有效抛掷率预测试验表明,基于粒子群算法与广义回归神经网络进行有效抛掷率预测性能稳定、精度可靠,能够满足实际工程需要。 展开更多
关键词 露天煤矿 抛掷爆破 有效抛掷率 粒子群算法 GRNN神经网络
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基于PSO-BP神经网络的单位注浆量预测 被引量：1
14
作者 陈泓 黄永辉 +1 位作者 张智宇 陈成志 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第2期288-297,共10页
帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(C... 帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(CNN)、BP神经网络、遗传算法优化神经网络(GA-BP)和粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)预测模型进行预测和准确性分析。结果表明:斯皮尔曼相关系数法和肯德尔相关系数法对单位注浆量影响因素分析结果一致,影响因素相关性由强到弱为:注浆持续时间、水灰比、注前透水率、注浆段长度、注浆压力、钻孔深度;PSO-BP神经网络模型预测效果明显优于另外三种预测模型,R^(2)达到0.94527,RMSE值分别降低80%、56%、49%;MAE值分别降低68.3%、48.6%、23.2%,验证了该模型的优越性。该模型能够更准确地对单位注浆量进行预测,对后续注浆工作的实施具有一定参考,可为帷幕注浆效果评价提供重要的指导建议。 展开更多
关键词 帷幕注浆 单位注浆量 相关性分析 BP神经网络 粒子群优化算法
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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
15
作者 王晓曼 吕建雄 +5 位作者 李贤军 吴义强 李新功 郝晓峰 乔建政 徐康 《林业科学》 北大核心 2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测... 【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。 展开更多
关键词 浸胶竹束 干燥 含水率 粒子群优化算法 反向传播 神经网络
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基于改进粒子群区间二型模糊神经网络的MPPT控制研究 被引量：3
16
作者 李凯 姜新正 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期556-564,共9页
针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结... 针对太阳能发电单元最大功率点控制(MPPT)在复杂工况条件下存在的振荡、跟踪耗时长、精度较低的问题,提出一种基于改进区间二型模糊神经网络的预测控制模型。首先将减法聚类与区间二型模糊均值聚类算法相结合,辨识模型前件模糊规则层结构,计算得到聚类中心;其次,基于自导式粒子群算法优化后件权重层权值参数,进而提升网络全局寻优能力;最后,通过与TS模糊神经网络模型、基于反向传播算法的区间二型模糊神经网络模型进行仿真对比,验证所提模型在不同工况下对最大功率点追踪的快速性与精确性。 展开更多
关键词 光伏发电 最大功率点跟踪 预测控制 模糊神经网络 模糊聚类 粒子群算法
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基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测研究
17
作者 从明智 陆红梅 赵立伟 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期332-340,共9页
预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权... 预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权重算法和动态学习因子来加强BP神经网络的训练、搜索速度和跳出局部最优解的能力,并利用优化的粒子群(PSO)算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化来提高BP神经网络的预测精度和鲁棒性,然后结合实际数据进行验证和对比分析PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络预测的结果,结果表明:IPSO-BP神经网络预测模型的预制构件生产成本的预测值与真实值最为接近,平均绝对误差、平均偏差误差、均方根误差与平均绝对百分比误差分别为1.2951、0.8961、1.4315、0.0539,较PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络均显著降低,用于预测预制构件生产成本的效果也显著提高,该模型可有效提高预制构件生产成本预测的准确性。 展开更多
关键词 预制构件 成本预测 粒子群优化算法 BP神经网络
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基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别 被引量：28
18
作者 郭鹏程 罗兴锜 +2 位作者 王勇劲 白亮 李辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期93-97,共5页
在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网... 在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子群寻优算法 改进BP神经网络
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基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用 被引量：31
19
作者 徐以山 曾碧 +1 位作者 尹秀文 卢博生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期233-235,共3页
目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速... 目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。 展开更多
关键词 改进粒子群算法 BP神经网络 降水量预报
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基于改进粒子群算法的小波神经网络分类器 被引量：23
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作者 张伟 师奕兵 +1 位作者 周龙甫 卢涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2203-2209,共7页
针对传统BP-WNN和基本PSO-WNN算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,在应用李雅普诺夫理论分析得到单个粒子稳定收敛的参数取值条件基础上,提出一种粒子群改进算法,并利用该算法来训练小波神经网络权值,以此构建一种高效的粒子群小波神经... 针对传统BP-WNN和基本PSO-WNN算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,在应用李雅普诺夫理论分析得到单个粒子稳定收敛的参数取值条件基础上,提出一种粒子群改进算法,并利用该算法来训练小波神经网络权值,以此构建一种高效的粒子群小波神经网络分类器。通过Iris标准分类数据集进行测试,结果表明所提出的改进算法与BP-WNN,PSO-WNN等经典算法相比,网络更易于全局收敛,迭代次数少、函数逼近误差小、分类精度高。将该分类器应用于非线性辨识和固井质量评价中,均取得了不错的效果,表明该分类器泛化能力强,具有良好的使用价值和应用前景。 展开更多
关键词 收敛速度 粒子群算法 小波神经网络 分类器 泛化
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