基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测 被引量：15

1

作者 郝杨杨 邹宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期39-45,69,共8页

针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重... 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。 展开更多

关键词 冷链物流 需求预测 改进粒子群(IPSO)算法 反向传播(bp)神经网络

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变压器局放监测与改进BP神经网络预测模型研究 被引量：5

2

作者 高立慧 张长胜 +3 位作者 赵振刚 胡威 陈武奋 李川 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期40-42,共3页

采用传感系统监测变压器局部放电的变化情况,选取高频电流信号和超声波信号作为变压器局部放电的监测参量,利用改进逆传播(BP)神经网络算法对变压器局部放电量进行建模分析。以D9—QY—40000/220型电力变压器(220 k V变压器)为例进行实... 采用传感系统监测变压器局部放电的变化情况,选取高频电流信号和超声波信号作为变压器局部放电的监测参量,利用改进逆传播(BP)神经网络算法对变压器局部放电量进行建模分析。以D9—QY—40000/220型电力变压器(220 k V变压器)为例进行实例研究,结果表明:基于改进BP神经网络的局放预测模型训练集误差系数为0.0118,测试集误差系数为0.0232。此模型的局放预测值与实际值的曲线趋势基本一致,有效地对变压器局部放电量进行预测,为变压器故障诊断奠定了基础。 展开更多

关键词 传感监测系统 改进逆传播(bp)神经网络 局部放电 变压器

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基于改进的BP神经网络对蓄水坑灌冬季果园土壤温度预测 被引量：4

3

作者 贺琦琦 郭向红 +5 位作者 雷涛 王晓磊 孙西欢 马娟娟 张少文 刘艳武 《节水灌溉》 北大核心 2019年第7期16-20,共5页

为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气... 为准确预测冬季果园土壤温度,建立了蓄水坑灌条件下BP神经网络土壤温度预测模型(BP-WSPI-T)、遗传算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(GA-WSPI-T)和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络土壤温度预测模型(IBP-WSPI-T),采用坑内平均气温、地表温度、沿相邻两蓄水坑中心连线距坑壁的距离和距坑壁5cm处分层土壤最低温度为模型输入,对距坑壁15、25和35cm处分层土壤最低温度进行预测,并通过与田间实测数据的统计学分析来判定预测效果。结果表明:BP-WSPI-T、GA-WSPI-T和IBP-WSPI-T模型的平均相对误差分别为8.19%、4.41%和7.57%,GA-WSPI-T模型的预测效果最好,较BP神经网络预测精度得到了很大的提高,建议采用GA-WSPI-T模型对蓄水坑灌冬季果园土壤温度进行预测。 展开更多

关键词 土壤温度 增量逆传播 遗传算法 bp神经网络 蓄水坑灌

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BP神经网络在高速公路软土地基沉降预测中的应用 被引量：6

4

作者 徐华 《科学技术与工程》 2006年第16期2552-2554,2557,共4页

采用人工神经网络较强的非线性映射能力和学习能力,提出基于改进的BP神经网络预测盐淮高速公路的路基的沉降。利用实测沉降资料直接建模,避免了传统方法计算过程中各种人为因素的干扰,所建立的模型预测精度高、预测的沉降量误差小。

关键词 改进的bp神经网络 误差逆传播学习 地基 沉降量

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一个基于自组织特征映射网络的混合神经网络结构(英文) 被引量：4

5

作者 戴群 陈松灿 王喆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1329-1336,共8页

将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严... 将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严重缺陷.提出此集成型网络的动机是,利用BP-SOM良好的知识解释能力和ICBP网络良好的推广性和自适应性构造一个ICBP-SOM模型,它具有良好的知识表示能力和极具竞争力的推广性能.在6个基准数据集上的实验结果验证了这一集成型网络的可行性和有效性. 展开更多

关键词 神经网络 圆型反向传播网络 改进的圆型反向传播网络 自组织特征映射 bp—SOM 分类

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基于改进BP算法的广义逆矩阵求解方法 被引量：4

6

作者 周笋 吉国力 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期386-389,共4页

:研究了广义逆矩阵的人工神经网络求解.基于改进的BP算法,提出了求解广义逆的3层网络的拓扑结构,包括各层神经元的个数、排列方式,提出了各层之间连接权值的分布规则等,推导出了求解15类广义逆所必需的4个计算公式.程序模拟证明,这种方... :研究了广义逆矩阵的人工神经网络求解.基于改进的BP算法,提出了求解广义逆的3层网络的拓扑结构,包括各层神经元的个数、排列方式,提出了各层之间连接权值的分布规则等,推导出了求解15类广义逆所必需的4个计算公式.程序模拟证明,这种方法可以求出包括方阵、长方阵和病态矩阵在内的所有类型矩阵的广义逆矩阵. 展开更多

关键词 广义逆矩阵 求解方法 改进bp算法 人工神经网络 拓扑结构 计算公式

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汽轮发电机组振动故障诊断中的改进BP算法 被引量：11

7

作者 万书亭 李和明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期55-58,共4页

针对大型汽轮发电机组振动故障的特点 ,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播 ( BP)网络诊断模型 ,给出了 BP网络误差函数和新型的权值调整公式 ,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明 ,该算法学... 针对大型汽轮发电机组振动故障的特点 ,提出了一种基于误差逼近度渐进收缩学习算法的反向传播 ( BP)网络诊断模型 ,给出了 BP网络误差函数和新型的权值调整公式 ,并将其应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别。实例结果表明 ,该算法学习收敛较快 ,误差曲线平稳 。 展开更多

关键词 神经网络 反向传播算法 汽轮发电机组 故障诊断 振动 改进bp算法

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改进的BPnn在移动机器人轨迹跟踪中的应用

8

作者 陈卫东 张燕 朱奇光 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第8期239-242,共4页

针对BPnn(BP神经网络)在复杂多输入情况下,样本训练速度慢,不能满足实时性要求的缺点,提出了一种把神经网络分割成若干子网分别进行训练来获取更高计算效率的方法。将改进的BPnn应用于移动机器人在未知参数和不确定干扰下的轨迹跟踪控... 针对BPnn(BP神经网络)在复杂多输入情况下,样本训练速度慢,不能满足实时性要求的缺点,提出了一种把神经网络分割成若干子网分别进行训练来获取更高计算效率的方法。将改进的BPnn应用于移动机器人在未知参数和不确定干扰下的轨迹跟踪控制问题中,提出了一种运动控制器和动力学控制器相结合的改进的计算力矩控制方法,用后退算法设计运动学控制器,用改进的BPnn优化动力学控制器。通过MATLAB数值仿真证明了算法的有效性和正确性。 展开更多

关键词 移动机器人 轨迹跟踪 后退算法 改进的反向传播(bp)神经网络

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基于BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别 被引量：10

9

作者 叶筱怡 刘海涛 +1 位作者 吕干云 郝思鹏 《电力工程技术》 北大核心 2022年第1期77-83,共7页

为提高不同电压暂降扰动源的识别正确率,对电压暂降进行有效治理,提出一种利用天牛须搜索(BAS)算法和反向传播(BP)神经网络构建BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法。文中应用改进S变换提取16个特征指标,组成电压暂降源识别指标体系,... 为提高不同电压暂降扰动源的识别正确率,对电压暂降进行有效治理,提出一种利用天牛须搜索(BAS)算法和反向传播(BP)神经网络构建BAS-BP分类器模型的电压暂降源识别方法。文中应用改进S变换提取16个特征指标,组成电压暂降源识别指标体系,为消除冗余信息对分类结果的影响,利用组合赋权法筛选出9个指标作为分类器的输入量。通过BAS算法对BP神经网络的初始权值和阈值寻优,构建BAS-BP分类器模型,实现对配电网不同类型电压暂降源的识别。仿真结果表明,该分类器模型具有一定的抗噪能力与适用性,并且与常规分类器模型相比,具有更好的分类效果。 展开更多

关键词 电压暂降 改进S变换 组合赋权 天牛须搜索-反向传播(BAS-bp)分类器 分类识别 反向传播(bp)神经网络

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联盟链视角下基于IIWPSO-BP的信息安全风险预测模型 被引量：8

10

作者 周新民 罗文敏 +1 位作者 刘俊杰 谢宝 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期52-60,共9页

为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理... 为及时发现智慧城市潜在信息安全风险,构建一种基于改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法优化反向传播(BP)(IIWPSO-BP)神经网络算法的信息安全风险预测模型。首先,综合考虑信息拥有者、共享信息、联盟链技术、信息使用者、联盟链管理和安全措施6个一级指标,构建信息安全风险指标体系;其次,通过量化信息安全风险指标,训练并测试所构建的信息安全风险预测模型;最后,对比分析模型的鲁棒性、精确性和时间复杂度。结果表明:IIWPSO-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)为0.1374,平均相对误差(MRE)为0.0385,拟合度为0.9720;与PSO-BP神经网络、BP神经网络相比,预测精度分别提升了37.6%、65.2%。 展开更多

关键词 联盟链 信息安全 改进惯性权重的粒子群优化(IIWPSO)算法 反向传播(bp)神经网络 风险预测 智慧城市

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基于IPSO-BP模型的火灾气体传感器气压补偿算法 被引量：5

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作者 何永勃 曹祝兵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期107-114,共8页

为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网... 为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO_(2)气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法。采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网络的最优初始权值阈值,再利用寻优后的BP神经网络修正CO、CO_(2)气体传感器的检测结果,消除气压对于传感器采集数据的影响。结果表明:经过IPSO-BP算法补偿后,选取的27个气压点下气体体积分数值都接近拟合真实值,其中,CO_(2)气体传感器经过气压补偿后,测量最大误差从542×10^(-4)%下降到0.1×10^(-4)%,CO气体传感器测量最大误差从15.7×10^(-4)%下降到0.01×10^(-4)%。与BP神经网络气压补偿模型相比,IPSO-BP神经网络气压补偿模型的精度有明显的提高。 展开更多

关键词 改进的粒子群算法(IPSO) 反向传播(bp)神经网络 气体传感器 气压补偿 飞机货舱火灾

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蓄水坑灌条件下土壤贮水量预测模型对比研究 被引量：2

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作者 雷涛 郭向红 +2 位作者 孙西欢 马娟娟 赵运革 《人民黄河》 CAS 北大核心 2017年第10期145-148,共4页

为了实现对蓄水坑灌苹果园根区土壤水分的定量监测,基于最小二乘向量机模型、BP神经网络模型和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络模型,建立了以土壤初始贮水量、灌水后时段长度、时段内灌水量、时段内降雨量和蒸发蒸腾量为输入项,以... 为了实现对蓄水坑灌苹果园根区土壤水分的定量监测,基于最小二乘向量机模型、BP神经网络模型和增量逆传播学习算法优化的BP神经网络模型,建立了以土壤初始贮水量、灌水后时段长度、时段内灌水量、时段内降雨量和蒸发蒸腾量为输入项,以蓄水坑灌果园根区贮水量为输出项的LSSVM、BP和IBP-BP模型,对田间土壤贮水量进行预测,并采用田间实测数据对模型进行率定和验证。结果表明:LSSVM、IBP-BP和BP模型的平均相对误差分别为6.53%、3.64%和5.98%。IBP-BP模型的预测精度最高,建议采用该模型进行蓄水坑灌果园土壤贮水量预测。 展开更多

关键词 土壤贮水量 最小二乘向量机 增量逆传播 bp神经网络模型 T检验

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