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基于遗传算法优化反向传播网络的汽车造型评价
1
作者 李彦龙 叶升飞 张娜 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期786-792,共7页
针对汽车造型评价存在由于主观性高而导致可靠性低的问题,运用遗传算法原理对评价方法进行了优化。通过遗传算法的优化,基于反向传播(BP)神经网络的汽车造型评价,减小了评价误差。通过问卷调研构建数据集,使用汽车的18个评价对象作为输... 针对汽车造型评价存在由于主观性高而导致可靠性低的问题,运用遗传算法原理对评价方法进行了优化。通过遗传算法的优化,基于反向传播(BP)神经网络的汽车造型评价,减小了评价误差。通过问卷调研构建数据集,使用汽车的18个评价对象作为输入,整车评价作为输出,创建了融合遗传算法的反向传播(GA-BP)网络结构,并在Matlab中进行了仿真预测。研究结果表明,经过优化的BP神经网络预测值的相对误差均值由6.7%下降至1.7%,显著提升了汽车造型评价的可靠性,具有更好的预测能力和实际应用潜力。 展开更多
关键词 汽车造型评价 反向传播神经网络 遗传算法应用
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融合DRL的改进遗传算法求解众包车辆-公共交通协同配送问题
2
作者 冯睿锋 陈彦如 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期357-368,共12页
针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包... 针对农村地区配送场景,提出一种车辆路径问题的变体——众包车辆-公共交通协同配送问题(VRPOD-SL)。该问题对参与配送的公交车辆及其服务的物流客户进行选择,同时需选择参与配送的众包车辆,并对众包车辆的行驶路径等进行决策。考虑众包车辆的起终点、服务范围和最大载重,以及公交车辆的载货空间限制和按固定路线行驶等特点,以最小化配送总成本为优化目标,构建VRPOD-SL的整数规划模型。由于公交车辆提供物流服务的客户选择决策,影响到众包车辆的服务客户选择,进而需要不断求解众包车辆路径问题,导致问题的计算复杂度较高,因此设计一种基于深度强化学习(DRL)的启发式算法,即融合了注意力模型的遗传算法(GA-AM)。该算法将遗传算法(GA)的全局搜索特性和注意力模型(AM)的并行决策能力相结合,能够有效减少VRPOD-SL的求解时间。同时设计局部搜索算法,进一步提高解决方案的质量。数值实验结果表明,所提出的GA-AM在求解性能方面明显优于Gurobi求解器、自适应大邻域搜索(ALNS)算法和变邻域搜索(VNS)算法。此外,研究结果也验证了众包车辆-公共交通协同配送模式的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 深度强化学习 改进遗传算法 众包车辆-公共交通协同配送 自适应大邻域搜索算法
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基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺 被引量：1
3
作者 朱明 张德权 +5 位作者 李少博 陈丽 侯成立 程成鹏 于江颖 关文强 《肉类研究》 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最... 采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。 展开更多
关键词 羊皮 羊皮胶原蛋白 高压-超声-酶解法 遗传算法-反向传播神经网络 响应面法
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：1
4
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术 被引量：4
5
作者 孙长敏 戴宁 +5 位作者 沈春娅 徐开心 陈炜 胡旭东 袁嫣红 陈祖红 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期72-77,共6页
为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。 展开更多
关键词 织布车间 织物质量 K-近邻算法 粒子群-反向传播神经网络算法 织物质量预测
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应用遗传算法-主成分分析-反向传播神经网络的近红外光谱识别树种效果 被引量：6
6
作者 冯国红 朱玉杰 +1 位作者 徐华东 蒋天宁 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期56-60,共5页
以风车木(Conbretum imberbe)和非洲小叶紫檀(Pterocarpus tinctorius Welw)为研究对象,应用LabSpec光谱仪采集光谱样本进行主成分分析(PCA),并运用遗传算法(GA)对主成分进行寻优,分别以未经GA寻优的主成分和经GA寻优的主成分作为反向传... 以风车木(Conbretum imberbe)和非洲小叶紫檀(Pterocarpus tinctorius Welw)为研究对象,应用LabSpec光谱仪采集光谱样本进行主成分分析(PCA),并运用遗传算法(GA)对主成分进行寻优,分别以未经GA寻优的主成分和经GA寻优的主成分作为反向传播(BP)神经网络输入量,测试了BP神经网络识别两种树种的效果。结果表明:寻优前,获得高识别率的主成分区间较窄,仅有5种情况识别效果理想,此种情况不利于主成分数的恰当选择;寻优后,获得高识别率的主成分区间较宽,从前6到前17有12种情况可供选择,此种情况更利于主成分的合理选择;寻优后的识别率比寻优前高,且稳定性较好。利用近红外光谱,依据GA-PCA-BP神经网络方法识别树种是一种理想的方法。 展开更多
关键词 树种识别 近红外光谱 遗传算法 主成分分析 反向传播神经网络
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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
7
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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使用遗传算法增强GH4169高温合金BP-ANN本构模型的预测稳定性 被引量：3
8
作者 郑德宇 夏玉峰 +1 位作者 滕海灏 余盈燕 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期693-708,共16页
为了更好地描述GH4169高温合金的塑性流动行为,利用Gleeble 1500热模拟试验机进行了不同变形温度和应变速率下的GH4169高温合金等温热压缩试验。基于真实应力-应变数据建立了GH4169高温合金反向传播人工神经网络(BP-ANN)本构模型,并进... 为了更好地描述GH4169高温合金的塑性流动行为,利用Gleeble 1500热模拟试验机进行了不同变形温度和应变速率下的GH4169高温合金等温热压缩试验。基于真实应力-应变数据建立了GH4169高温合金反向传播人工神经网络(BP-ANN)本构模型,并进一步考察了本构模型的预测稳定性与模型参数之间的关系。预测结果发现,GH4169高温合金BP-ANN本构模型的输出对模型参数具有很强的依赖性。针对这一问题,本研究采用遗传算法(GA)优化BP-ANN本构模型的方法,建立GA-BP-ANN集成本构模型。优化后的结果表明,GH4169高温合金的GA-BP-ANN集成本构模型大幅增强了BP-ANN本构模型的预测稳定性,提升了BP-ANN本构模型的泛化能力。 展开更多
关键词 GH4169高温合金 应力-应变 反向传播 人工神经网络 遗传算法
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基于反向传播-自适应提升算法的谐波阻抗估计 被引量：2
9
作者 夏焰坤 任俊杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期118-125,共8页
目前,关于量化谐波阻抗的研究大多数是基于系统侧谐波阻抗不发生改变而设定,当系统谐波阻抗变动时,如何估计谐波阻抗的研究相对较少。为此,本文提出一种基于系统谐波阻抗变动背景下的系统谐波阻抗估计新方法。首先,加窗处理谐波电压、... 目前,关于量化谐波阻抗的研究大多数是基于系统侧谐波阻抗不发生改变而设定,当系统谐波阻抗变动时,如何估计谐波阻抗的研究相对较少。为此,本文提出一种基于系统谐波阻抗变动背景下的系统谐波阻抗估计新方法。首先,加窗处理谐波电压、电流测量数据,使用二元线性回归法估算系统谐波阻抗,并用小波包变换对测量数据进行分段,以找出系统谐波阻抗变动的时间;其次,采用反向传播-自适应提升算法精确量化每个采样数据段的系统谐波阻抗;最后,通过仿真与实例分析验证本文方法相较于其他方法具有更好的鲁棒性和精确性。 展开更多
关键词 系统侧谐波阻抗 小波包变换法 反向传播-自适应提升算法 鲁棒性
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基于改进遗传算法的风力-柴油联合发电系统扩展规划 被引量：31
10
作者 丁明 吴义纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第8期23-27,共5页
提出基于改进遗传算法的风力-柴油联合发电系统容量扩展规划模型,在满足系统规划和运行等非线性约束条件下,寻求总成本最小的容量扩展方案。在规划总成本中除了计及机组建设的投资费用和运行费用以外,还考虑了因电力供给不足所造成的需... 提出基于改进遗传算法的风力-柴油联合发电系统容量扩展规划模型,在满足系统规划和运行等非线性约束条件下,寻求总成本最小的容量扩展方案。在规划总成本中除了计及机组建设的投资费用和运行费用以外,还考虑了因电力供给不足所造成的需求侧停电损失成本。在模型中采用蒙特卡罗方法计算系统的概率性发电成本,不仅考虑了风速随机性、机组随机停运、风速序列和负荷序列相关性,而且考虑了风电穿透功率极限的约束。算例表明,文中所提出的模型和算法是可行的,能对风力发电的规划设计提供一定的帮助。 展开更多
关键词 风力-柴油联合发电系统 改进遗传算法 蒙特卡罗仿真 机组最优扩展规划
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基于改进GA-BP算法的RFID天线参数优化方法 被引量：2
11
作者 杨文冬 杨建一 +1 位作者 孙浩强 南敬昌 《微波学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期22-28,45,共8页
为了提高算法对天线参数的预测精度,提出了一种基于Adagrad优化器的改进遗传算法-反向传播(GA-BP)算法。通过在迭代过程中引入Adagrad优化器与阈值策略,对发生退化的种群最优个体的位置信息进行重新引导,解决了GA-BP算法局部寻优能力不... 为了提高算法对天线参数的预测精度,提出了一种基于Adagrad优化器的改进遗传算法-反向传播(GA-BP)算法。通过在迭代过程中引入Adagrad优化器与阈值策略,对发生退化的种群最优个体的位置信息进行重新引导,解决了GA-BP算法局部寻优能力不足等问题,大幅度减小了误差损失并且加快了收敛速度。利用该方法对射频识别(RFID)标签天线的印刷品质和电磁参数进行了建模与分析。结果表明,改进GA-BP算法在稳步搜索极值的同时可以避免陷入局部极值陷阱,在误差和收敛效率方面均优于传统的反向传播(BP)算法与GA-BP算法,能够得到较高的预测精度,实现了RFID标签天线印刷品质的优化控制以及S_(11)特征曲线的预测。相比于BP算法与GA-BP算法,改进GA-BP算法在用于优化RFID标签天线的印刷品质时,平均绝对误差分别降低了91.92%和85.64%。在电磁参数预测应用时,分别降低了13.77%和13.19%。 展开更多
关键词 通信技术 射频识别标签天线 改进遗传算法-反向传播算法 Adagrad优化器
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优化反向传播神经网络的自适应遗传算法 被引量：2
12
作者 戈玲 吴新余 《南京邮电学院学报》 1998年第3期1-4,共4页
探讨了用遗传算法优化反向传播神经网络的问题。通过对不同遗传操作的分析和改进，提出了一种能有效进行局部搜索和全局搜索的自适应遗传算法。计算结果表明，该算法能快速地求出问题的全局最优解，且具有较好的计算精度。
关键词 遗传算法 自适应算法 神经网络 反向传播
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基于遗传算法-鲸鱼算法优化反向传播神经网络的土壤参数预测 被引量：2
13
作者 陈智威 《浙江农业科学》 2019年第1期125-128,140,共5页
传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播(BP)神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,... 传统的土壤参数预测常采用物理、化学等方法,在预测准确性上存在较大误差,且易受到人为因素的影响。基于反向传播(BP)神经网络及其改进算法的土壤参数预测方法虽然不受人为因素的影响,但仍有较大的误差。为进一步提高神经网络预测精度,使用遗传算法-鲸鱼算法(GA-WOA)的混合算法优化BP神经网络,以此建立农业土壤参数预测模型,并与多种现有算法进行对比。结果显示,所提算法在农业土壤参数预测方面具有很强的适用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 遗传算法 鲸鱼算法 反向传播神经网络 土壤参数 模型
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反向传播神经网络联合遗传算法对复合材料模量的预测 被引量：7
14
作者 王卓鑫 赵海涛 +4 位作者 谢月涵 任翰韬 袁明清 张博明 陈吉安 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1341-1348,共8页
为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变... 为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性. 展开更多
关键词 机器学习 反向传播神经网络 遗传算法 复合材料模量 Adam算法
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基于海鸥算法的BP-PID架类作物施药控制系统研究
15
作者 白鑫 李海虹 孙胜 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期208-215,共8页
为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海... 为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海鸥优化算法(SOA)对神经网络的初值进行筛选,解决神经网络初值敏感的问题;在MATLAB/Simulink上对SOA-BP控制系统进行建模仿真,与模糊PID、控制传统PID控制进行对比分析,仿真结果表明,SOA-BP控制系统的调节时间为4.69 s,小于传统PID控制的调节时间7.41 s和模糊PID控制的调节时间4.93 s,且改进BP神经网络自适应控制方法的超调量,减少到1.63%,稳态误差为0.26%,均优于另两种方法。在田间试验过程中,设计了恒定车速与动态车速两种运行状态下的试验,恒定车速下变量喷雾系统达到稳定运行的调节耗时为7.81 s;分别在两种运行状态下进行5次试验,其实测流量与需求流量均有较好的拟合,单位面积喷洒量误差均小于6%。 展开更多
关键词 变量喷雾系统 变挡位跟随控制 控制算法 改进SOA算法 反向传播神经网络
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基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型 被引量：8
16
作者 蒋华伟 郭陶 杨震 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第21期8951-8956,共6页
在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化... 在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型。采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型。为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 小麦储藏品质 多指标分析 粒子群算法 改进粒子群优化-反向传播神经网络(IPSO-BPNN) 预测模型
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基于多目标遗传算法和反向传播神经网络的调节阀流道结构优化 被引量：6
17
作者 吕家皓 吴欣 何磊 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第12期1880-1888,共9页
以往的研究中,只针对调节阀迷宫流道结构和内部流场特性进行了分析,但对迷宫流道抗空化性能和流通性能的优化设计较欠缺。为了满足阀门实际工程中的设计需求,迷宫式调节阀需要具有流道抗空化性能和流通性能。为此,提出了一种基于多目标... 以往的研究中,只针对调节阀迷宫流道结构和内部流场特性进行了分析,但对迷宫流道抗空化性能和流通性能的优化设计较欠缺。为了满足阀门实际工程中的设计需求,迷宫式调节阀需要具有流道抗空化性能和流通性能。为此,提出了一种基于多目标遗传算法(MOGA)和反向传播神经网络(BPNN)的方法,对调节阀迷宫流道进行了结构优化,提高了迷宫流道的抗空化性能和流通性能。首先,基于对冲耗能原理和多级降压原理,设计了弧形对冲式迷宫流道,并建立了流体力学仿真计算的数学模型;然后,利用计算流体动力学(CFD)仿真软件,对模型进行了空化仿真,根据仿真的数据构建了BPNN代理模型,通过结合Sobol敏感度分析方法与代理模型,分析了迷宫流道各参数对仿真结果的影响,采用多目标遗传算法,优化了迷宫流道的结构;最后,搭建了实验测试平台,测量了迷宫流道的阻塞流曲线,对比分析了测试结果与仿真结果。研究结果表明:采用优化算法得到的迷宫流道最大流量由0.0876 kg/s提高到0.1174 kg/s,提高了34%;线性压差由762.163 kPa提高到811.280 kPa,提高了6%;优化的迷宫流道实际最大流量为0.1159 kg/s,提高了33%;线性压差为819 kPa,提高了7%。迷宫流道抗空化性能和流通性能同时得到了提高,证明了仿真的有效性和该方法的可行性。 展开更多
关键词 液压控制阀 迷宫流道 抗空化性能 流通性能 反向传播神经网络 多目标遗传算法 计算流体动力学
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基于内点法和改进遗传算法的无功优化组合策略 被引量：19
18
作者 丁晓群 王艳华 +1 位作者 臧玉龙 郝晓强 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期45-49,共5页
提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测-校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束... 提出了一种求解无功优化问题的组合策略,该策略将无功优化问题分解为连续优化和离散优化2个子问题,分别用预测-校正内点法和改进遗传算法进行求解。考虑到实际电网在进行无功优化控制时,发电机是主要的调节手段,先不考虑离散变量的约束,采用预测-校正内点法优化连续变量;然后保持连续变量不变,用改进遗传算法优化离散变量;再返回到连续优化阶段,如此交替求解。当出现相邻的连续优化阶段和离散优化阶段网损变化的差值小于设定值时,停止优化。IEEE14、30、57、118节点系统的仿真结果表明,该策略比其它组合算法在收敛性和计算效率上更具优越性。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 预测-校正内点法 改进遗传算法 连续优化 离散优化
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遗传算法改进BP网络对织物配色的优化研究 被引量：5
19
作者 张秉森 王莹 李莉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第19期5033-5036,共4页
深入研究了传统BP网络结构的优化方法,对近年来各学者所提出的新的优化方法进行了分析,并结合织物染色配色的应用领域,深入分析和改进了遗传算法对BP网络进行结构优化的思想,在训练BP网络的同时,利用遗传算法优化BP网络结构,提高了算法... 深入研究了传统BP网络结构的优化方法,对近年来各学者所提出的新的优化方法进行了分析,并结合织物染色配色的应用领域,深入分析和改进了遗传算法对BP网络进行结构优化的思想,在训练BP网络的同时,利用遗传算法优化BP网络结构,提高了算法效率。最后通过织物染色配色仿真的计算与实验,显示了该算法的有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 网络结构 反向传播算法 编码 适应度
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关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法 被引量：5
20
作者 归伟夏 陆倩 苏美力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1102-1109,共8页
为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略... 为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。 展开更多
关键词 系统级故障诊断 烟花算法 反向传播神经网络 PMC模型 烟花-反向传播神经网络算法
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