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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
1
作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(~(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(~(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 BP神经网络 粒子群优化 参数优化 适应度函数
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
2
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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基于粒子群优化神经网络的机械臂跟踪控制
3
作者 屈晓宇 王家隆 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期48-54,共7页
针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RB... 针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RBF神经网络;最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制器的有效性和可行性。结果表明:与一般RBF神经网络自适应控制器相比,粒子群优化RBF神经网络自适应控制器在路径跟踪上具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 智能消防机械臂 神经网络 自适应 粒子群优化算法
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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断
4
作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群
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基于帝国竞争反向传播神经网络的断块油田开发顺序优化
5
作者 徐庆岩 孙晓飞 +3 位作者 翟光华 王瑞峰 雷诚 张瑾琳 《石油地质与工程》 CAS 2024年第3期77-81,89,共6页
明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合... 明确断块油田群中断块的开发顺序是进行开发方案设计的前提条件。断块油田数量较少时,可以进行技术经济的组合对比,但是断块数量较多时会形成海量的组合,耗费时间也长。断块油田开发顺序评价的现有方法有权重评价法、层次分析法、综合模糊评判法等,这些方法在选择评价指标和指标权重上带有较强的主观性,无法做到完全客观的评价。因此本文提出一种基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型,首先采用Spearman相关系数法确定影响断块油田开发的主控因素,其次使用分段三次Hermite插值方法实现断块油田群开发数据库的扩充,最后在扩充后的大量数据库训练样本的基础上,基于帝国竞争算法改进的反向传播神经网络模型可以确定影响开发效果参数的权重并预测断块油田群中各断块油田的净现值,根据净现值大小可以确定每个断块的开发顺序。该方法以实际断块油田群的地质油藏数据库作为评价依据,断块油田的开发顺序更加的科学合理,项目整体的净现值也明显高于依靠传统方法确定的开发顺序组合,避免了人为主观性,也节省了数值模拟和经济评价的工作量,克服了现有方法的局限性,对于提高断块油田群开发综合效益具有重要意义。 展开更多
关键词 帝国竞争算法 反向传播神经网络 开发参数权重 投产顺序优化 断块油田群 净现值
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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
6
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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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：1
7
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
8
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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基于粒子群优化卷积神经网络的深基坑变形预测方法 被引量：1
9
作者 赵颍 《建筑技术开发》 2024年第3期162-164,共3页
以华润阜阳中心项目五期总承包项目为研究对象,基于粒子群优化的卷积神经网络法对深基坑围护结构的水平位移和地表沉降进行预测,随着监测时间的增加,深基坑围护结构水平位移量和地表沉降量的预测值与实测值均具有一致的变化规律;与实测... 以华润阜阳中心项目五期总承包项目为研究对象,基于粒子群优化的卷积神经网络法对深基坑围护结构的水平位移和地表沉降进行预测,随着监测时间的增加,深基坑围护结构水平位移量和地表沉降量的预测值与实测值均具有一致的变化规律;与实测值相比,预测围护结构水平位移量的均方根误差为3.89%,平均百分比误差为5.92%,预测地表沉降量的均方根误差为4.53%,平均百分比误差为3.96%,均小于8%的误差限制要求,表明基于粒子群优化的卷积神经网络深基坑变形具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 建筑工程 深基坑 变形预测 卷积神经网络 粒子群优化
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基于粒子群优化算法优化反向传播神经网络构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型 被引量：4
10
作者 张沁宇 胡志刚 +4 位作者 徐子健 王子豪 蒋亚军 付丹丹 陈艳 《食品安全质量检测学报》 CAS 北大核心 2023年第22期200-209,共10页
目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型。方法 采集连续冷藏6d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析。选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)进行定量预测。运用... 目的 基于机器学习算法构建冷藏草鱼新鲜度的近红外光谱预测模型。方法 采集连续冷藏6d的草鱼片的新鲜度指标,并进行方差分析。选择受冷藏天数影响最大的指标—总挥发性盐基氮(total volatile basic nitrogen,TVB-N)进行定量预测。运用x-y距离结合的样本划分(samplesetpartitioningbasedonjointx-y distance,SPXY)方法进行数据集的划分,并采用正交信号校正法(orthogonalsignalcorrection,OSC)、Savitzky-Golay(SG)、一阶导数及其组合算法进行光谱预处理。再运用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptivereweightedsampling,CARS)、连续投影算法(successiveprojectionsalgorithm,SPA)、主成分分析(principal component analysis, PCA)对光谱变量进行选择和降维。最后结合偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、反向传播(backpropagation,BP)神经网络和粒子群优化算法(particleswarmoptimization,PSO)优化BP神经网络(PSO-BP),建立草鱼(Ctenopharyngodonidella)片新鲜度定量预测模型。结果 各线性和非线性模型均得到了良好的预测效果,预测集相关系数均超过了0.95。PLSR表现较为稳定, BP神经网络虽提高了校正集预测性能,但是预测集性能不如PLSR。PSO-BP既保证了校正集预测性能,也提高了预测集性能。基于OSC+D1预处理和CARS变量选择后的PSO-BP模型性能最优(R2P=0.987,预测集的均方根误差为0.108,相对分析误差为7.778)。结论 基于PSO-BP算法和近红外光谱的定量预测模型可以很好地预测冷藏鱼肉的新鲜度指标。 展开更多
关键词 近红外光谱 冷藏 草鱼 新鲜度 总挥发性盐基氮 粒子群优化算法 反向传播神经网络 正交信号校正法
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基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断
11
作者 孔汉辉 《山西电子技术》 2024年第5期36-39,共4页
为了提高电力通信网故障诊断结果的准确性,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断方法。采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BPNN故障诊断模型,利用电力通信网测试系统产生的样本数据进行仿真分析,并与其他方... 为了提高电力通信网故障诊断结果的准确性,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电力通信网故障诊断方法。采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立PSO-BPNN故障诊断模型,利用电力通信网测试系统产生的样本数据进行仿真分析,并与其他方法对比,结果表明,本文所提PSO-BPNN模型在诊断过程中只出现了2次误诊断,诊断结果的正确率高达97.22%,诊断效果更好,验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 电力通信网 故障诊断 粒子群优化算法 BP神经网络
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基于粒子群优化BP神经网络的汽车4S店客户流失预警
12
作者 赵颖 秦睿 +1 位作者 林翠波 俸亚特 《时代汽车》 2024年第11期142-145,共4页
客户流失预警作为防止汽车4S店客户流失的重要手段,不仅为当代车企提供了有效的经济效益保证,也为车企对未来决策带来了新的研究依据。为建立汽车4S店客户流失预警分级标准,该文从客户基本信息、车龄、车辆销售价格、贷款金额、维修保... 客户流失预警作为防止汽车4S店客户流失的重要手段,不仅为当代车企提供了有效的经济效益保证,也为车企对未来决策带来了新的研究依据。为建立汽车4S店客户流失预警分级标准,该文从客户基本信息、车龄、车辆销售价格、贷款金额、维修保养次数、维修保养时间等29个指标着手,基于粒子群优化BP神经网络算法,建立汽车4S店客户流失预警分级标准模型。该模型首先预测出客户流失概率,然后根据值为0-1之间的概率大小分为1-5共5个等级,其中1表流失可能性很小,5表示流失可能性很大。最终得到测试集客户流失预警从1到5等级的比例分别为71.39%、3.75%、3.50%、5.86%和15.50%。同时,通过训练集中有78.65%的客户未流失作为先验概率,判定预测概率小于等于先验概率为客户未流失,大于先验概率为客户流失,得到该模型总体的准确率为91.71%。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 BP神经网络 客户流失预警 分级标准 主成分分析
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利用粒子群算法优化反向传播人工神经网络模型预测熏肠中4种多环芳烃含量
13
作者 邢巍 刘兴运 +6 位作者 许朝阳 惠腾 王石宇 蔡克周 周辉 陈从贵 徐宝才 《肉类研究》 2022年第1期34-40,共7页
构建基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)预测模型,对熏肠中4种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)(苯并(a)芘、苯并(a)蒽... 构建基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法的反向传播人工神经网络(back propagation artificial neural network,BP-ANN)预测模型,对熏肠中4种多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)(苯并(a)芘、苯并(a)蒽、苯并(b)荧蒽、䓛)含量进行预测。以烟熏温度、烟熏时间、肥瘦比和熏肠色泽(红绿值和黄蓝值)作为BP-ANN模型的输入层参数,熏肠的4种PAHs含量作为输出层参数,通过PSO-BP-ANN模型来优化初始权重和阈值,以获得最佳参数。结果表明:构建的PSO-BP-ANN熏肠PAHs含量预测模型均方误差为0.018,模型的训练、验证、测试和全局数据集的相关系数(R^(2))分别为0.951、0.929、0.933和0.940,均优于BP-ANN模型,使用PSO-BP-ANN模型具有更好的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 熏肠 反向传播人工神经网络 优化设计 多环芳烃 灵敏度分析
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测
14
作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 BP神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
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基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究 被引量：1
15
作者 常盼春 杨济民 +1 位作者 杨娟 游涛 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期714-719,共6页
在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化... 在放射治疗过程中,呼吸运动会造成某些器官组织如肺、肝的靶区发生变化,从而降低放疗的效果,并且加大对正常组织器官的伤害。因此,在放疗过程中对靶区进行呼吸运动的实时估计是一项非常必要的工作。由于具备较好的非线性拟合能力,优化反向传播神经网络(BP-NN)已经被广泛应用于呼吸的预测,然而BP-NN容易陷入局部最优值。提出一种应用粒子群算法(PSO)优化BP-NN的方法减少陷入局部最优值的机率,提高呼吸运动预测的精度。首先,应用PSO算法寻找神经网络的最佳初始权值与阈值;然后,应用最优的初始权值与阈值建立神经网络(PSO-NN);最后,利用建立的PSO-NN网络进行呼吸预测。结果表明,11组肺癌病人呼吸运动预测实验对比结果表明,此算法(PSO-NN)相比单纯应用BP-NN算法的平均绝对误差由0.24减少到0.18(25%),互相关系数由0.82提高到0.86。所提出的算法可以有效地减少BP-NN陷入局部最优值的机率,提高预测的精度。 展开更多
关键词 呼吸预测 粒子群算法 反向传播神经网络 放射治疗
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基于粒子群优化的神经网络训练算法研究 被引量：96
16
作者 高海兵 高亮 +1 位作者 周驰 喻道远 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1572-1574,共3页
　本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionospher... 　本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法 (SPSO)用于神经网络训练 ,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构 ,删除冗余连接 ,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力 .经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breastcancer模式分类问题 ,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响 .与BP算法及遗传算法比较 ,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度 .仿真结果表明 ,SPSO是有效的神经网络训练算法 . 展开更多
关键词 粒子群优化 神经网络 遗传算法 模式分类
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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量：33
17
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测
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粒子群优化BP神经网络的激光铣削质量预测模型 被引量：11
18
作者 许兆美 刘永志 +1 位作者 杨刚 王庆安 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2370-2374,共5页
为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型... 为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。 展开更多
关键词 激光铣削 粒子群算法 BP神经网络 优化算法
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基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 被引量：7
19
作者 孙伟 张小瑞 +2 位作者 唐慧强 夏旻 张为公 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期219-223,228,共6页
为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟... 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络
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改进粒子群优化算法的BP神经网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：9
20
作者 陶海龙 辜琳丽 张胜召 《铁路计算机应用》 2012年第2期9-12,16,共5页
本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性。仿真结果... 本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性。仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断。相比于常规的BP神经网络模型,此方法不仅改进网络的收敛速度并且提高了预测准确性。 展开更多
关键词 滚动轴承 粒子群优化算法 BP神经网络 诊断
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