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基于神经网络和粒子群寻优的空气系统解耦控制
1
作者 刘丹阳 沈照杰 +1 位作者 乔奉亮 王彦岩 《内燃机学报》 北大核心 2025年第5期460-468,共9页
基于内燃动力智能控制算法国际挑战赛提供的多输入、多输出增压直喷发动机模型和整车模型,结合反向传播神经网络(BPNN)、粒子群寻优算法(PSO)、比例-积分-微分(PID)控制,设计一种BPNN-PSO-PID联合解耦控制器.为了减小耦合误差,实现对废... 基于内燃动力智能控制算法国际挑战赛提供的多输入、多输出增压直喷发动机模型和整车模型,结合反向传播神经网络(BPNN)、粒子群寻优算法(PSO)、比例-积分-微分(PID)控制,设计一种BPNN-PSO-PID联合解耦控制器.为了减小耦合误差,实现对废气再循环(EGR)和涡轮放气阀等效流通直径的目标跟踪及解耦控制,采用PSO算法对EGR阀门开度的PID控制参数进行寻优,采用BPNN算法以误差反向传播的方式对涡轮放气阀等效流通直径的PID控制参数进行迭代,并在Simulink平台上评测联合解耦控制器在两种行驶车速下的控制效果.结果表明:相比于BPNN-PID算法,BPNN-PID与PSO-PID联合算法使增压压力和EGR率的平均积分绝对误差分别降低31.86%和2.46%,在不同行驶车速下均表现出良好的控制效果. 展开更多
关键词 增压直喷发动机 反向传播神经网络 粒子群算法 空气系统解耦控制
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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
2
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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基于粒子群优化BP神经网络的步态相位识别
3
作者 代金隧 何志琴 +3 位作者 马家庆 吴钦木 刘洪举 李永杰 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第10期78-81,共4页
为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划... 为了解决传统的反向传播(BP)神经网络在步态相位识别中易陷入局部最优解的问题,并增强BP神经网络在步态相位识别的准确性和高效性,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络识别算法。该算法以经过滤波、特征提取以及基于步态相位划分准则分割后的数据作为输入,通过不断迭代更新粒子的速度和位置,来优化BP神经网络的权重和阈值。基于优化后的BP神经网络对输入数据进行训练,导出训练好的模型参数,并将其嵌入到外骨骼样机中进行实时步态相位识别测试。结果显示,该模型具有良好的实时性和高准确率,能够准确地识别步态相位。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 反向传播神经网络 步态相位 外骨骼样机
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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 被引量：1
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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结合更新过程与粒子群优化的BP神经网络铁路物资预测模型
5
作者 黄自力 蔡小强 +8 位作者 金荣森 刘承亮 廖志刚 刘立法 孙晶 王芳 刘柏志 王劲 戴梦岚 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3011-3024,共14页
非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经... 非周期性消耗的铁路运营物资(即偶换件),包括导轨、指示器、弹簧片、散热器组件、蓄电池标牌、灯头接头等,是铁路部门生产及经营的重要资源。由于该类物资的易耗性和偶然性,采用高精度的方法预测物资需求能够显著提升铁路部门的日常经营效率,也能加强灾害状态下铁路部门的反应能力。本研究聚焦于分析广州铁路集团各地区物资出库数据,由于铁路物资需求具有较大的随机性与偶然性,普通的拟合函数较难刻画其复杂的变动关系。因此,探讨一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)与反向传播神经网络(backpropagation neural network, BPNN)的铁路物资需求预测方法。该方法基于神经网络优化中的频率原则及凝聚现象的理论基础,通过PSO对BPNN进行预训练,赋予其一个较大的初始化权重,使其最终能够学到一个较为复杂的拟合函数,从而刻画物资数据的复杂性与随机性。此外,针对部分具有高频次、高周转物理特性的物资,利用调整后的更新过程(renewal process, RP)对物资数据进行时间序列建模,然后将该时间序列预测值作为一列新的特征,加入先前的神经网络模型中,取得更高的预测精度。与传统机器学习和深度学习方法相比,结合更新过程与粒子群优化的反向传播神经网络(RP-PSO-BPNN)模型表现出色,具有较强的泛化能力,成功克服了传统方法中常见的局部最优问题。PSO算法在优化过程中的高效性得到了验证,相对于传统梯度下降方法,PSO算法显著减少了训练时间。此外,RP-PSO-BPNN模型在不同选定物资的实时序列波动上表现出良好的拟合,证实了其适用性和实用性。本研究通过提出的RP-PSO-BPNN模型为铁路物资,特别是非周期性消耗的铁路物资需求预测领域提供了具有增强预测准确性的方案。未来研究方向包括进一步优化模型结构、探索其他元启发式算法,以及引入更多领域特定因素以提升模型的泛化能力和适应性。 展开更多
关键词 铁路物资数据 物料预测 粒子群优化 反向传播神经网络 PSO-BPNN 泛化性 更新过程
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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
6
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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基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型 被引量：18
7
作者 张玲 王玲 吴桐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期775-779,共5页
针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传... 针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 热舒适度 预测 反向传播神经网络 粒子群优化算法 模型
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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：3
8
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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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
9
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PSO-BP神经网络的SiC MOSFET模块寿命预测方法研究与实现
10
作者 毛明波 孟昭亮 +1 位作者 高勇 杨媛 《电源学报》 北大核心 2025年第1期229-235,258,共8页
针对目前碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管Si CMOSFET(siliconcarbidemetal-oxide-semiconductor field-effect transistor)实际工况中在线寿命预测难度大的问题,提出1种基于粒子群优化-反向传播PSO-BP(particle swarm optimization-... 针对目前碳化硅金属氧化物半导体场效应晶体管Si CMOSFET(siliconcarbidemetal-oxide-semiconductor field-effect transistor)实际工况中在线寿命预测难度大的问题,提出1种基于粒子群优化-反向传播PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)神经网络的SiC MOSFET模块寿命预测数字化实现方法。首先,利用导通压降平台提取Si CMOSFET的导通压降作为温敏电参数,建立基于实验数据的结温预测方案;其次,利用功率循环加速老化实验平台,提取老化特征数据,建立基于PSO-BP神经网络的寿命预测方案;然后,将结温预测方案与寿命预测方案移植到可编程阵列逻辑中,实现SiC MOSFET寿命预测数字化;最后,设计了验证电路。实验表明,数字化显示的结温与真实结温的误差为4.73℃,与真实寿命次数的误差百分比为4.1%,证明所提寿命预测方法得到了数字化实现,并能够准确预测SiC MOSFET模块的寿命次数。 展开更多
关键词 SiC MOSFET 粒子群优化-反向传播 寿命预测 数字化
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基于PSO-BP神经网络的角接触球轴承凸出量预测
11
作者 章如意 段玥晨 +1 位作者 张瑞 赵明辉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第9期134-137,143,共5页
针对人工测量角接触球轴承的凸出量,对轴承进行配对效率较低的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)—反向传播(BP)神经网络的角接触球轴承凸出量预测方法。根据200组实验数据,通过灰色关联度分析,选取了角接触球轴承内外圈的宽度、沟位、沟... 针对人工测量角接触球轴承的凸出量,对轴承进行配对效率较低的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)—反向传播(BP)神经网络的角接触球轴承凸出量预测方法。根据200组实验数据,通过灰色关联度分析,选取了角接触球轴承内外圈的宽度、沟位、沟径和沟道曲率半径作为建模数据集,分别利用BP神经网络、遗传算法(GA)—BP神经网络、PSO-BP神经网络建立角接触球轴承凸出量预测模型。结果表明:PSO-BP神经网络预测模型预测效果最好,决定系数(R^(2))达0.986 3,整体误差≤±0.70%,能够较为准确地预测角接触球轴承的凸出量,提高轴承的配对效率。 展开更多
关键词 角接触球轴承 凸出量 灰色关联度分析 反向传播神经网络 遗传算法 粒子群优化算法
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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
12
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：2
13
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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神经网络和粒子群算法优化γ-氨基丁酸发酵培养基的研究 被引量：13
14
作者 夏江 梅乐和 +3 位作者 黄俊 盛清 许静 吴晖 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期997-1001,共5页
通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响。今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化。首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的... 通过进行过的预实验,已知葡萄糖、L-谷氨酸钠和四水硫酸锰这三种发酵培养基成分对乳酸菌产GABA有重大影响。今运用神经网络和粒子群算法,对这三种成分进行了摇瓶发酵优化。首先,通过逐一单因素实验,来确定神经网络建模时三个输入参数的合适取值区域:葡萄糖10～30g·L-1,L-谷氨酸钠50～80g·L-1,四水硫酸锰2～20mg·L-1。然后按照Hybrid设计进行实验,选取11组训练样本来建立人工神经网络模型,得到三种培养基成分浓度和GABA产量之间的关系模型。最后依赖于建立好的ANN模型,由PSO进行全局搜索寻优得到使GABA产量最大时的培养基浓度。在优化后的条件下,GABA积累浓度平均达到(33.42±1.35)g·L-1,较优化前提高96.5%。 展开更多
关键词 Γ-氨基丁酸 优化 神经网络 粒子群算法
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基于量子粒子群优化反向传播神经网络的手势识别 被引量：6
15
作者 杨志奇 孙罡 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第A01期137-140,共4页
反向传播(BP)神经网络算法在手势识别中得到了广泛的应用。为了对算法进行改进以提高BP神经网络的学习效率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络的手势识别训练算法。在手势识别过程中,首先采用量子粒子群算法(QPSO)训练BP神经网络,... 反向传播(BP)神经网络算法在手势识别中得到了广泛的应用。为了对算法进行改进以提高BP神经网络的学习效率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络的手势识别训练算法。在手势识别过程中,首先采用量子粒子群算法(QPSO)训练BP神经网络,获得优化的BP神经网络权值和阈值;合理地定义并提取BP神经网络的手势识别样本;最后采用训练过的BP神经网络对动态手势进行识别。该算法简单,不依赖初始值,并且收敛速度快,尤其对于高维复杂问题,能保证收敛到最优解。实验结果表明,该算法平均训练时间达到5.15 s,识别正确率达到95.1%,效果明显优于一般的BP神经网络算法。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 量子粒子群算法 手势识别 权值 阈值
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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
16
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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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
17
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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基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法
18
作者 张明聚 秦胜旺 +3 位作者 李鹏飞 葛辰贺 杨萌 谢治天 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期95-104,共10页
针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention... 针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention)组合成GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP神经网络模型.依托南京双子座基坑工程,采用PLAXIS 2D模拟了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征,并结合20组南京地区基坑实测监测数据作为数据集,以均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数(RSquare,R2)作为评价指标,将不同神经网络的预测值和实际监测值进行对比.研究结果表明:GAAttention-BP和PSO-Attention-BP的MSE分别为3.47和3.22,MAE分别为1.59和1.47,R2分别为0.93和0.96,较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升,预测效果较好;基于注意力机制的权重分配结果表明,基坑深度和地下连续墙的宽度对围护结构变形的影响最为显著,其权重系数分别高达1.33和1.17. 展开更多
关键词 深基坑工程 数值模拟 注意力机制 反向传播 遗传算法 粒子群算法
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基于蚁群算法优化反向传播神经网络的软件质量预测 被引量：7
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作者 朱嘉豪 郑巍 +2 位作者 杨丰玉 樊鑫 肖鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第11期3568-3573,共6页
针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质... 针对基于反向传播神经网络(BPNN)的软件质量预测模型存在收敛慢、模型精度不高的问题,提出一种基于蚁群算法优化BPNN的软件质量预测(SQP-ACO-BPNN)方法。首先,选择软件质量评价指标,确立软件质量评价体系;其次,采用BPNN构建初始软件质量预测模型,并利用蚁群优化(ACO)算法确定若干网络结构、网络初始连接权值和阈值;再次,给出网络结构评价函数,选择神经网络模型的最佳结构、网络初始连接权值和阈值;最后,通过BP算法训练该网络,得到最终的软件质量预测模型。在机载嵌入式软件质量预测数据上的实验结果表明,优化后的BPNN模型有效提高了预测的准确率、精确率、召回率和F1值,并且模型能够更快收敛,验证了SQP-ACO-BPNN方法的有效性。 展开更多
关键词 软件质量预测 蚁群优化算法 反向传播神经网络 网络结构评价
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对比研究响应面法和BP神经网络-粒子群算法优化调理松板肉加工工艺 被引量：10
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作者 胡欣颖 李洪军 +3 位作者 李少博 曾令英 李俊宏 贺稚非 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第24期179-187,共9页
为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声-真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络-粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法... 为优化调理松板肉加工工艺,提升松板肉品质,采用超声-真空协同处理以提升肉的质构特性和成品率。在单因素的基础上,应用Box-Behnken试验设计,对比分析响应面法和BP神经网络-粒子群算法对调理松板肉成品率的影响。试验结果表明,响应面法优化的超声-真空协同处理最佳工艺为液肉百分比48.10%、超声功率246.04 W、真空度61.11 kPa,成品率理论预测值为94.82%,验证值为92.84%,相对误差值为2.09%。BP神经网络-粒子群算法分析的最佳工艺为液肉百分比51.00%、超声功率235.36 W、真空度66.11 kPa,成品率理论预测值为95.48%,验证值为94.96%,相对误差值为0.54%。BP神经网络-粒子群算法优化出的成品率更高,误差更小,说明该方法在食品加工领域应用前景更广阔,同时也为食品研究提供了新思路。 展开更多
关键词 调理肉制品 超声-真空协同处理 响应面法 BP神经网络 粒子群算法
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