自适应BP算法及其在河道洪水预报上的应用 被引量：28

1

作者 覃光华 丁晶 刘国东 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期37-41,共5页

提出一种改进的BP算法 ,即自适应BP算法。该方法采用两种策略 :一是在权重修改公式中加动量项 ;二是学习率随总误差的变化作自适应调整 ,亦即总误差增加时 ,学习率将减小 ,反之学习率增大。以上两种策略能有效的抑制网络陷于局部极小并... 提出一种改进的BP算法 ,即自适应BP算法。该方法采用两种策略 :一是在权重修改公式中加动量项 ;二是学习率随总误差的变化作自适应调整 ,亦即总误差增加时 ,学习率将减小 ,反之学习率增大。以上两种策略能有效的抑制网络陷于局部极小并缩短了学习时间。实例研究表明 ,该算法用于河道洪水的预报 。 展开更多

关键词 神经网络 自适应bp算法 洪水预报

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一种用于特征层融合识别的回弹全局自适应动量BP算法

2

作者 刘慧敏 王宏强 +2 位作者 黎湘 付耀文 沈荣骏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1726-1730,共5页

针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以... 针对特征层融合识别中全局自适应BP算法存在的收敛速度慢、学习不稳定等问题,基于对动量BP算法的详细分析,提出了一种新的全局自适应BP算法——回弹全局自适应动量BP算法(RGMOBP),该算法具有在误差增大时进行权值回弹并减小学习步长以保证权值的调节功能、使误差减小的特点。仿真结果表明:RGMOBP在学习性能上优于其它已有经典全局算法,是一种简单有效的神经网络特征层融合识别算法。 展开更多

关键词 全局自适应bp算法 特征层融合识别 回弹全局自适应动量bp算法 动量bp算法

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一种基于模拟退火的自适应算法 被引量：3

3

作者 唐胜 周经野 +1 位作者 钱跃良 李锦涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第18期43-46,共4页

针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,文章提出了一种新的BP算法———SASSFBP算法。该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局... 针对常规BP算法收敛速度慢和易陷入局部极小的问题,文章提出了一种新的BP算法———SASSFBP算法。该算法根据训练中最近两个梯度的符号及其相对大小来动态地改变权步因子,提高了神经网络的收敛速度,并同时结合模拟退火算法来避免陷入局部极小。仿真实验结果表明:SASSFBP算法在收敛速度与运算精度,以及避免陷入局部极小的能力等方面均明显优于常规的BP算法。 展开更多

关键词 模拟退火 自适应算法 多层前馈神经网络 bp算法 自适应权步因子bp算法

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基于ABP-EKF算法的锂电池SOC估计 被引量：11

4

作者 李军 张俊 张世义 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期135-140,共6页

电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动汽车合理实施电池管理的前提条件和重要依据。针对目前电动汽车对动力电池SOC估计精度的不断提高这一问题,利用联合估计法对锂电池SOC进行研究。基于Thevenin电池模型与修正的安时积... 电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动汽车合理实施电池管理的前提条件和重要依据。针对目前电动汽车对动力电池SOC估计精度的不断提高这一问题,利用联合估计法对锂电池SOC进行研究。基于Thevenin电池模型与修正的安时积分算法,推导出了锂电池的输出方程以及状态空间模型,通过采集实验过程中的相关数据并应用递推最小二乘法对电池模型参数作出辨识。分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法以及自适应BP神经网络算法的原理,联合两种算法并在此基础上提出了自适应BP-EKF算法(ABP-EKF)。运用所提出的算法对锂离子电池SOC进行联合估计,最后通过对比ABP-EKF与EKF两种算法估计锂电池SOC的数据,研究结果表明:所提出ABP-EKF算法相比于EKF算法在均值误差项与均方根误差项分别减少了3.9%和3.79%。 展开更多

关键词 车辆工程 锂电池SOC 扩展卡尔曼滤波算法 自适应bp神经网络算法 联合估计

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改进BP算法用于液体发动机涡轮泵故障诊断 被引量：2

5

作者 黄志祥 张炜 +1 位作者 杨正伟 田干 《控制工程》 CSCD 2007年第S2期144-146,共3页

涡轮泵是液体火箭发动机系统的核心设备,工作环境十分恶劣,极易出现故障,所以对涡轮泵进行准确、快速的故障诊断显得尤为重要。因此提出了利用BP神经网络对其进行故障诊断。而常规BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部最小等缺点,运用一种... 涡轮泵是液体火箭发动机系统的核心设备,工作环境十分恶劣,极易出现故障,所以对涡轮泵进行准确、快速的故障诊断显得尤为重要。因此提出了利用BP神经网络对其进行故障诊断。而常规BP算法存在收敛速度慢、易陷入局部最小等缺点,运用一种改进算法—自适应率BP算法,通过对液体火箭发动机涡轮泵的常见故障进行诊断。诊断结果表明,该改进算法具有收敛速度快,学习记忆稳定,诊断准确等特点。 展开更多

关键词 涡轮泵 自适应率bp算法 故障诊断

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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

6

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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BP模型在降雨径流预报中的应用研究 被引量：14

7

作者 曹广学 张世泉 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第3期350-353,共4页

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资... 简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。 展开更多

关键词 人工神经网络 自适应bp算法 降雨径流预报

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基于动态微粒群算法的神经网络模型及应用研究 被引量：1

8

作者 杨蕾 林红 《水资源与水工程学报》 2013年第5期23-27,32,共6页

通过对微粒群PSO优化算法惯性因子和加速因子的动态调整,保证PSO算法迭代过程中全局与局部寻优能力的动态平衡,构造了一种更加稳定准确的动态微粒群DPSO优化算法。进而将动态微粒群DPSO优化算法与传统BP神经网络相结合,分别采用动态微粒... 通过对微粒群PSO优化算法惯性因子和加速因子的动态调整,保证PSO算法迭代过程中全局与局部寻优能力的动态平衡,构造了一种更加稳定准确的动态微粒群DPSO优化算法。进而将动态微粒群DPSO优化算法与传统BP神经网络相结合,分别采用动态微粒群DPSO优化算法和自适应BP算法对神经网络权值进行全局优化和局部二次优化,建立基于动态微粒群优化算法的神经网络DPSO-NN预测模型。利用所建立的动态微粒群神经网络模型对渤海某海域年极值冰厚进行训练预测,并将训练预测结果与BP-NN、GA-NN、PSO-NN模型的训练预测结果、以及实际数据进行对比分析,验证DPSO-NN预测模型具有更优的训练稳定性和预测准确性,为冰区海洋平台安全评估提供了更为可靠的环境载荷参量。 展开更多

关键词 动态微粒群算法 神经网络 自适应bp算法 全局优化 海冰厚度

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一种加权圆模型的AOA与RSSI融合定位算法 被引量：4

9

作者 邹琰妮 蒋伟 +1 位作者 杨俊杰 隋志成 《导航定位学报》 CSCD 2023年第5期12-20,共9页

针对多径效应和非视距给定位精度带来负面影响的问题,提出一种适用于3个基站的基于加权圆的融合定位算法:将接收信号强度(RSSI)定位法与到达角(AOA)法相融合;并由于传统的无线信号路径损耗模型在预测距离时易对环境参数有所依赖,提出利... 针对多径效应和非视距给定位精度带来负面影响的问题,提出一种适用于3个基站的基于加权圆的融合定位算法:将接收信号强度(RSSI)定位法与到达角(AOA)法相融合;并由于传统的无线信号路径损耗模型在预测距离时易对环境参数有所依赖,提出利用自适应遗传算法(AGA)-反向传播(BP)神经网络来构建传播模型以确定加权圆的权值初始值;最后根据不断迭代的加权范围和角波束来估计待测点位置。实验结果表明,与其他混合定位方法的性能相比,将AGA-BP和加权圆算法相结合能更好地提高定位精度;同时,为测试鲁棒性,加入不同大小的干扰角度,结果可见,提出的算法能有效处理非视距误差。 展开更多

关键词 融合定位算法 自适应遗传算法(AGA)-反向传播(bp)神经网络 加权圆 接收信号强度(RSSI)定位法 到达角(AOA)算法

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基于神经网络的水产养殖水质预测模型研究 被引量：11

10

作者 袁琦 黄建清 +1 位作者 符新 翁绍捷 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第1期143-146,共4页

水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型。神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题。利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB... 水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型。神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题。利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型。在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%。结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况。 展开更多

关键词 神经网络 自适应bp算法 预测模型 PH 水产养殖 水质

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基于人工神经网络的长江三峡年最大洪峰流量长期预报 被引量：6

11

作者 孙树青 胡国华 左利芳 《水电能源科学》 2007年第1期4-7,共4页

将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响宜昌站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子。比较了LMBP算法、自适应BP算法、变步长BP算法、加动量BP算法等几种常见改进BP算法的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的... 将统计相关性分析与模糊方法相结合,识别出影响宜昌站年最大洪峰流量的前期流域降水、大气环流形势等预报因子。比较了LMBP算法、自适应BP算法、变步长BP算法、加动量BP算法等几种常见改进BP算法的优缺点,探讨了BP网络建模过程中存在的问题,建立了LMBP算法和自适应BP算法相耦合的中长期水文预报模型。预报实践表明,所建模型合理、预报效果好、精度高、具有较高的推广和应用价值。 展开更多

关键词 LMbp算法 自适应bp算法 年最大洪峰 长期预报

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混合遗传神经网络在边坡稳定性评价中的应用研究 被引量：13

12

作者 杨蕾 林红 《中国农村水利水电》 北大核心 2006年第7期75-76,79,共3页

将改进的遗传算法与BP神经网络相结合,分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验,结果表明,混合遗传... 将改进的遗传算法与BP神经网络相结合,分析了边坡稳定性的影响因素,建立边坡稳定性评价的神经网络模型。分别用改进的遗传算法和自适应BP算法对网络权值进行全局优化和局部二次优化。选用边坡实例对网络进行训练检验,结果表明,混合遗传神经网络提高了训练速度和泛化能力,对边坡稳定性分析有较好的适用性,为边坡稳定性评价提供了依据。 展开更多

关键词 混合遗传神经网络 边坡稳定性 遗传算法 自适应bp算法 全局优化

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基于小波网络的砂轮状态监测方法 被引量：3

13

作者 刘贵杰 巩亚东 王宛山 《金刚石与磨料磨具工程》 CAS 2003年第3期21-24,共4页

提出了一种基于小波神经网络和模糊控制的砂轮状态在线监测方法 ,该方法通过提取磨削加工过程中有关砂轮状态的声发射信号和功率信号 ,利用小波神经网络 ,实现砂轮状态的在线智能化监测 ;针对多输入输出带来的网络规模增大、收敛速度缓... 提出了一种基于小波神经网络和模糊控制的砂轮状态在线监测方法 ,该方法通过提取磨削加工过程中有关砂轮状态的声发射信号和功率信号 ,利用小波神经网络 ,实现砂轮状态的在线智能化监测 ;针对多输入输出带来的网络规模增大、收敛速度缓慢等问题 ,提出采用尺度参数的自适应调整法及平移参数的寻优搜索法 ,寻找最优小波基元 ,同时采用模糊自适应BP算法对训练速率系数 η和惯性系数α进行在线调整 ,从而简化了小波网络 ,减少了学习次数 ,加快了网络的收敛速度 。 展开更多

关键词 砂轮 状态监测 小波网络 参数寻优搜索 模糊自适应bp算法 磨削加工

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基于连续谱特征提取的被动声纳目标识别技术 被引量：23

14

作者 曾庆军 王菲 黄国建 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期382-386,共5页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声纳目标识别系统的关键技术 .针对被动声纳目标识别 ,提出了一种新的连续谱特征提取方法 .此外 ,为了训练神经网络目标分类器 ,将遗传算法和 BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传 BP算法 .最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 .实验结果表明 。 展开更多

关键词 自适应遗传bp算法 连续谱 特征提取 被动声纳目标识别技术

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基于调制线谱特征提取的被动声呐目标识别技术研究 被引量：14

15

作者 王菲 曾庆军 +1 位作者 黄国建 李洪瑞 《舰船科学技术》 北大核心 2002年第2期36-41,共6页

目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP... 目标噪声特征提取和目标分类器设计是被动声呐目标识别系统的关键技术。本文针对被动声呐目标识别 ,首先着重研究了调制线谱特征提取方法 ,然后为了训练神经网络目标分类器 ,本文将遗传算法和BP算法相结合 ,提出了一种新的自适应遗传BP算法。最后 ,对海上实录的三类目标噪声进行了分类识别 ,实验结果表明本文设计的被动声呐目标识别系统具有很好的分类效果。 展开更多

关键词 被动声呐目标识别 调制线谱 特征提取 自适应遗传bp算法

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基于改进型模糊神经网络的设计方案评价方法 被引量：2

16

作者 施亚洲 李文强 李彦 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第11期28-31,35,共5页

产品概念设计方案的准确评价是产品设计开发成败的重要因素。针对当前产品概念设计方案评价方法的不足,结合模糊神经网络的评价方法,提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络评价方法。通过建立模糊评价模型完成网络训练,并采用将遗... 产品概念设计方案的准确评价是产品设计开发成败的重要因素。针对当前产品概念设计方案评价方法的不足,结合模糊神经网络的评价方法,提出了一种基于改进遗传算法的模糊神经网络评价方法。通过建立模糊评价模型完成网络训练,并采用将遗传算法与BP算法相结合的多子群自适应遗传BP算法优化,在全局范围内快速找到最优解。并通过Matalab实现了对迷你型冰箱概念设计方案数据的训练和样本测试,预测结果验证了该方法的准确性和实用性。 展开更多

关键词 方案评价 模糊神经网络 模糊评价模型 多子群自适应遗传bp算法

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