遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量：3

1

作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多

关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型

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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

2

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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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

3

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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基于粒子群与神经网络的光伏逆变器设计 被引量：2

4

作者 张玉 周睿 张烈平 《现代电子技术》 北大核心 2019年第2期85-88,93,共5页

PI控制具有结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点,但其参数的整定较为困难,并且在光伏发电这种系统复杂的非线性情况下,无法较好地跟踪系统变化。针对上述问题,建立并分析了逆变器的模型,在此基础上提出一种基于粒子群与神经网络相结合... PI控制具有结构简单、鲁棒性好、可靠性高等优点,但其参数的整定较为困难,并且在光伏发电这种系统复杂的非线性情况下,无法较好地跟踪系统变化。针对上述问题,建立并分析了逆变器的模型,在此基础上提出一种基于粒子群与神经网络相结合的逆变器控制算法,以绝对误差和与总谐波畸变率作为约束条件,对系统进行离线寻优,得到最优PI参数的样本。利用神经网络对样本进行训练,得到系统的逆模型,对变化的负载进行补偿,从而使输出能较好地跟随系统变化。系统仿真与实验结果表明,该方法可以有效地提高光伏逆变器的动态响应速度,并降低输出电压的谐波含量。 展开更多

关键词 粒子群优化 神经网络 光伏逆变器 算法 逆模型 谐波含量

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用动态层次聚类算法改进粗糙集-神经网络建模过程

5

作者 余启刚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第z1期21-24,共4页

用动态层次聚类算法取代原先用于粗糙集-神经网络建模方法中的模糊-C-mean一般聚类算法,统一处理粗糙集理论中的离散与连续属性.从而使性能卓越的粗糙集-神经网络模型的应用范围得到了极大的拓展,使之具有了普遍性意义.

关键词 动态层次聚类算法 粗糙集-神经网络模型 连续与离散属性

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基于ALIF-VMD二次分解的NGO-CNN-LSTM电力负荷短期组合预测模型 被引量：1

6

作者 张琳 高胜强 +2 位作者 宋煜 卜帅羽 余伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4583-4597,共15页

针对电力负荷预测过程中普遍存在的负荷波动变化趋势明显、随机性强,以及预测模型的参数取值不合理导致的精度偏低问题,提出了一种基于ALIF-VMD(adaptive local iterative filtering-variational mode decomposition)二次分解和北方苍... 针对电力负荷预测过程中普遍存在的负荷波动变化趋势明显、随机性强,以及预测模型的参数取值不合理导致的精度偏低问题,提出了一种基于ALIF-VMD(adaptive local iterative filtering-variational mode decomposition)二次分解和北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)优化CNN-LSTM(convolutional neural networks-long short-term memory)的电力负荷组合预测模型,在使用交叉映射收敛方法(convergent cross-mapping, CCM)准确识别电力负荷的关键影响因素的基础上,创新性地联合使用ALIF、基于NGO的VMD和模糊熵(fuzzy entropy, FE)对原始负荷序列进行组合分解和必要的重组;针对分解和重组后生成的模态分量,结合NGO确定的CNN-LSTM模型最优超参数组合,建立预测精度高、训练时间短、收敛速度快的NGO-CNN-LSTM日前电力负荷组合预测模型。与其他基准模型的对比结果表明,该模型具有更好的适应性和预测精度,可为电力系统的安全、可靠、经济运行提供重要的技术支撑。 展开更多

关键词 负荷预测 序列分解与重组 北方苍鹰算法 卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型

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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：19

7

作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页

应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多

关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 BP算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理

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基于BP神经网络的隧道稳定性分析研究 被引量：17

8

作者 田明杰 牟智恒 仇文革 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S2期260-266,共7页

通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长... 通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长、减速增长、逐渐收敛阶段。可通过受力F与变形S的变化规律评判隧道稳定性,当S增大,Δs增大,F增大,ΔF增大,处于变加速增长阶段,隧道稳定性差;当S增大,Δs减小或增大,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速增长阶段,隧道稳定性较差;当S增大或减小,Δs减小,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速状态,隧道稳定性较好;当S减小或不变,Δs减小,F减小或不变,ΔF减小,处于收敛阶段,隧道稳定性良好。 展开更多

关键词 L-M算法 BP神经网络回归与预测 隧道稳定性 受力-变形综合判定模型

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基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型 被引量：1

9

作者 熊伟 程加堂 艾莉 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期247-249,共3页

为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,... 为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,该方法的平均绝对误差及均方误差分别为17.76%和3.68%,均小于单一模型、线性组合模型及神经网络组合模型的预测结果,提高了网络的泛化能力,降低了预测风险,为风电场风速预测提供了一种新途径。 展开更多

关键词 风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化BP神经网络

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基于PPO-NN的数据驱动重介质选煤预测模型 被引量：1

10

作者 张云飞 《洁净煤技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S02期687-691,共5页

针对重介质选煤工艺过程复杂、非线性强、难以建立精确数学模型的问题,将捕食-食饵(Prey-Predator Optimization,PPO)算法的全局优化能力与神经网络(Neural Network,NN)的非线性映射能力相结合,建立了基于工业数据的重介质选煤灰分质量... 针对重介质选煤工艺过程复杂、非线性强、难以建立精确数学模型的问题,将捕食-食饵(Prey-Predator Optimization,PPO)算法的全局优化能力与神经网络(Neural Network,NN)的非线性映射能力相结合,建立了基于工业数据的重介质选煤灰分质量分数的预测模型。通过将NN的连接权重及阈值转换成PPO算法的可行解,再通过该优化算法更新可行解,寻找到能够使预测模型输出值与真实值相差最小的网络权重与阈值。通过实验验证了所提方法的有效性,基于PPO-NN所得灰分预测模型的均方根误差、平均绝对误差、决定系数等多个运行指标均优于传统神经网络。 展开更多

关键词 重介质选煤 神经网络 捕食-食饵优化算法 预测模型

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运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析 被引量：1

11

作者 严祥高 贾小林 朱永兴 《导航定位学报》 CSCD 2023年第5期101-110,共10页

为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算... 为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。 展开更多

关键词 克洛步伽(Klobuchar)模型 遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP) 模型残差 优化

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黄河年降雨-径流BP预测模型研究 被引量：12

12

作者 张少文 张学成 +2 位作者 王玲 王文圣 丁晶 《人民黄河》 CAS 北大核心 2005年第1期18-20,共3页

采用改进的BP算法,对黄河兰州水文站45年(1956～2000年)的年降雨和径流实测资料进行了分析,建立了基于人工神经网络的年降雨-径流预测模型,研究结果表明:仅用预报前时段的年降雨和径流资料作为输入来预测下一时段的径流,其预报精度较差... 采用改进的BP算法,对黄河兰州水文站45年(1956～2000年)的年降雨和径流实测资料进行了分析,建立了基于人工神经网络的年降雨-径流预测模型,研究结果表明:仅用预报前时段的年降雨和径流资料作为输入来预测下一时段的径流,其预报精度较差,但在预报期内有相对误差小于10%的降雨预报值输入时,所建模型对下一时段的径流预测与传统的统计建模方法相比,预报精度较高,能较好地反映黄河上游区的年降雨-径流规律。 展开更多

关键词 人工神经网络 改进BP算法 预测模型 年降雨-径流模型 黄河

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基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制 被引量：6

13

作者 侯海军 雷勇 叶小勇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2039-2043,共5页

针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMA... 针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统。在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整。仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想。 展开更多

关键词 神经网络 模糊小脑模型关节控制器 自适应逆控制 BP算法

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基于ABC-PCNN模型的图像分割 被引量：5

14

作者 廖传柱 张旦 江铭炎 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期558-565,共8页

为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉... 为使标准脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)模型在图像分割中能够自适应地调整模型参数与全局阈值,提高分割效果,该文提出一种基于人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法改进的自适应PCNN模型,即人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络(ABCPCNN)模型;提出了改进后的乘积型交叉熵函数,并利用ABC算法将此函数作为其适应度函数优化输出其连接系数和阈值。采用Lena图像和血细胞图像评估PCNN模型和ABC-PCNN模型的性能。实验结果表明:ABC-PCNN模型对图像的自适应分割效果优于PCNN模型。针对血细胞分割图像中存在的重叠区域,该文结合角点和质点坐标定位重叠区域的二次分割线得到最终分割图像,所提算法高效且能得到较好的分割结果。 展开更多

关键词 脉冲耦合神经网络 人工蜂群算法 人工蜂群算法-脉冲耦合神经网络模型 乘积型交叉熵 图像分割

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电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究 被引量：8

15

作者 刘为 顾洁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第2期45-48,共4页

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,... 电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,以某供电局 2 0 0 0年的负荷实测值建立模型 ,进行了负荷预测 ,与实际值进行比较分析表明 ,这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度 。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测 高木-关野模型 模糊神经网络 BP算法

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柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测 被引量：2

16

作者 张帆 马庆国 +3 位作者 王子玉 曹如楼 李超凡 裴毅强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期473-481,共9页

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度. 展开更多

关键词 柴油机 Wiebe燃烧模型 列文伯格-马夸尔特算法 神经网络 随机森林算法

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基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型 被引量：9

17

作者 武小琳 栾凌 +1 位作者 潘连武 李海龙 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第2期157-163,共7页

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构... 输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。 展开更多

关键词 输变电工程 列文伯格-马夸尔特算法 卷积神经网络 自动计算模型 造价管控

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基于改进TF-IDF与BERT的领域情感词典构建方法 被引量：6

18

作者 蒋昊达 赵春蕾 +1 位作者 陈瀚 王春东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期150-158,共9页

领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于... 领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)与BERT的领域情感词典构建方法。该方法在筛选领域候选情感词阶段对TF-IDF算法进行改进,将隐含狄利克雷分布(LDA)算法与改进后的TF-IDF算法结合,进行领域性修正,提升了所筛选候选情感词的领域性;在候选情感词极性判断阶段,将情感倾向点互信息算法(SO-PMI)与BERT结合,利用领域情感词微调BERT分类模型,提高了判断领域候选情感词情感极性的准确程度。在不同领域的用户评论数据集上进行实验,结果表明,该方法可以提高所构建领域情感词典的质量,使用该方法构建的领域情感词典用于汽车领域和手机领域文本情感分析的F1值分别达到78.02%和88.35%。 展开更多

关键词 情感分析 领域情感词典 词频-逆文档频率 隐含狄利克雷分布 情感倾向点互信息算法 BERT模型

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基于替代模型和流向算法的地下水污染源反演识别 被引量：8

19

作者 罗成明 卢文喜 +3 位作者 潘紫东 王梓博 徐亚宁 白玉堃 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期5823-5832,共10页

应用模拟-优化的理论和方法,对地下水污染源的相关信息、模拟模型的渗透系数以及抽水井的抽水量进行同步识别.首先,根据假想例子构建地下水污染数值模拟模型.然后,分别运用BP神经网络(BPNN)方法和核极限学习机(KELM)方法构建模拟模型的... 应用模拟-优化的理论和方法,对地下水污染源的相关信息、模拟模型的渗透系数以及抽水井的抽水量进行同步识别.首先,根据假想例子构建地下水污染数值模拟模型.然后,分别运用BP神经网络(BPNN)方法和核极限学习机(KELM)方法构建模拟模型的替代模型,优选出拟合精度更高的替代模型嵌入到后续的优化模型中,以此减少计算负荷并提升替代模型对模拟模型的逼近精度.最后,采用流向算法(FDA)对优化模型进行求解,得到反演结果,同时,将其分别与麻雀搜索算法(SSA)和粒子群优化算法(PSO)得到的反演结果进行对比.结果表明:相比于KELM替代模型,BPNN替代模型的拟合精度较高,确定性系数、平均相对误差和均方根误差分别为0.9999、0.1723%和0.5625;与PSO和SSA相比,FDA的收敛速度更快,对优化模型的求解精度更高,其识别结果的平均相对误差小于7%,提升了地下水污染源反演识别的精度和效率,能够为地下水污染修复、风险评定和责任认定提供可靠的依据. 展开更多

关键词 同步识别 模拟-优化方法 替代模型 流向算法 BP神经网络

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零维预测燃烧模型建模方法

20

作者 胡登 王贺春 +3 位作者 王彬彬 王银燕 杨传雷 史明伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1322-1329,共8页

为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数... 为了解决神经网络建立的柴油机零维燃烧模型对稳态和动态工况预测能力不稳定问题,本文采用遗传算法对神经网络的初始权值、阈值进行综合优化,提出了遗传算法-神经网络算法。基于TBD620型柴油机,通过稳态和瞬态试验获得运行参数和缸压数据,通过代数分析法结合遗传算法获得对应燃烧参数,最后分别利用遗传算法-神经网络算法和神经网络算法对燃烧模型进行构建并对比辨识结果。结果表明:与神经网络算法相比,遗传算法-神经网络算法构建的零维燃烧模型对应φ_(50)和IMEP预测值平均误差分别降低了43.84%和42.73%,遗传算法具有高效的权值、阈值寻优能力,模型具有更高的预测精度,泛化性更好,适用于柴油机零维燃烧模型研究。 展开更多

关键词 柴油机 韦伯方程 零维燃烧模型 神经网络 遗传算法 生物柴油 代数分析法 遗传算法-神经网络算法

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