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改进鲸鱼算法构建反向传播神经网络粮食产量预测模型及效果分析
1
作者 赵晶晶 陈岩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2748-2759,共12页
为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线... 为了给农业及其相关部门制定粮食策略提供理论依据,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的反向传播(back propagation,BP)神经网络混合算法(IWOA-BP)。该混合算法先通过引入改进收敛因子、非线性惯性权重和最优邻域扰动策略改进鲸鱼优化算法,再将其最优解赋值给BP神经网络的权值和阈值,最终提高IWOA-BP的收敛速度和收敛精度。选取全国近45年粮食总产量和7种影响因素(有效灌溉面积、化肥施用量、农村用电量、农业机械总动力、粮食作物播种面积、受灾面积和农村人均消费支出)作为数据集,构建基于改进鲸鱼算法的反向传播神经网络粮食产量预测模型。多次实验表明,IWOA-BP模型在测试集上的表现均优于其他预测模型,包括长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)预测模型、极限学习机(extreme learning machine,ELM)预测模型、基于鲸鱼优化算法的BP神经网络(WOA-BP)预测模型以及基于粒子群算法的BP神经网络(PSO-BP)预测模型。IWOA-BP模型和ELM模型相比,前者的均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)分别降低了77.12%、88.18%;和LSTM模型相比,前者的RMSE、MAPE分别降低了69.11%、47.36%;和WOA-BP模型相比,前者的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、RMSE和MAPE分别降低了43.78%、43.22%、45.96%。和PSO-BP模型相比,前者的MAE、RMSE、MAPE分别降低了89.67%、90.61%、90.82%。因此IWOA-BP预测模型的决定系数更高、预测误差更小且收敛速度更快,可有效地预测粮食产量,对于农业部门和相关政策制定者来说具有重要的技术参考价值。 展开更多
关键词 粮食产量 反向传播神经网络 鲸鱼优化算法 非线性惯性权重 随机扰动策略
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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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基于遗传算法优化反向传播网络的汽车造型评价
3
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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基于连续小波变换和反向传播神经网络的水稻SPAD值估测 被引量：1
4
作者 胡文瑞 高倩文 +1 位作者 阳会兵 高志强 《山东农业科学》 北大核心 2025年第4期154-162,共9页
为构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,本试验以“晶两优华占”为供试材料,设置3个施肥处理,于全生育期内连续定期测定高光谱反射率与SPAD值数据,利用植被指数和连续小波变换(CWT)提取光谱的敏感信息,再利用传统的线性和非线性拟... 为构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,本试验以“晶两优华占”为供试材料,设置3个施肥处理,于全生育期内连续定期测定高光谱反射率与SPAD值数据,利用植被指数和连续小波变换(CWT)提取光谱的敏感信息,再利用传统的线性和非线性拟合以及反向传播神经网络(BPNN)算法建立水稻叶片SPAD值的估测模型,并利用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)对模型的估测效果进行比较分析。结果表明:基于传统方法(线性函数、对数函数、指数函数、二次函数拟合),以9个常用植被指数为自变量构建的SPAD值反演单变量模型精度较低(RPD<1.4);选用6种母小波函数进行CWT,可以有效提高叶片高光谱反射率与SPAD值之间的相关性,以各母小波函数的最佳小波系数为自变量构建单变量模型,精度明显提高,可以达到SPAD值的粗略评估水平(RPD在1.523~1.581之间)。基于BPNN算法构建的水稻叶片SPAD值估测模型精度较单变量模型明显提高,RPD均在1.823~2.342,其中以bior3.3、gaus4作为母小波函数构建的BPNN模型具有良好的预测能力,RPD分别为2.342、2.178,但以gaus4作为母小波函数构建的BPNN模型存在过拟合现象。综合来看,用bior3.3作为母小波函数分解得到的前10个最佳小波系数构建的BPNN模型精度最高,R2、RMSE分别为0.818、1.441,可以对水稻叶片SPAD值进行良好的预测。本研究证明了CWT可以有效提取水稻叶片光谱特征中的敏感信息,建立的bior3.3-BPNN模型可用于其SPAD值的监测,这可为后续水稻全生育期叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考,并为水稻生长发育动态的实时监测提供技术支持。 展开更多
关键词 水稻 SPAD值 高光谱 植被指数 连续小波变换 反向传播神经网络
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预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建
5
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
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基于反向传播人工神经网络法构建果实及种子类中药饮片自动煎药机煎煮得药量预测模型
6
作者 汤波 朱江 +1 位作者 胡爱红 朱茂 《中成药》 北大核心 2025年第4期1386-1390,共5页
目的基于反向传播人工神经网络法构建果实及种子类中药饮片煎煮得药量预测模型。方法通过实验收集常用的166种果实及种子类中药饮片的煎煮信息,以浸泡时间、机器死体积、吸水系数、饮片质量、饮片厚度、平均体积、煎煮时间、加水量、煎... 目的基于反向传播人工神经网络法构建果实及种子类中药饮片煎煮得药量预测模型。方法通过实验收集常用的166种果实及种子类中药饮片的煎煮信息,以浸泡时间、机器死体积、吸水系数、饮片质量、饮片厚度、平均体积、煎煮时间、加水量、煎煮温度、得药量为变量,采用反向传播人工神经网络法构建中药饮片煎煮得药量的预测模型。结果与实测值相比,36例验证组预测数据的误差均在0.5%以内,得药量的真实值和预测值的相关系数为0.994,预测结果较为理想。结论该模型可用于预测果实及种子类中药饮片煎煮得药量,有望为中药饮片煎药加水量提供依据。 展开更多
关键词 中药饮片 果实 种子 煎煮得药量 人工神经网络 反向传播 自动煎药机
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基于反向传播神经网络分析的田菁胶添加对萨拉米发酵香肠品质的影响
7
作者 卢慧 宋艾颖 +4 位作者 凌峰 蔡玉玲 黄启亮 刘云国 康大成 《食品科学》 北大核心 2025年第13期54-62,共9页
旨在探讨基于反向传播神经网络(backpropagation-artificial?neural?network,BP-ANN)分析田菁胶添加对萨拉米发酵香肠品质的影响。本研究设计4个处理组:空白对照组(CK)、接种复合发酵剂处理组(CG)、添加田菁胶处理组(SE)和添加田菁胶与... 旨在探讨基于反向传播神经网络(backpropagation-artificial?neural?network,BP-ANN)分析田菁胶添加对萨拉米发酵香肠品质的影响。本研究设计4个处理组:空白对照组(CK)、接种复合发酵剂处理组(CG)、添加田菁胶处理组(SE)和添加田菁胶与接种复合发酵剂处理组(SE-CG)。通过测定发酵香肠的pH值、水分活度(aw)、色差、质构特性、感官评定和电子鼻等指标,系统评估田菁胶添加对萨拉米发酵香肠品质的影响。研究表明,田菁胶与发酵剂共同添加时可快速降低产品pH值和aw值,有利于萨拉米香肠的最终品质的形成;与CK和CG组相比,添加田菁胶可显著改善SE-CG组的a^(*)值(4.64±0.38)和硬度((60.95±1.48)N)。此外,电子鼻分析表明,田菁胶结合发酵剂可显著增加产品中含硫化合物、醇类以及芳香族化合物的浓度。BP-ANN模型被用于对香肠品质进行分类和预测,结果显示模型的准确率达到96%,具有较高的分类精度和预测能力。此外,通过沙普利加和解释方法用于BP-ANN模型解释,揭示了不同品质指标对模型预测的重要性,发现其中电子鼻传感器S12信号、硬度和咀嚼性等特征对模型预测贡献较大。 展开更多
关键词 萨拉米发酵香肠 田菁胶 反向传播神经网络 品质分析 沙普利加和解释方法
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反向传播神经网络结合紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒的判别研究
8
作者 赵玉霞 张明锦 +2 位作者 王茹 张世芝 殷博 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1290-1299,共10页
“互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(U... “互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(UV-NIR)结合反向传播神经网络(BPNN)法建立了快速、无损、高效的“互助”青稞酒判别分类模型。由于光谱特征峰叠加干扰,未经优化的光谱受到噪声和基线漂移等影响,采用标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1D)和二阶导数(2D)4种预处理方法对光谱进行去噪处理。相对单一光谱,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,通过竞争自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、变量投影重要性分析(VIP)和变量组合集群分析(VCPA)5种变量筛选方法选择特征变量,达到优化模型性能及融合两种光谱有效信息。选择最佳方法建立单一光谱和融合光谱的BPNN模型。结果表明,UV光谱经SNV预处理以SPA选择30个特征变量建立的分类模型识别效果最好,分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0180、1、0.9283、0.9587、0.9130、0.9297;NIR和UV-NIR经SG预处理后以PCA分别选择84和106个特征变量建立的分类模型识别效果最好,NIR光谱分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000;UV-NIR光谱分类准确率为100%、MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0057、1.000、1.000、0.9871、0.9913、0.9964;与单一光谱建模相比,融合光谱可明显提高分类模型的预测能力和稳健性,实现“互助”青稞酒的快速、无损分析。 展开更多
关键词 “互助”青稞酒 紫外光谱 近红外光谱 光谱融合 变量筛选 反向传播神经网络(BPNN)模型
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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
9
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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基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量：2
10
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
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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
11
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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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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改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
13
作者 孟桐 雷鸣 +2 位作者 宋文广 王丹丹 黄梦可 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1258-1267,共10页
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性... 针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 核主成分分析 MORLET小波 多目标蜻蜓算法 反向传播神经网络 联合收割机 故障诊断
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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Alopex进化算法和集成学习的多模态神经网络的污水反渗透过程建模
15
作者 周洋 梁聃 +2 位作者 汪恺 张艺蓝 贾立 《化工学报》 北大核心 2025年第4期1661-1670,共10页
面向污水反渗透给水预处理中超滤性能动态过程,提出一种基于训练质量的AdaBoost策略和基于Alopex进化算法的多模态神经网络机器学习方法。首先,构建了一类适用于任意分布的广义贝叶斯推断概率指标对超滤反渗透污水处理过程中过滤和反洗... 面向污水反渗透给水预处理中超滤性能动态过程,提出一种基于训练质量的AdaBoost策略和基于Alopex进化算法的多模态神经网络机器学习方法。首先,构建了一类适用于任意分布的广义贝叶斯推断概率指标对超滤反渗透污水处理过程中过滤和反洗等多模态状态进行分类,然后使用基于Alopex进化算法和基于分布的AdaBoost集成策略的神经网络算法针对每一个模态过程分别建模,最后利用构建的每个模态的基于广义贝叶斯推理的概率指标,将多模态的多个模型集成。为了验证所提方法的有效性,将该方法应用到美国某社区采集的两年数据集中,结果表明该方法对膜阻力和反洗效率具有很好的预测性能,能够很好地预测预期水质变化性能。 展开更多
关键词 超滤反渗透过程 反冲洗效率 水力膜阻力 反向传播神经网络
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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
16
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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大容积电烤箱内传热过程的反向传播神经网络控制算法
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作者 姚青 唐巍峰 +4 位作者 郑鑫 王锐 梁文龙 刘玉贤 褚雯霄 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期73-83,共11页
大容积电烤箱内存在严重加热不均匀问题,限制其在商业和家用领域的广泛应用,传统比例-积分-微分(PID)控制算法存在弛豫时间长、温控精度差等问题,导致被加热目标无法维持在最佳烹饪热环境。通过自编程构建了一种反向传播神经网络(BPNN)... 大容积电烤箱内存在严重加热不均匀问题,限制其在商业和家用领域的广泛应用,传统比例-积分-微分(PID)控制算法存在弛豫时间长、温控精度差等问题,导致被加热目标无法维持在最佳烹饪热环境。通过自编程构建了一种反向传播神经网络(BPNN)控制策略,以改善大容积电烤箱的加热速率、温控精度及热均匀性为目标,通过局部速度、温度分布与美拉德反应可视化实验测试,探究了风扇转速、对流与辐射加热功率和排气流量等因素的影响。实验结果表明:在提升算法鲁棒性后,BPNN算法对烤箱内温度预测误差显著降低;相比PID控制方法,采用BPNN算法的被加热目标过热度最多降至6℃,温控精度显著提高;被加热目标表面温度的相对极差从54%降至36%,速度相对极差从71.4%下降至39%,均匀性显著增强;电烤箱的加热弛豫时间从230 s降至100 s。BPNN算法能够实现大容积电烤箱更精确、更快速、更均匀的温度控制。 展开更多
关键词 电烤箱 反向传播神经网络 对流与辐射 热均匀性 弛豫时间
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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
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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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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量：7
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作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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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
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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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