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基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型
1
作者 徐佳莹 宁璐 《南方农机》 2025年第14期5-8,20,共5页
【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)... 【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)含量、叶室内CO_(2)含量以及土壤含水量为主要测定影响因素,建立了一种基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型。并通过设立正常浇水组和抗旱少水组两个处理组,利用BP神经网络与遗传算法优化BP神经网络对测试数据进行建模,对比两种算法的仿真时间和预测误差。【结果】正常浇水组优化后的建模仿真时间减少了4.937 55 s,抗旱少水组优化后的建模仿真时间减少了6.124 97 s;正常浇水组优化后的误差值降低了0.737 9,抗旱少水组优化后的误差值降低了1.572 5,说明遗传算法优化BP神经网络预测模型的综合预测结果更优。【结论】遗传算法优化BP神经网络预测模型有效修正了传统BP神经网络预测过程中存在的弊端,能够更好地展现板栗蒸腾量的非线性特性。本研究可为植株蒸腾量估算和实际需水量计算提供新思路和方法,对植株实现智能化控制具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 蒸腾量预测
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基于BP神经网络和遗传算法的铜-铝双层药型罩结构优化设计
2
作者 李伟芾 高绪杰 +2 位作者 常征 朱立华 朱光明 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期89-95,共7页
为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性... 为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性。同时,构建了BP人工神经网络模型,并将预测值作为适应度,使用遗传算法以侵彻深度为优化目标得到对应的最佳结构参数。研究结果表明:当药型罩锥角为59.07°,壁厚为1.66 mm,长径比为1.36,Cu/Al壁厚比为2.38∶1时,形成的射流侵彻深度相较正交试验优化结果更好。 展开更多
关键词 双层药型罩 bp神经网络 遗传算法 结构优化 数值模拟
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：3
3
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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基于BP神经网络——遗传算法的咖啡壳炭化工艺参数优化
4
作者 张霞 苏盼杰 +2 位作者 朱静哲 王伊洋 黄峻伟 《智能化农业装备学报(中英文)》 2025年第1期51-58,共8页
生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备... 生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率等工艺参数的显著影响,不同炭化工艺不仅决定了生物炭的理化性质,还直接影响其作为炭基肥的缓释性能。传统的实验方法往往需要大量的时间和资源投入,因此,探索更加高效的优化方法成为了研究的热点。本研究采用了BP神经网络与遗传算法相结合的优化方法,针对咖啡壳生物炭的炭化过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率3个关键工艺参数进行预测和优化。研究结果表明,采用BP神经网络—遗传算法优化后的炭基肥,其最佳工艺参数为炭化时间2.8 h、炭化温度780.7℃和升温速率15.1℃/min。在此工艺条件下制备的咖啡壳生物炭基肥,其7 d养分累计释放率为45.9%,表明缓释性能得到了显著提升。综上所述,本研究提出了一种基于BP神经网络和遗传算法的生物炭炭化工艺参数优化方法,能够有效提高炭基肥的缓释性能。该方法不仅为生物炭制备工艺的优化提供了新的技术路径,也为相关领域的研究提供了重要参考,对推动高性能炭基肥的发展具有积极意义。 展开更多
关键词 生物炭 bp神经网络 遗传算法 炭基肥 工艺参数优化
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基于改进淘金算法BP神经网络预测方法研究
5
作者 戴诗雨 孙哲 +1 位作者 袁凯 孙知信 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期121-137,共17页
围绕时间序列数据精准预测的问题,本研究提出了基于改进淘金算法BP神经网络的预测方法。首先,针对传统淘金优化算法(GRO)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,引入了Tent混沌映射和莱维飞行策略,分别对该算法种群初始化和迭代寻优两个阶... 围绕时间序列数据精准预测的问题,本研究提出了基于改进淘金算法BP神经网络的预测方法。首先,针对传统淘金优化算法(GRO)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,引入了Tent混沌映射和莱维飞行策略,分别对该算法种群初始化和迭代寻优两个阶段进行改进,并通过算法测试和方法比较,验证了改进淘金优化算法(DGRO)在解决最优化问题方面的良好的性能。然后,设置BP神经网络基本参数,并利用DGRO对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行调整,构建了DGRO-BP模型。最后,利用某快递驿站实际处理快件量的数据集对本研究提出的模型进行测试。结果显示,DGRO-BP在诸多预测精度评价指标上相较于BP和GWO-BP等具备优越性,尤其是在平均绝对误差(MAE)指标上,DGRO-BP模型的平均绝对误差比标准BP神经网络模型低了约46.15%,证实了DGRO-BP在处理该类问题上的优势,对时间序列数据预测问题的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 淘金优化算法 算法优化 bp神经网络 快递数据预测 测试函数
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基于神经网络和遗传算法的机器人加工工艺优化
6
作者 吴福森 《金刚石与磨料磨具工程》 北大核心 2025年第2期256-265,共10页
以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模... 以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模型训练并进行预测;最后,采用遗传算法对磨削加工工艺参数进行优化。结果表明:磨削工艺参数对3个磨削力分量和磨削合力的影响主次顺序不同,基本上都随径向切深a_(e)、轴向切深a_(p)、进给速度v_(w)的增加呈增长趋势,随主轴转速n的增加呈下降趋势;基于BP神经网络建立的预测模型具有较好的预测精度和稳定性,符合预测要求;同时,采用遗传算法得到的优化磨削工艺参数组合是a_(e)=2.28 mm,a_(p)=2.98 mm,n=9586.65 r/min,v_(w)=2207.67 mm/min,此时的材料去除率预测值_(RMRRP)=14999.79 mm^(3)/min,材料去除率试验值R_(MRRT)=14194.44 mm^(3)/min,试验值相对预测值的相对误差为-5.37%。 展开更多
关键词 机器人加工 正交试验 bp神经网络 遗传算法 工艺参数优化
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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量：2
7
作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化的bp神经网络
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基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测 被引量：6
8
作者 朱文邦 郑秀梅 +2 位作者 杨增增 张大利 吕志栓 《混凝土》 CAS 北大核心 2024年第5期48-51,56,共5页
沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层... 沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层参数为水胶比、砂率、沙漠砂替代率、粉煤灰掺量、减水剂用量,建立遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型。并通过实例验证,将BP神经网络预测的沙漠砂混凝土强度与遗传算法优化BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型具有较好的操作性和预测精度,为提高沙漠砂混凝土强度预测精度开拓新的途径。 展开更多
关键词 沙漠砂混凝土 强度预测 遗传算法 bp神经网络
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基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测 被引量：1
9
作者 赵萍 阮旭东 +4 位作者 刘亚风 赵思逸 孙雨 常杰 周俊 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期889-896,共8页
本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As... 本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 GAbp模型 空间分布预测 重金属含量
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基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法研究
10
作者 吴泽颖 赵强 +1 位作者 胡智辉 王敬钰 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期149-154,共6页
为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用... 为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用遗传算法优化BP神经网络,建立高精度的船舶油耗模型。以1艘液化石油天然气运输船为研究对象,实验结果表明,优化后的BP神经网络油耗模型在预测性能方面获得较大提升,训练集和验证集的均方根误差分别降低了0.1122和0.1068,决定系数提高1.58%。该研究成果能够为船舶节能减排提供可靠的决策支持。 展开更多
关键词 bp神经网络 核主成分分析 遗传算法 船舶油耗 预测模型
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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
11
作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多
关键词 改进PSO算法 bp神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法
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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型 被引量：1
12
作者 刘庆杰 刘博亮 +3 位作者 冯青松 徐璐 罗信伟 刘文武 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2355-2366,共12页
为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素... 为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素,利用斯皮尔曼相关系数得到各类影响因素与振动源强的关系强度。分别建立基于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等5个机器学习模型,对比分析了不同模型对振动源强的预测效果。使用麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的结构、超参数、权重及阈值,对比SSA-GA-BP、SSA-BP、GA-BP神经网络对振动源强的预测精度。最终使用4个差异明显且未经模型学习的新断面验证SSA-GA-BP模型的泛化能力。结果表明:5种机器学习模型中BP神经网络的非线性回归拟合能力最强,验证集MAE损失为1.55 dB,决定系数为0.948;SSA-GA-BP模型对振动源强的预测精度高于SSA-BP和GA-BP,验证集MAE、MAPE和决定系数分别为1.289 dB、1.856%和0.967,有80.11%数据的平均绝对误差在2 dB以内;SSA-GA-BP模型对4个经典的新断面数据预测效果良好,4个断面汇总数据的MAE、MSE和MAPE误差值分别为1.21 dB、2.18 dB和1.67%,决定系数为0.977,有70%数据的预测误差在2 dB以内,证明了SSA-GA-BP模型有较强的泛化能力。SSA-GA-BP振源预测模型具有较好的预测精度和快速预测能力,研究可为轨道交通地下线路设计阶段的减振降噪设计提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通地下线 振动源强 预测 bp神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法 被引量：18
13
作者 李昌盛 宋海 +2 位作者 肖莉 杨传书 徐术国 《西安石油大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第5期75-79,10,共5页
针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度... 针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度为输出变量,建立了GABP预测地层破裂压力模型,并利用塔里木盆地YB1井的数据进行神经网络学习和结果验证。GABP模型的预测结果误差约3.5%,精度远高于Eaton法。该方法不受地质构造条件影响,且具有精度高、计算速度快等特点。 展开更多
关键词 地层破裂压力 预测模型 bp神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量：2
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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基于遗传算法优化BP神经网络方法的旋转磨料射流开窗预测 被引量：4
15
作者 周爱照 李罗鹏 +2 位作者 仲冠宇 杨焕强 陈飞 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第27期202-206,共5页
旋转磨料射流井下套管开窗施工中,开窗直径与开窗深度是最为关键的两个参数。在实际施工过程中,难以对井下套管的开窗过程进行实时监测,因此,需要进一步研究其预测技术,以保证能够开出需要的窗口。由于影响开窗直径与开窗深度的因素很多... 旋转磨料射流井下套管开窗施工中,开窗直径与开窗深度是最为关键的两个参数。在实际施工过程中,难以对井下套管的开窗过程进行实时监测,因此,需要进一步研究其预测技术,以保证能够开出需要的窗口。由于影响开窗直径与开窗深度的因素很多,很难用传统的数学建模方法进行预测。对此,提出了一种利用BP神经网络预测旋转磨料射流开窗直径与开窗深度的新方法,并用遗传算法进行优化,以得到最优的隐层学习率和输出层学习率,从而提高BP神经网络预测磨料射流井下套管开窗直径及开窗深度的准确性。利用部分实验数据对该方法的可靠性进行了验证。通过对比预测值与实验值发现,该方法的预测精度完全满足工程要求,为现场应用提供了理论支撑。 展开更多
关键词 开窗直径 开窗深度 遗传算法 bp 神经网络 预测
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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
16
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测算法研究
17
作者 冯臻夫 张婉青 陈东 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第7期121-126,共6页
针对传统测量拟合方法速度慢、稳定性差、耗时较长及精度较低等问题,文中将遗传算法和BP神经网络相结合,利用遗传算法优化BP神经网络的权值及阈值寻找最优解,在此基础上提出了一种基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测方法。在室温... 针对传统测量拟合方法速度慢、稳定性差、耗时较长及精度较低等问题,文中将遗传算法和BP神经网络相结合,利用遗传算法优化BP神经网络的权值及阈值寻找最优解,在此基础上提出了一种基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测方法。在室温条件下EISCAP传感器测量不同pH值的缓冲溶液,对实验样本数据进行归一化处理,以从实验样本数据中提取的偏置电压大小作为输入特征量,以EISCAP精确检测出的幅值大小作为输出特征量,构建GA-BP神经网络模型,对实验样本数据进行训练和预测。结果表明:与传统的拟合方法相比,GA-BP神经网络算法预测误差较小,平均绝对误差MAE降低了0.61%,均方根误差RMSE降低了0.05%~0.72%。GA-BP神经网络模型预测效果好,在同等采样数据量条件下,较传统的插值法大大提升了测量效率和测量精度,具有良好的适用性和灵活性。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 EISCAP传感器 幅值检测 预测模型
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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
18
作者 陈映彬 文逸彦 +2 位作者 董国祥 屠海洋 张焱飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本... 为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 油耗模型 航速优化
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BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
19
作者 孙娜 张己炳 《现代农业科技》 2025年第5期167-169,共3页
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改... 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。 展开更多
关键词 农产品冷链物流需求量 bp神经网络 自适应学习率 动量项 模型优化 预测准确率
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遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量：71
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作者 李松 罗勇 张铭锐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期52-55,共4页
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求... 为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌理论 预测 反向传播(bp)神经网络 遗传算法
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