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基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析 被引量：7
1
作者 刘锦伟 谢雄刚 方井 《工矿自动化》 北大核心 2016年第1期48-51,共4页
为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网... 为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。 展开更多
关键词 煤层注水 BP神经网络 遗传算法-bp神经网络模型 湿润半径
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基于遗传算法-BP神经网络法的深埋地下水水质评价 被引量：16
2
作者 李松青 王心义 +2 位作者 姬红英 赵伟 刘小满 《水电能源科学》 北大核心 2019年第1期49-52,16,共5页
为探究开封市地下水水质特征及成因,依据开封市31眼深度600～1 600m地下水开采井的水质检测资料,系统研究了各亚含水层的水化学特征,利用遗传算法-BP神经网络法进行了水质评价,并从埋深、富水性两个方面分析了水质特征的分布规律。结果... 为探究开封市地下水水质特征及成因,依据开封市31眼深度600～1 600m地下水开采井的水质检测资料,系统研究了各亚含水层的水化学特征,利用遗传算法-BP神经网络法进行了水质评价,并从埋深、富水性两个方面分析了水质特征的分布规律。结果表明,开封市600～800m亚含水层地下水水质最好,800～1 400m次之,1 400～1 600m亚含水层水质最差,随着埋深的增加,水质变差,富水性越强、水质越好。可见遗传算法-BP神经网络法能够客观地描述地下水水质综合情况,避免了人为主观影响,使评价结果更为合理。 展开更多
关键词 开封市 地下水 水质评价 遗传算法 BP神经网络法
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基于遗传算法-BP神经网络的煤矿透水事故涌水量预测模型研究 被引量：4
3
作者 周峰雷 李新春 裴丽莎 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2015年第11期169-170,共2页
从煤炭涌水量预测模型的研究出发,利用软件进行预测并得出结论。结果表明,建立遗传算法优化的BP神经网络模型,不仅能得到涌水量的预测值,同时也能得到各输入指标的权重,用来评估输入指标对输出指标的影响程度;提供了事故管控对象的优先... 从煤炭涌水量预测模型的研究出发,利用软件进行预测并得出结论。结果表明,建立遗传算法优化的BP神经网络模型,不仅能得到涌水量的预测值,同时也能得到各输入指标的权重,用来评估输入指标对输出指标的影响程度;提供了事故管控对象的优先级,为透水事故的预防和预测提供参考。 展开更多
关键词 透水事故 遗传算法 BP神经网络 预测
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基于连续投影算法-遗传算法-BP神经网络的可见/近红外光谱木材识别 被引量：4
4
作者 栾景然 冯国红 朱玉杰 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期671-678,共8页
【目的】基于可见/近红外光谱技术,以10种木材为研究对象,探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图,分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元... 【目的】基于可见/近红外光谱技术,以10种木材为研究对象,探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图,分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理,运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取,将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时,移动平均法+SNV的预处理效果最佳,以吸收峰为起始波段(Winitial=1445 nm)、吸收峰个数为特征个数(Ntot=9)时,识别率较高,特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%,其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下,SPA和GA联合提取光谱图的特征,既可提高BP神经网络识别木材的正确率,又可提升识别速度。 展开更多
关键词 可见/近红外光谱 连续投影算法 吸收峰 遗传算法 BP神经网络 木材识别
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基于遗传算法-BP神经网络的动车组列车轮对磨耗模型 被引量：1
5
作者 高明亮 邵俊捷 +4 位作者 常振臣 王连富 刘德权 牛振虎 陈之恒 《城市轨道交通研究》 北大核心 2022年第6期65-69,共5页
鉴于动车组运行过程中轮径磨耗及轮缘厚度磨耗对于列车的平稳、安全运行的重要影响,利用相关性算法确定了轮对磨耗的影响因素,并在传统BP神经网络的基础上采用GA(遗传)算法对其初始权重和阈值进行了优化,构建出GA-BP神经网络模型。输入... 鉴于动车组运行过程中轮径磨耗及轮缘厚度磨耗对于列车的平稳、安全运行的重要影响,利用相关性算法确定了轮对磨耗的影响因素,并在传统BP神经网络的基础上采用GA(遗传)算法对其初始权重和阈值进行了优化,构建出GA-BP神经网络模型。输入某动车组列车的历史数据,对该模型进行训练,轮径磨耗预测准确率达到了95.29%,平均误差为0.212 mm;轮缘厚度磨耗预测准确率达到91.76%,平均误差为0.052 mm。证实了此模型在轮对磨耗预测方面的可用性。 展开更多
关键词 动车组 列车 轮对磨耗 遗传算法 BP神经网络
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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
6
作者 张琦 许耀辉 +6 位作者 陈阳 韩栋梁 张润哲 严骅彬 Lela Susilawati 魏文广 奚小波 《中国饲料》 北大核心 2025年第9期87-92,共6页
为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/... 为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/21)进行研究。结果表明:随着转子转速的增加,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度显著降低,衰减值变小,热糊稳定性增强。随着保持温度的增加,峰值黏度增加,谷值黏度和终值黏度先上升后下降,淀粉糊稳定性变差,原料更容易糊化。随着猫粮质量的增加,糊化温度降低,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度增大,淀粉糊稳定性降低,凝胶性增强。另外,以本试验数据为基础,提出一种基于遗传算法的神经网络预测峰值黏度的模型。 展开更多
关键词 转速 温度 淀粉 糊化特性 神经网络 遗传算法 快速黏度分析仪(RVA)
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基于遗传算法优化深度神经网络的站点客流预测
7
作者 胡晓伟 吴则洋 +1 位作者 卢泓博 王健 《交通运输工程与信息学报》 2025年第1期72-84,共13页
【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站... 【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站点客流预测模型,该模型通过卷积神经网络(CNN)提取地铁客流的时空特征,并结合残差单元(ResNet)增强特征提取能力,构建特征传播矩阵挖掘站点间的空间特征,采用长短期记忆网络(LSTM)提取影响因子序列数据的时间特征,在特征融合过程中应用注意力机制突出关键特征。随后,引入遗传算法(GA)对模型进行优化,并采用多层感知器(MLP)修正模型的预测结果误差,提高模型的预测精度。【数据】杭州地铁站点刷卡数据及对应的气象数据、POI数据。【结果】优化ResNet-CNN-LSTM-Attention模型(IO-RCLA)的预测精度最高。相比于RCLA模型,IO-RCLA所有站点预测结果的MAE、RMSE、MAPE分别降低了17.09%、16.09%和8.91%,证明了方法在多站点客流预测中的高精度和有效性。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测 组合神经网络 多源数据 遗传算法
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基于神经网络代理模型和遗传算法的适伴流最佳环量对转桨设计方法
8
作者 薛颖 黄永生 杨晨俊 《船舶力学》 北大核心 2025年第4期517-527,共11页
基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件... 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。 展开更多
关键词 对转桨 适伴流 最佳环量分布 神经网络 遗传算法 涡格法
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基于遗传算法优化LSTM神经网络的基坑变形预测分析
9
作者 杨桂伦 叶挺 王耿鑫 《安徽建筑》 2025年第4期116-118,176,共4页
基坑沉降是基坑在各种内外因素影响下产生,对工程施工质量和安全有着重要影响。文章针对传统预测模型的使用弊端,以杭州市某基坑工程共139组基坑沉降数据为例,建立了LSTM神经网络(Long Short Term Memory)预测模型,并采用遗传优化算法(G... 基坑沉降是基坑在各种内外因素影响下产生,对工程施工质量和安全有着重要影响。文章针对传统预测模型的使用弊端,以杭州市某基坑工程共139组基坑沉降数据为例,建立了LSTM神经网络(Long Short Term Memory)预测模型,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm)调优模型超参数,对基坑变形预测进行分析。结果表明:LSTM神经网络模型适用于预测基坑沉降,经过GA调优的模型预测精度较高,MAE和MSE分别为0.41和0.28,相较于手动调参分别降低了22%和30%,R2提高了0.06,达到了0.92。 展开更多
关键词 基坑沉降 LSTM神经网络 遗传算法 超参数
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法
10
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 PSO-bp神经网络 遗传算法
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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
11
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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基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测
12
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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一种基于GABP神经网络的流水线ADC校准算法
13
作者 王巍 王书星 +2 位作者 杨龙 穆春霖 金蔚然 《微电子学与计算机》 2025年第5期123-129,共7页
流水线模数转换器(Pipeline ADC)的精度受到了多种非理想因素的显著影响,主要包括运放有限增益误差、比较器失调电压以及电容失配等。为了解决非理想因素造成的流水线模数转换器性能降低,以及单反向传播神经网络存在校准效率低、校准性... 流水线模数转换器(Pipeline ADC)的精度受到了多种非理想因素的显著影响,主要包括运放有限增益误差、比较器失调电压以及电容失配等。为了解决非理想因素造成的流水线模数转换器性能降低,以及单反向传播神经网络存在校准效率低、校准性能不佳等问题,提出了一种遗传算法优化反向传播神经网络的校准算法。该算法使用反向传播神经网络结合遗传算法的复合结构学习并提取流水线模数转换器数字输出中包含的误差特征,对流水线模数转换器进行校准。使用该算法对一个12 bit 160 MS/s流水线模数转换器进行了校准,仿真结果表明,校准后流水线模数转换器的有效位数由7.01 bit提升到10.97 dB,无动态杂散范围由38.22 dB提升到82.65 dB。 展开更多
关键词 流水线模数转换器 数字校准 神经网络 遗传算法
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基于反向传播神经网络和遗传算法的新鲜Halloumi奶酪生产工艺优化 被引量：1
14
作者 孙嘉 郑远荣 +3 位作者 刘振民 张娟 徐杏敏 贾向飞 《食品与发酵工业》 CSCD 北大核心 2024年第1期133-140,I0004-I0006,共11页
为提升Halloumi奶酪品质,采用反向传播神经网络和遗传算法优化Halloumi奶酪生产过程的多工艺参数。选取CaCl_(2)添加量、热烫温度和压榨压强为优化变量,以成品奶酪得率和感官评分为优化目标,分别建立了2个神经网络模型,模型精度分别达到... 为提升Halloumi奶酪品质,采用反向传播神经网络和遗传算法优化Halloumi奶酪生产过程的多工艺参数。选取CaCl_(2)添加量、热烫温度和压榨压强为优化变量,以成品奶酪得率和感官评分为优化目标,分别建立了2个神经网络模型,模型精度分别达到了98.936%和98.255%。之后,通过遗传算法进行寻优,结果表明,在得率≥10%以及感官评分≥85的前提下,以奶酪得率为目标的最优生产工艺条件:CaCl_(2)添加量0.0144%、热烫温度83.5℃、压榨压强5.12 kPa,该条件下最高得率为12.01%。以感官品质为目标的最优生产工艺条件:CaCl_(2)添加量0.0171%、热烫温度83.7℃、压榨压强10.38 kPa,该条件下最高感官评分为94.5。该方法能够有效实现Halloumi奶酪生产工艺的快速优化,为促进Halloumi奶酪工业化提供理论基础。 展开更多
关键词 新鲜奶酪 Halloumi奶酪 神经网络 遗传算法 工艺优化
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基于遗传算法的BP神经网络在轻质路基沉降预测中的应用 被引量：6
15
作者 沈璐 陈修和 +1 位作者 陶文斌 李健斌 《广西科技大学学报》 CAS 2024年第2期32-39,共8页
为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的B... 为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络在全局搜索能力和收敛能力方面具有明显优势;在轻质路基沉降预测任务中,多数预测结果的相对误差集中在更低的范围内,监测点1和监测点2预测结果的模型评价指标MAE、RMSE、MAPE分别为0.017 mm、0.021 mm、0.679%和0.013 mm、0.016 mm、1.395%,预测结果拟合程度高,误差小,模型泛化能力强。因此,遗传算法优化的BP神经网络的沉降预测模型具有可靠的预测效果与预测精度,在实际工程中可行性较高,可作为轻质路基沉降预测和预警的一种辅助手段。 展开更多
关键词 轻质路基 地基沉降 预测 遗传算法 BP神经网络
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基于神经网络与遗传算法的离心泵汽蚀性能优化设计 被引量：2
16
作者 马文生 白危宇 +3 位作者 李方忠 何智奎 于洋 黎义斌 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第3期206-213,224,共9页
为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计,在结合传统优化方法的基础上,提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片... 为了研究离心泵发生汽蚀过程时其内部流动规律和对其汽蚀性能的优化设计,在结合传统优化方法的基础上,提出神经网络与遗传算法结合的智能优化方法。通过Plackett-Burman试验设计从离心泵的叶轮进出口直径、进出口安放角、叶片数、叶片包角等7个设计参数中筛选出显著影响的3个优化设计变量。叶片出口宽度、叶片包角和叶轮出口直径3个优化设计变量,其影响汽蚀性能的显著性由大到小。运用拉丁超立方抽样方法抽取30组设计方案,分别进行数值模拟计算,得出相应的汽蚀余量值。建立神经网络模型,结合遗传算法在规定范围内进行寻优,得到最优设计变量组合及最优汽蚀余量值。取优化后的参数进行数值模拟计算,优化后的离心泵在相同工况下汽蚀余量降低了43.1%,说明优化后的离心泵抗汽蚀性能显著提高。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 离心泵 汽蚀 优化设计
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基于遗传算法和深度神经网络的近红外高光谱检测猪肉新鲜度 被引量：4
17
作者 谢安国 纪思媛 +2 位作者 李月玲 王满生 张玉 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第17期345-351,共7页
为系统评估基于深度学习的智能辅助高光谱成像系统在猪肉新鲜度指标检测中的效果,采集了猪肉在4℃冷藏12 d中挥发性盐基氮(volatile basic nitrogen,TVB-N)、菌落总数(total viable count,TVC)以及900~2500 nm近红外光谱数据。基于Pytho... 为系统评估基于深度学习的智能辅助高光谱成像系统在猪肉新鲜度指标检测中的效果,采集了猪肉在4℃冷藏12 d中挥发性盐基氮(volatile basic nitrogen,TVB-N)、菌落总数(total viable count,TVC)以及900~2500 nm近红外光谱数据。基于Python的TensorFlow和Keras平台,对高光谱数据进行处理,建立了深度神经网络的定量检测模型。并利用遗传算法(GA)选择与猪肉新鲜度相关的特征光谱波段。结果表明,遗传算法选取波段对光谱模型的性能有明显提升。当光谱波段数达到35和50时,GA+ANN模型预测精度高于全波段的线性回归模型。TVC为预测指标的预测性能优于TVB-N,TVC测试集最佳R_(p)^(2)为0.877,RMSEP为0.575;预测TVB-N的最佳R_(p)^(2)为0.826,RMSEP为1.01。此外,通过研究还发现,遗传算法优选的近红外光谱波段与肉品的O-H,N-H,C=O等分子振动吸收带有较高的吻合度。本研究为处理近红外和高光谱数据提供了新的方法,也为猪肉及其他肉品新鲜度快速无损检测提供了技术参考。 展开更多
关键词 猪肉品质 新鲜度 高光谱成像(HSI) 近红外光谱(NIR) TensorFlow 遗传算法 神经网络
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遗传算法优化BP神经网络的高速信号状态判断 被引量：1
18
作者 万超 谢锐 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第5期695-705,共11页
针对引信控制系统高速信号状态判断误差大和BP(Back Propagation,BP)神经网络在状态判断过程中存在精度差、易陷入局部最优解的缺点,利用其它寻优算法来改善BP神经网络的缺点以减小高速信号状态判断的误差。本文利用遗传算法优化BP神经... 针对引信控制系统高速信号状态判断误差大和BP(Back Propagation,BP)神经网络在状态判断过程中存在精度差、易陷入局部最优解的缺点,利用其它寻优算法来改善BP神经网络的缺点以减小高速信号状态判断的误差。本文利用遗传算法优化BP神经网络来构建模型,以引信的高速信号时间和电压为输入指标建立了分类模型,将其用于高速信号状态的判断来提高识别准确率,加快收敛速度,降低误差,并根据高速信号来了解引信控制系统在每一时刻处于哪种状态从而判断系统是否正常可靠。仿真分析结果表明,本文方法在引信的高速信号状态判断方面具有识别结果优、收敛速度快、误差小的特点,其正确率达到了99.6%,优于BP神经网络的88.6%和卷积神经网络的98.7%;同时,平均绝对误差降低至0.01210,均方误差降低至0.04368,均方根误差降低至0.20901,进化代数为23代,优于BP神经网络的0.16842,0.31985,0.56475,51代,卷积神经网络的0.02263,0.0605,0.24597,25代。连续实验结果表明,改进后的模型鲁棒性更优,威尔克森秩和检验结果也表明,改进后的模型比BP神经网络和卷积神经网络的识别效果更优,有更好的泛化能力,模型满足了高速信号状态判断要求。 展开更多
关键词 高速信号 状态判断 BP神经网络 遗传算法
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基于遗传算法优化的含氢Ti65合金人工神经网络本构模型的构建
19
作者 朱铭 夏敏 +3 位作者 田壵 邓磊 金俊松 王新云 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期232-239,共8页
本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度... 本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度、应变、应变速率的含氢Ti65合金GA-BP神经网络本构模型,并将所建模型通过二次开发集成入有限元软件中,对含氢Ti65合金等温热压缩过程进行模拟。结果表明:4-12-12-1结构的GA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均绝对误差分别为0.9982和0.46%,模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够用于局部置氢Ti65合金热塑成形过程的分析。 展开更多
关键词 置氢处理 Ti65合金 人工神经网络 遗传算法 本构模型
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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
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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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