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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
1
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GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测算法研究
2
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
3
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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基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析 被引量：7
4
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BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
5
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化 被引量：1
6
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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基于多层进化神经网络的立式振动式滚磨光整关系模型构建及工艺参数优化
7
作者 张燎原 李文辉 +4 位作者 温学杰 张演 李秀红 王海珠 杨胜强 《表面技术》 北大核心 2025年第16期131-140,共10页
目的构建高精度立式振动式滚磨光整加工工艺参数的关系模型,实现工艺参数优化。方法以TC4钛合金板材为试件开展正交实验,通过方差分析获取各工艺参数对表面粗糙度下降率的影响程度。将工艺参数作为输入,表面粗糙度下降率作为输出,通过... 目的构建高精度立式振动式滚磨光整加工工艺参数的关系模型,实现工艺参数优化。方法以TC4钛合金板材为试件开展正交实验,通过方差分析获取各工艺参数对表面粗糙度下降率的影响程度。将工艺参数作为输入,表面粗糙度下降率作为输出,通过数学回归以及神经网络的方法构建初始工艺参数关系模型。通过迭代训练隐含层确定神经网络的最优隐含层结构,采用遗传算法(GA)优化网络权重和偏置,构建多层进化神经网络(GA-MLP)关系模型,进一步将关系模型耦合遗传算法实现工艺参数优化。结果采用数学回归与传统神经网络构建的工艺参数关系模型预测精度为75.6%和76.4%,基于多层进化神经网络构建的关系模型预测精度可提升至96.6%。优化后的加工参数为振动频率25 Hz、偏心块相位差98°、上偏心块质量1.55 kg、下偏心块质量1.8 kg,在此工艺参数下加工可将试件表面粗糙度由0.976μm降低至0.311μm,表面粗糙度下降率达68.12%。结论提出的多层进化神经网络相较于传统的数学回归以及初始神经网络具有更高的预测精度,优化的工艺参数能够有效降低试件表面粗糙度并提升其下降率。研究结果为立式振动式滚磨光整加工工艺参数关系模型构建与参数优化提供了新的方法。 展开更多
关键词 立式振动式滚磨光整 工艺参数关系模型 神经网络 遗传算法 参数优化
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遗传算法与神经网络结合优化焊接接头力学性能预测模型 被引量：20
8
作者 董志波 魏艳红 +1 位作者 占小红 魏永强 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期69-72,共4页
基于建立的反向传播(back propagation,BP)神经网络焊接接头力学性能预测模型,并综合运用遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络连接权的方法,对模型预测性能进行了有效的改进,提高了神经网络模型的预测精度和泛化能力。对模... 基于建立的反向传播(back propagation,BP)神经网络焊接接头力学性能预测模型,并综合运用遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络连接权的方法,对模型预测性能进行了有效的改进,提高了神经网络模型的预测精度和泛化能力。对模型性能的分析表明,焊接接头力学性能预测模型的预测规律符合已有研究结论,预测误差小于5%。随着样本数据的不断充实,样本覆盖空间的不断扩大,力学性能预测模型的应用范围将不断扩大,其实际应用价值也必将越来越高。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 反向传播 力学性能预测模型
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基于实数编码遗传算法的神经网络成本预测模型及其应用 被引量：12
9
作者 刘威 李小平 +1 位作者 毛慧欧 柴天佑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期423-426,431,共5页
在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反向传播(ErrorBackPropagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适... 在生产过程中,影响产品成本的因素多而复杂,因素之间相互影响,存在耦合现象,因此准确预测成本是一个重要又难以解决的问题.通过遗传算法(GeneticAlgorithm)与误差反向传播(ErrorBackPropagation)神经网络相结合,提出了用实数编码的自适应变异遗传算法训练神经网络权重的混合算法,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点.以矩阵形式表示产品成本组成,建立了产品成本组成模型,以此为基础建立了考虑成本因素之间互相影响的神经网络产品成本预测模型,并成功应用于某钢铁企业产品成本的预测,提高了预测精度. 展开更多
关键词 实数编码 遗传算法 神经网络 成本预测模型 成本控制 信息集成技术 BP网络
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基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型 被引量：10
10
作者 杨建国 赵虹 岑可法 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期211-214,共4页
采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对... 采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度. 展开更多
关键词 煤粉 着火温度 遗传算法 神经网络 预测模型
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基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型探讨 被引量：52
11
作者 金菊良 魏一鸣 杨晓华 《灾害学》 CSCD 1998年第2期6-11,共6页
洪水灾情评估实际上是一种模式识别问题，而人工神经网络模型具有逼近有界闭子集上任意非线性映射的特性，且模型更新方便．本文提出了基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型，阐述了其基本原理和其法，实例研究表明其实用性、客观性... 洪水灾情评估实际上是一种模式识别问题，而人工神经网络模型具有逼近有界闭子集上任意非线性映射的特性，且模型更新方便．本文提出了基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型，阐述了其基本原理和其法，实例研究表明其实用性、客观性和通用性． 展开更多
关键词 洪水 灾情评估 神经网络 遗传算法 神经网络模型
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基于遗传算法的神经网络经济预测模型的建立 被引量：11
12
作者 陈朝阳 胡乐群 万鹤群 《预测》 CSSCI 1997年第1期68-70,共3页
针对神经网络模型的结构特性，提出将遗传算法用于神经网络结合，克服了神经网络模型容易陷入局部极小点的缺点，并将其应用于经济的预测及组合预测中。
关键词 神经网络模型 遗传算法 经济预测
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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 被引量：56
13
作者 钟颖 汪秉文 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期9-11,共3页
神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测... 神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 时间序列预测模型
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基于遗传算法的神经网络木材消耗量预测模型研究 被引量：6
14
作者 刘素青 周畅 杜盛珍 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期122-125,共4页
本文介绍了基于遗传算法的神经网络模型 ,应用该模型对我国山东省木材消耗量进行了预测 ,结果表明 ,预测精度高 。
关键词 神经网络 木材消耗量 预测模型 遗传算法
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基于神经网络和遗传算法的事例最近邻法检索模型 被引量：9
15
作者 王玉 邢渊 阮雪榆 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2002年第5期76-81,共6页
提出了基于自适应共振神经网络ART1模型进行事例的智能层次聚类和基于遗传算法 (GA)进行事例特征权值优化的解决方案。经过ART1网络的层次聚类形成事例库的层次智能存储组织 ,可有效缩小事例的搜索空间 ,提高检索效率。基于GA对特征权... 提出了基于自适应共振神经网络ART1模型进行事例的智能层次聚类和基于遗传算法 (GA)进行事例特征权值优化的解决方案。经过ART1网络的层次聚类形成事例库的层次智能存储组织 ,可有效缩小事例的搜索空间 ,提高检索效率。基于GA对特征权值优化可提高检索质量 ,防止检索出的相似度系数最大的事例并非最佳事例 ,即K NN收敛不到最佳解。因此所提方法的运用可有效提高CBR系统整体的检索效率与质量 。 展开更多
关键词 检索模型 最近邻法 ART1 神经网络 遗传算法 事例推理
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基于遗传算法的BP神经网络模型在桩孔质量检测中的应用 被引量：4
16
作者 徐启程 叶友林 孙常春 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期333-340,共8页
目的将改进的神经网络模型应用于钻孔灌注桩桩孔质量的智能化识别,从而减少人为的误判、漏判情况.方法将遗传算法与神经网络模型有机地结合起来,建立桩孔质量检测的智能化模型,先利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,再结合训... 目的将改进的神经网络模型应用于钻孔灌注桩桩孔质量的智能化识别,从而减少人为的误判、漏判情况.方法将遗传算法与神经网络模型有机地结合起来,建立桩孔质量检测的智能化模型,先利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,再结合训练完成的神经网络模型对桩孔质量进行预测,同时根据现场数据建立三维分析图,通过预测结果与三维分析图的比对来验证模型的准确性.结果测试样本的仿真误差为0.005 75,训练样本的仿真误差为0.022 4;5、6号桩孔的预测结果为(0.001 2,0.999 9),(0.002 7,0.005 1),即5号桩质量为合格,6号桩质量为良好.结论通过预测结果与三维分析图的比对结果,可以得出基于遗传算法的神经网络模型能够较好地对孔灌注桩进行智能判别. 展开更多
关键词 桩基检测 遗传算法 神经网络模型 阈值 三维分析模型
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改进遗传算法的神经网络模型研究 被引量：11
17
作者 罗长寿 周丽英 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2005年第5期65-66,共2页
神经网络模型及遗传算法在信息识别、分析与处理方面有着广泛的应用前景。通过对实数编码的遗传算法进行分析,给出了一种改进的优化神经网络模型权值的遗传算法,试验表明,改进的遗传算法可以使神经网络模型的收敛性和稳定性得到明显改善... 神经网络模型及遗传算法在信息识别、分析与处理方面有着广泛的应用前景。通过对实数编码的遗传算法进行分析,给出了一种改进的优化神经网络模型权值的遗传算法,试验表明,改进的遗传算法可以使神经网络模型的收敛性和稳定性得到明显改善,并且可以减少优化时间。 展开更多
关键词 遗传算法 模型研究 神经网络模型 信息识别 稳定性 收敛性 优化 实数
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采用遗传算法优化的煤粉着火特性BP神经网络预测模型 被引量：12
18
作者 杨建国 翁善勇 +1 位作者 赵虹 岑可法 《动力工程》 CSCD 北大核心 2006年第1期81-83,115,共4页
利用热分析(TG-DTG)数据建立了煤粉着火稳定性指数CI,它是煤粉着火温度与燃烧强度的综合反映。采用遗传算法(GA)对BP神经网络结构进行了优化,获得了影响煤粉着火稳定性指数CI的主要煤质指标(Mad、Aad、Qnet,ad、Oad、焦渣特征CRC)和最... 利用热分析(TG-DTG)数据建立了煤粉着火稳定性指数CI,它是煤粉着火温度与燃烧强度的综合反映。采用遗传算法(GA)对BP神经网络结构进行了优化,获得了影响煤粉着火稳定性指数CI的主要煤质指标(Mad、Aad、Qnet,ad、Oad、焦渣特征CRC)和最优BP神经网络的隐层数、神经元数、激活函数,建立了煤粉着火稳定性指数的优化BP神经网络预测模型。对20个校验样本进行了预测,得到了较高的预测精度。 展开更多
关键词 动力机械工程 预测模型 遗传算法 BP神经网络 煤粉 着火稳定性
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应用混合神经网络和遗传算法的期权价格预测模型 被引量：10
19
作者 张鸿彦 林辉 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2009年第1期59-62,87,共5页
隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。提出了一种加权的隐含波动率作为混合神经网络的输入变量,建立了混合神经网络和遗传算法相结合的期权价格预测模型,通过遗传算法来优化神经网络的结构和获得隐含波动率的权重。在... 隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率。提出了一种加权的隐含波动率作为混合神经网络的输入变量,建立了混合神经网络和遗传算法相结合的期权价格预测模型,通过遗传算法来优化神经网络的结构和获得隐含波动率的权重。在对香港金融衍生品市场的实证中表明,本文模型在预测结果上要优于传统的Black-Scholes模型。 展开更多
关键词 期权定价 混合神经网络 遗传算法 BLACK-SCHOLES模型
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基于神经网络结合遗传算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算 被引量：4
20
作者 李慧奇 杨延菊 邓聘 《电网与清洁能源》 2012年第4期19-22,共4页
根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用... 根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用本文方法的计算参数得到的磁滞回线与实验磁滞回线相吻合。 展开更多
关键词 磁滞模型 遗传算法 神经网络
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引证文献
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