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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量：1
1
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(bp)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建
2
作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(bp)神经网络
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基于改进BP神经网络的火车防吊起快速检测方法
3
作者 姜军 宓为建 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期361-365,共5页
铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于B... 铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于BP神经网络的平板吊起检测模型,在权值调整时加入动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。在实际作业中测试,本方法具有较高的检出率和快速的检测速度,可为轨道吊自动化火车作业提供智能安全防护。 展开更多
关键词 集装箱火车 平板鹰钩(F-TR)锁防吊起 反向传播(bp)神经网络 动量因子 自适应学习
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基于神经网络的面板堆石坝渗透系数反演与渗流计算
4
作者 贾万波 徐景田 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第4期138-145,共8页
面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫... 面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫层料、过渡料、上游主堆石、下游次堆石、反滤过渡料6种主要介质,每种介质选取7个渗透系数水平,采用正交试验进行各参数组合,同时基于反向传播(back propagation,BP)神经网络,利用龙背湾水库水位、渗流量等实测数据,反演出面板堆石坝各填筑材料分区的最优渗透系数;建立了龙背湾面板堆石坝三维有限元渗流模型,并利用反演参数计算了大坝在不同工况下的渗流量,以获取坝基渗流量。结果表明,坝基渗流量误差在2.2%~4.1%之间,渗流量预测精度较高,证明所选用的参数反演方法及渗流计算方法科学合理,计算结果可作为坝基渗流量的安全监控指标。 展开更多
关键词 面板堆石坝 渗透系数反演 渗流计算 正交试验 反向传播(bp)神经网络 有限元模型
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基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位 被引量：5
5
作者 李帅辰 武建锋 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8568-8576,共9页
为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO... 为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)这6种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明:所使用的6种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44 m,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。 展开更多
关键词 智能优化算法 5G室内定位 到达时间差(TDOA) Taylor算法 优化反向传播(bp)神经网络
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基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究 被引量：1
6
作者 黄文彪 夏滑 +4 位作者 王前进 孙鹏帅 庞涛 吴边 张志荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2761-2767,共7页
碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优... 碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS) 量子级联激光器(QCL) 反向传播(bp)神经网络模型 同位素丰度
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基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测 被引量：15
7
作者 郝杨杨 邹宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期39-45,69,共8页
针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重... 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 冷链物流 需求预测 改进粒子群(IPSO)算法 反向传播(bp)神经网络
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基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型
8
作者 王丽 闫子康 +1 位作者 杜金 王远亮 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第21期310-321,共12页
为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火... 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。 展开更多
关键词 冷鲜肉 松鼠葡萄球菌 预测模型 反向传播(bp)神经网络 飞蛾火焰优化(MFO)bp神经网络
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模糊方法改进的反向传输神经网络预测南美白对虾养殖的水质 被引量：9
9
作者 丁金婷 臧泽林 黄敏 《浙江大学学报（农业与生命科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期128-136,共9页
在南美白对虾高密度、规模化围塘养殖生产中,水质参数的监测、评价及预警是至关重要的。以杭州市某南美白对虾基地日常养殖水质为研究对象,选取温度、pH值、溶解氧、氧化还原电位等4项指标作为预测参数,建立拓扑结构为40-14-4的3层前馈... 在南美白对虾高密度、规模化围塘养殖生产中,水质参数的监测、评价及预警是至关重要的。以杭州市某南美白对虾基地日常养殖水质为研究对象,选取温度、pH值、溶解氧、氧化还原电位等4项指标作为预测参数,建立拓扑结构为40-14-4的3层前馈反向传输(back propagation,BP)神经网络模型,即以连续10个时间单位的预测变量为输入层,隐含层节点数为14个,输出层变量为温度、pH值、溶解氧和氧化还原电位。为克服传统BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入震荡和泛化能力不强等缺点,采用模糊方法优化了自适应变步长BP神经网络算法,缩短了BP神经网络的训练时间,提高了网络收敛效率与稳定度。结果表明,以模糊方法改进的BP神经网络(FABPM)方法具有收敛速度快、预测精度高、稳定度好等特点,对选取的4项水质指标都给出了较好的训练与预测结果,预测的平均相对误差小于2.5%,从而为水产养殖水质预测与评价提供了一种新方法。 展开更多
关键词 南美白对虾 水质预测 反向传输神经网络 模糊自适应变步长算法
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基于微波辐射测量和GA-BP神经网络的电缆内部温度反演
10
作者 庞恺 丰励 郑文超 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期146-153,共8页
目的针对现有电缆监测系统无法实现无损式测量电缆内部温度的问题,方法提出一种基于微波辐射测量的电缆内部温度反演方法。首先,使用非相干方法构建多层微波辐射传输模型,利用指数函数进行分层,通过无限元仿真得到微波辐射计测量的亮温... 目的针对现有电缆监测系统无法实现无损式测量电缆内部温度的问题,方法提出一种基于微波辐射测量的电缆内部温度反演方法。首先,使用非相干方法构建多层微波辐射传输模型,利用指数函数进行分层,通过无限元仿真得到微波辐射计测量的亮温数据集,应用十折交叉验证划分数据集,为模拟实际测量中微波辐射计测得的亮温值易受环境噪声影响的情况,本文将测试集仿真值混合信噪比10~50 dB的高斯白噪声作为微波辐射计的实测值;然后采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP神经网络的权值和阈值,以此构建GA-BP神经网络模型,再向构建好的网络中输入样本,训练网络模型;最后利用实测值验证经过训练的GABP神经网络模型在反演电缆内部温度方面的能力。结果实验结果表明:相较于仅使用BP神经网络,使用遗传算法优化后的BP神经网络在反演电缆内部温度方面表现更优异;网络的反演效果和实测值添加的噪声信噪比呈正相关,噪声信噪比越大,神经网络的反演效果越好;当测试集中添加的噪声信噪比大于36 dB时,R^(2)>0.627,RMSE<5.55,反演效果较好;当混合噪声信噪比为50 dB时,反演效果最优,决定系数可达0.985。结论结果证明了GA-BP神经网络在电缆内部温度反演的有效性,为电缆内部温度反演提供了新思路。 展开更多
关键词 电缆内部温度 非均匀分层 多层电缆微波辐射传输模型 bp神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络的工程图形数据远程安全快速传输法 被引量：1
11
作者 秦威 秦书玉 《中国工程科学》 2007年第1期49-52,共4页
在数字化制造中,企业内部及企业之间可以通过Internet实现在不同时空坐标上进行短时间工程图形信息交流,这种传输工程图形信息的方式,既节省了人力、物力、财力,也使得数据的获取最大程度上减少了错误和冗余。根据图形的几何元素相关性... 在数字化制造中,企业内部及企业之间可以通过Internet实现在不同时空坐标上进行短时间工程图形信息交流,这种传输工程图形信息的方式,既节省了人力、物力、财力,也使得数据的获取最大程度上减少了错误和冗余。根据图形的几何元素相关性的特征,建立参数结构,采用人工神经网络BP算法同时进行数据编码压缩和数据加密,实现复杂工程图形数据的远程高效安全传输。实例表明,此方法可用于实际工程。 展开更多
关键词 神经网络 bp算法 相关性 加密 快速传输 图形数据
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基于改进BP神经网络的无线电能传输系统接收线圈参数优化 被引量：13
12
作者 闻枫 荆凡胜 +2 位作者 李强 赵文翰 朱雪琼 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第S02期412-422,共11页
为提升无线电能传输(WPT)系统的传输性能,该文研究了磁谐振式无线电能传输(MRWPT)系统的磁通与接收线圈内半径的变化规律,提出了最优接收半径的概念,通过分析平面方形、平面盘式和空间螺旋形三种类型发射线圈WPT系统,揭示了最优接收半... 为提升无线电能传输(WPT)系统的传输性能,该文研究了磁谐振式无线电能传输(MRWPT)系统的磁通与接收线圈内半径的变化规律,提出了最优接收半径的概念,通过分析平面方形、平面盘式和空间螺旋形三种类型发射线圈WPT系统,揭示了最优接收半径的固有存在性,并探究了最优接收半径随WPT系统参数的变化规律,从而确定影响最优接收半径的参数。在此基础上通过采用遗传算法改进的BP神经网絡对最优接收半径随影响参数的变化规律进行学习,实现了在不同线圈参数下最优接收半径的精确预测。最后通过有限元仿真和实验验证了WPT系统最优接收半径的存在和改进BP神经网络预测结果的准确性。 展开更多
关键词 无线电能传输 最优接收半径 遗传算法 bp神经网络 传输性能
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基于GM(1,1)与反向传输神经网络的大学生体育成绩预测 被引量：13
13
作者 刘昊 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期760-764,共5页
为了提高预测精度,提出了基于灰色模型GM(1,1)与反向传输神经网络(BPNN)的大学生体育成绩预测方法。采用GM(1,1)对大学生体育成绩的变化趋势进行建模。采用BPNN对GM(1,1)的大学生体育成绩预测结果进行修正。将该文方法应用于中南财经政... 为了提高预测精度,提出了基于灰色模型GM(1,1)与反向传输神经网络(BPNN)的大学生体育成绩预测方法。采用GM(1,1)对大学生体育成绩的变化趋势进行建模。采用BPNN对GM(1,1)的大学生体育成绩预测结果进行修正。将该文方法应用于中南财经政法大学的男生50 m跑成绩实例中。测试结果表明,该文方法的大学生体育成绩预测精度达到了97.59%。 展开更多
关键词 灰色模型 反向传输神经网络 大学生 体育成绩预测 组合预测
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基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型 被引量：22
14
作者 王志 郭勇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期124-128,共5页
针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值... 针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。 展开更多
关键词 bp(反向传输)神经网络 非煤地下矿山 安全评价 评价模型 训练 指标体系
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改进BP神经网络在负荷动静比例确定中的应用 被引量：37
15
作者 史真惠 朱守真 +3 位作者 郑竞宏 王光 曲祖义 王刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期25-29,共5页
指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),... 指出了电力系统负荷动、静组成比例在实际电力系统分析、计算中的重要性,并应用一种改进的BP算法--Levenberg-Marpuardt 反向传播算法来对神经网络进行训练,进而利用人工神经网络(ANN)来确定电力系统综合负荷动、静组成比例为β=F[Y(t),Y(t-1),…,Y(t-n),U(t),U(t-1),…,U(t-n)].其中,β为动态负荷在综合负荷中所占的比例,Y=[P,Q]T,U=[V,f]T.该算法改进了BP神经网络学习速度慢的缺点.应用该方法对仿真数据、动模实验数据和现场实测数据进行了测算,得出了其相应的动、静组成比例.测算结果验证了在确定负荷动、静比例时可以忽略频率的变化,证明了BP神经网络用于确定负荷动、静组成比例的有效性. 展开更多
关键词 电力系统 负荷动静比例 bp神经网络 反向传播算法
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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
16
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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基于PCA-BP神经网络的煤与瓦斯突出预测研究 被引量：75
17
作者 朱志洁 张宏伟 +1 位作者 韩军 宋卫华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期45-50,共6页
为提高煤与瓦斯突出预测的效率和准确率,将主成分分析(PCA)法与神经网络相结合,对煤与瓦斯突出进行预测。以平顶山八矿为研究对象,基于地质动力区划方法,搜集影响煤与瓦斯突出的因素的相关数据。通过PCA法提取影响因素的主成分,选取贡... 为提高煤与瓦斯突出预测的效率和准确率,将主成分分析(PCA)法与神经网络相结合,对煤与瓦斯突出进行预测。以平顶山八矿为研究对象,基于地质动力区划方法,搜集影响煤与瓦斯突出的因素的相关数据。通过PCA法提取影响因素的主成分,选取贡献率大于80%的3个主成分,代替原有的9个影响因素,将其作为反向传播(BP)神经网络的3个输入参数。将突出强度划分为4个等级,建立PCA-BP煤与瓦斯突出预测模型。选取典型的突出样本对PCA-BP神经网络进行训练,用检验样本检验训练好的网络,结果表明预测符合实际情况。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 地质动力区划 主成分分析(PCA) 反向传播(bp)神经网络 仿真预测
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改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量：27
18
作者 李松 刘力军 刘颖鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期245-248,270,共5页
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值... 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能;利用改进粒子群算法优化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。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。 展开更多
关键词 预测 混沌理论 反向传播(bp)神经网络 粒子群算法
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PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量：22
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作者 卢辉斌 李丹丹 孙海艳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期224-229,264,共7页
针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值... 针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。 展开更多
关键词 混沌时间序列 混沌预测 反向传播(bp)神经网络 粒子群算法
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基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究 被引量：10
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作者 邵虹 徐全生 崔文成 《沈阳工业大学学报》 CAS 2000年第4期346-348,共3页
提出了用ＢＰ神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法，讨论了ＢＰ网络结构的设计， 输入、输出层的设计，隐层结点数的选取等问题．对由１０人，每人３幅图像组成的人脸图像数据库做 识别实验，结果表明， ＢＰ具有很强的自适应... 提出了用ＢＰ神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法，讨论了ＢＰ网络结构的设计， 输入、输出层的设计，隐层结点数的选取等问题．对由１０人，每人３幅图像组成的人脸图像数据库做 识别实验，结果表明， ＢＰ具有很强的自适应性，对有噪声、残缺和戴眼镜的图像识别效果较好． 展开更多
关键词 bp神经网络 人脸识别 模型识别 反向传播算法
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