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基于GA优化BP神经网络的小电流接地故障选线方法 被引量:4
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作者 徐思旸 范剑英 丁强 《电测与仪表》 北大核心 2024年第1期183-188,共6页
将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故... 将GA优化BP神经网络的算法引入到小电流接地故障选线方法中。文中基于MATLAB进行仿真试验,通过小波包法、五次谐波法、基波比幅比相法及零序有功功率法等传统选线方法,将零序电流信号的各种特征量进行提取,经过故障测度函数计算得到故障测度数据,将数据分别输入到GA-BP神经网络与单一BP神经网络进行训练和测试,讨论GA-BP神经网络算法与单一BP神经网络算法选线性能的差异,输出故障选线结果并与基于各选线方法的故障测度数据进行对比。结果表明,综合多种传统选线方法的GA-BP神经网络准确率明显高于传统选线方法,且其选线速度与精度优于单一BP神经网络,能够更快速、有效地进行故障选线,满足配电网故障选线要求。 展开更多
关键词 遗传算法 故障选线 bp神经网络 故障测度
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基于BP神经网络算法的延胡索农药减施增效技术研究
2
作者 李佳宁 吴宇炼 +2 位作者 肖朋 金伟锋 范慧艳 《植物医学》 2024年第3期43-50,共8页
通过BP神经网络结合遗传算法,对植物免疫诱抗剂保康灵1号在延胡索农药减施增效技术中的应用策略进行优化.选择产量、发病率、苯丙氨酸解胺酶活性和延胡索乙素含量作为评价指标,用遗传神经网络算法对试验结果进行目标寻优,获得植物免疫... 通过BP神经网络结合遗传算法,对植物免疫诱抗剂保康灵1号在延胡索农药减施增效技术中的应用策略进行优化.选择产量、发病率、苯丙氨酸解胺酶活性和延胡索乙素含量作为评价指标,用遗传神经网络算法对试验结果进行目标寻优,获得植物免疫诱抗剂在延胡索栽培中的最佳施药策略.BP神经网络结合遗传算法处理分析得到的优化结果为:保康灵1号稀释325倍,嘧菌酯稀释1374倍,施药间隔为每周1次,预测结果与27个试验组中的施药效果最优组(即保康灵1号稀释300倍,嘧菌酯稀释1500倍,施药时间为每周1次)相近且优于其他组.BP神经网络结合遗传算法应用于延胡索农药减施增效技术研究的方法可靠有效,可以为植物免疫诱抗剂在中药材栽培的应用提供新思路. 展开更多
关键词 植物免疫诱抗剂 延胡索 减施增效 bp神经网络 遗传算法
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克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测 被引量:8
3
作者 李翔 崔吉峰 +2 位作者 熊军 杨淑霞 杨尚东 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期41-45,52,共6页
在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点... 在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性. 展开更多
关键词 bp神经网络 克隆选择算法 粒子群优化 电力需求
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基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型 被引量:146
4
作者 丁明 王磊 毕锐 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期93-99,148,共8页
随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行... 随着光伏发电系统的大规模应用,其输出功率预测技术可以有效地缓解该类随机能源对电力系统的不利影响。提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型,利用输出功率的历史值、过往及预测日气象信息,对输出功率进行直接预测。通过对影响输出功率各项因素的分析,得出了预测模型输入变量选择的理论依据;为了提高模型在各种天气条件下的预测精度,提出了相似日选择算法和训练样本确定方法;针对传统BP学习算法易陷入局部极小点、收敛速度慢等缺陷,利用增加动量项和可变学习率相结合的方法对其进行了改进。最后通过预测结果分析,验证了所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 预测 光伏发电系统 人工神经网络 相似日选择算法 训练样本确定方法 bp算法
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一种优化多层前向网络的IA-BP混合算法 被引量:11
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作者 吕岗 陈小平 赵鹤鸣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第27期27-28,共2页
该文针对免疫算法(IA)在优化较大规模的多层前向神经网络时收敛速度慢的缺点,给出了一种综合免疫算法和BP算法优点的IA-BP混合算法,它首先采用免疫算法进行全局搜索,然后调用BP算法进行局部搜索,从而加快收敛速度。实验结果表明该算法... 该文针对免疫算法(IA)在优化较大规模的多层前向神经网络时收敛速度慢的缺点,给出了一种综合免疫算法和BP算法优点的IA-BP混合算法,它首先采用免疫算法进行全局搜索,然后调用BP算法进行局部搜索,从而加快收敛速度。实验结果表明该算法在训练较大规模的前向神经网络时性能要优于免疫算法和BP算法。 展开更多
关键词 神经网络 免疫算法 bp算法
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基于BP和Adaboost-BP神经网络的羊肉新鲜度高光谱定性分析 被引量:8
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作者 范中建 朱荣光 +3 位作者 张凡凡 姚雪东 邱园园 阎聪 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第1期183-188,共6页
【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)... 【目的】实现对羊肉新鲜度的快速准确鉴别。【方法】研究通过对460~1 000 nm的羊肉高光谱图像纯肌肉部分提取光谱数据,以挥发性盐基氮(TVB-N)值对新鲜度等级进行划分,对预处理后的光谱数据分别采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)两种压缩降维方法和反向传播(BP)神经网络、自适应提升BP(Adaboost-BP)神经网络两种建模方法开展羊肉新鲜度的分类比较。【结果】其中采用SPA、PCA建立的BP模型校正集与预测集准确率均为100%、83.33%,建立的Adaboost-BP模型校正集与预测集准确率均为100%、94.44%,两种压缩降维方法下Adaboost-BP模型效果均优于BP模型。【结论】利用高光谱图像技术结合Adaboost-BP方法对羊肉新鲜度等级进行分类判别是可行的。 展开更多
关键词 高光谱 羊肉新鲜度 特征选取 bp神经网络 ADABOOST算法
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基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 被引量:26
7
作者 赵建辉 张晨阳 +2 位作者 闵林 李宁 王颖琳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期112-120,共9页
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm... 土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.7893,均方根误差为0.0287 cm^(3)/cm^(3),相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.2157,同时均方根误差降低了0.0295 cm^(3)/cm^(3)。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 展开更多
关键词 土壤水分 遥感 bp神经网络 遗传算法 特征选择 主成分分析
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基于免疫进化算法的BP网络模型在径流预测中的应用 被引量:17
8
作者 郭淳 李祚泳 党媛 《水资源保护》 CAS 2009年第5期1-4,共4页
在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用B... 在BP网络模型基础上,引入免疫进化算法,建立了基于免疫进化算法的BP网络模型。该模型在一定范围内随机生成初始权值群体,用BP网络进行训练,选择群体中具有最大适应度值的权值个体作为最优个体,应用免疫进化算法生成下一代权值群体,再用BP网络对权值群体进行训练,此迭代过程反复进行,直至达到问题求解精度要求为止。将该模型应用于新疆伊犁河雅马渡站的径流预测,并将预测结果与基本BP网络模型和基于遗传算法的模糊优选BP网络模型的预测结果进行比较,结果表明,该模型不仅精度较高,而且稳定性较好。 展开更多
关键词 bp网络模型 免疫进化算法 权值优化 径流预测
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基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究 被引量:17
9
作者 牛之贤 李武鹏 张文杰 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期235-237,共3页
为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法(AIGA)来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。... 为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法(AIGA)来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。 展开更多
关键词 bp神经网络 自适应免疫遗传算法 粮食预测
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采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器 被引量:8
10
作者 葛锁良 方唐利 岳胜 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期679-682,704,共5页
文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优... 文章在传统PID控制器的基础上,结合模糊控制和神经网络控制理论设计出自适应模糊神经网络PID控制器,并将免疫反馈机制应用到BP学习算法中,通过自适应调整学习速率,改善算法的收敛性;通过Matlab仿真验证了引入免疫反馈机制的BP算法的优越性。仿真及实际应用结果表明,采用免疫BP算法的模糊神经网络PID控制器响应速度快,控制输出稳定,抗干扰能力强,鲁棒性好,较模糊PID和传统PID控制器具有更好的动、静态特性。 展开更多
关键词 模糊神经网络PID控制器 免疫反馈机制 bp学习算法
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基于弹性网降维及花授粉算法优化BP神经网络的短期电力负荷预测 被引量:45
11
作者 张淑清 杨振宁 +2 位作者 张立国 苑世钰 王志义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期47-54,共8页
电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性... 电力负荷预测为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。随着智能电网的全面发展,数据采集与监视控制系统(SCADA)获取数据量增加,数据的结构也更加复杂,负荷的频繁变化以及地区性的气象因素等都将影响负荷的预测的准确性。提出一种弹性网(EN)进行大数据降维以及花授粉算法(FPA)优化BP神经网络的短期电力负荷预测方法。首先采用弹性网对负荷和气象等高维大数据进行选择和降维。弹性网通过在惩罚项中添加L1范数和L2范数,兼具了最小绝对值收缩及变量选择(LASSO)和岭回归的优点,克服了LASSO降维时因为数据内部存在共线性和群组效应而影响降维效果的问题;然后,考虑到BP神经网络权值和阈值容易受到初值的影响、收敛速度慢以及容易陷入局部最优,引入花授粉算法(FPA)优化BP神经网络,通过与粒子群算法(PSO)对比得出花授粉算法寻优速度更快,效果更好。本文方法应用于实际电力负荷预测,结果表明能有效提高预测精度。 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 大数据变量选择及降维 最小绝对值收缩及变量选择 弹性网 花授粉算法优化bp神经网络
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IGA-BP网络模型在高炉铁水硅含量预测中的应用 被引量:4
12
作者 王华强 胡平 李海波 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期413-415,427,共4页
文章针对BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用免疫遗传算法全局寻优和BP网络局部寻优相结合的方法,提高了BP网络的计算精度和收敛速度;应用IGA-BP网络模型对高炉铁水硅含量进行了预测,数值结果对比发现,该模型提高了预测精度... 文章针对BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用免疫遗传算法全局寻优和BP网络局部寻优相结合的方法,提高了BP网络的计算精度和收敛速度;应用IGA-BP网络模型对高炉铁水硅含量进行了预测,数值结果对比发现,该模型提高了预测精度的同时,迭代次数比一般BP网络模型也大大减少;仿真结果证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 免疫遗传算法 bp网络 硅含量预测
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基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用 被引量:16
13
作者 柳青 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期108-114,共7页
将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得... 将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 AHP 供应链合作伙伴选择 bp神经网络 L—M算法
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基于免疫粒子群混合算法优化BP网络的矿压预测方法 被引量:9
14
作者 来兴平 万培烽 +4 位作者 单鹏飞 张云 张雷铭 穆楷文 孙浩强 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期1-8,共8页
为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压... 为攻克综采工作面顶板矿压显现规律预测预报的难题,构建一种基于免疫粒子群混合算法优化BP神经网络的矿压预测模型(IA-PSO-BP),针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,采用免疫粒子群混合算法优化BP神经网络,并选取11种矿压主要影响因素作为模型基础数据,对工作面来压强度和来压步距进行预测。结果表明:IA-PSO-BP网络模型的收敛速度较BP网络模型和PSO-BP网络模型分别提高8倍和2倍,IA-PSO-BP网络模型的预测值与实测值基本吻合,预测结果的相对误差分别约为BP网络模型和PSO-BP模型的1/5和1/3。基于IA-PSO-BP的工作面矿压预测方法具有较快的收敛速度和较高的准确率,实现了工作面初次来压强度、周期来压强度、初次来压步距和周期来压步距距预测,为煤矿井下工作面矿压预测提供了一种新的技术途径。 展开更多
关键词 矿压预测 bp神经网络 免疫算法 粒子群优化
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基于IA-BP神经网络的UWB室内定位系统 被引量:14
15
作者 李勇 柳建 《电子测量技术》 2019年第5期109-112,共4页
复杂的室内环境给定位系统带来非视距误差和多径干扰,消除或降低误差成为超宽带(UWB)室内定位研究的热点。提出一种基于IA-BP神经网络的UWB室内定位方法,将BP神经网络训练的误差值作为免疫算法计算亲和度的抗原,通过免疫算法寻得BP神经... 复杂的室内环境给定位系统带来非视距误差和多径干扰,消除或降低误差成为超宽带(UWB)室内定位研究的热点。提出一种基于IA-BP神经网络的UWB室内定位方法,将BP神经网络训练的误差值作为免疫算法计算亲和度的抗原,通过免疫算法寻得BP神经网络的最优权值和阈值,避免BP神经网络收敛速度较慢和容易陷入局部最优值的问题,达到定位误差较小的目的。仿真实验结果表明,IA-BP神经网络训练100个样本输出的最大归一化误差不超过0.02,以3个锚点构成的定位场景中,待定位节点的仿真输出轨迹与实际运动轨迹基本吻合。 展开更多
关键词 超宽带 室内定位 IA-bp神经网络 权值和阈值 定位误差
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BP神经网络在空袭目标优选中的应用 被引量:2
16
作者 孙暄 张要一 王颖龙 《兵工自动化》 2007年第6期5-7,共3页
空袭目标优选,应用改进的BP神经网络算法。即在空袭目标优选评估指标体系基础上,建立BP神经网络,通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号。并通过网络初始化等改进BP算法,以激活函数敏感性,加速网络收敛。算例验证了该... 空袭目标优选,应用改进的BP神经网络算法。即在空袭目标优选评估指标体系基础上,建立BP神经网络,通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号。并通过网络初始化等改进BP算法,以激活函数敏感性,加速网络收敛。算例验证了该算法合理性,稳定性良好。 展开更多
关键词 空袭目标 目标优选 bp神经网络 改进bp算法 网络初始化 函数敏感性
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基于IA-BP算法的GPS高程拟合误差补偿方法 被引量:1
17
作者 薛荆岩 孙来军 杨国辉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第7期62-65,共4页
BP算法是校正GPS高程拟合误差的常用手段,但传统BP算法易陷入局部极小,使测量结果的精度稳定性差。提出一种基于免疫算法(IA)和BP神经网络结合的优化算法,利用IA进行全局搜索,然后,调用BP算法进行局部搜索。实验结果表明:该优化算法在... BP算法是校正GPS高程拟合误差的常用手段,但传统BP算法易陷入局部极小,使测量结果的精度稳定性差。提出一种基于免疫算法(IA)和BP神经网络结合的优化算法,利用IA进行全局搜索,然后,调用BP算法进行局部搜索。实验结果表明:该优化算法在训练多层前向神经网络时可有效地避免传统BP算法易陷入局部极小,并可保持其高预测精度,收敛速度快,具有寻优的全局性和精确性,进而提高了测量精度,且神经网络的GPS高程拟合误差与标准值间的相对误差均方差小于0.042 2,相对误差均值小于0.047 2,相对误差最大值小于0.050 3。 展开更多
关键词 GPS高程 高程转换 免疫算法 bp神经网络
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WPA-IGA-BP神经网络的模拟电路故障诊断 被引量:12
18
作者 王力 刘子奇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1133-1143,共11页
针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题,提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络中参数寻优过程,从而实现模拟电路故障诊断。首先,采用小波... 针对模拟电路渐变性故障中的特征提取困难和故障信号无法进行有效分类的问题,提出利用免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络中参数寻优过程,从而实现模拟电路故障诊断。首先,采用小波包分析(wavelet package analysis,WPA),对模拟电路输出响应进行4层小波分解和重构,完成特征向量的提取。然后,采用IGA优化BP神经网络进行训练及测试,实现对不同故障进行故障诊断。最后,通过两个模拟电路仿真实验对该方法进行实验验证。实验结果表明,与优化前的BP神经网络相比,所提方法提高故障诊断的准确率约15%。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 免疫遗传算法 模拟电路 特征提取 故障诊断
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基于免疫算法优化的GA-BP网络在围岩参数反分析中的应用 被引量:1
19
作者 郭海庆 郁章剑 刘峰 《水电能源科学》 北大核心 2014年第3期141-144,共4页
针对传统BP神经网络、遗传算法在反分析应用过程中存在的问题,将基于免疫算法优化的遗传算法与BP神经网络结合起来,构建了具有更快的收敛速度和更强的全局搜索性能的GA-BP网络,根据某抽水蓄能电站地下洞室的开挖和埋深特点,选取弹性模... 针对传统BP神经网络、遗传算法在反分析应用过程中存在的问题,将基于免疫算法优化的遗传算法与BP神经网络结合起来,构建了具有更快的收敛速度和更强的全局搜索性能的GA-BP网络,根据某抽水蓄能电站地下洞室的开挖和埋深特点,选取弹性模量和侧压力系数为待反演参数并设定取值范围,以设定的反演参数值和有限元计算得出的洞室理论位移为训练样本,利用GA-BP网络训练此样本,得到洞室位移值与洞室物理力学参数之间的关系,将实测位移值输入训练好的GA-BP网络中获得参数的反演值,通过反演值计算出不同监测断面的位移值,从而验证了GA-BP网络在参数反分析中应用的准确性。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 免疫算法 反分析 岩体力学参数
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基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究 被引量:3
20
作者 刘双印 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4719-4721,4765,共4页
针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程。通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神... 针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程。通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力。仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小、收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法。 展开更多
关键词 改进人工鱼群算法 bp神经网络 免疫算子 组合优化 随机搜索
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