基于BP优化算法的PSD非线性校正 被引量：4

1

作者 张欣婷 亢磊 +2 位作者 吴倩倩 张婉怡 李玉瑶 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期415-418,共4页

针对位置敏感探测器(PSD)固有的非线性,提出一种基于BP优化算法的PSD非线性校正方法。以传统的牛顿算法为基础,推导了Levenberg-Marquardt算法,即BP优化算法的相关原理。采用Matlab软件编程,网络采用具有2个中间隐层的结构形式,2个隐层... 针对位置敏感探测器(PSD)固有的非线性,提出一种基于BP优化算法的PSD非线性校正方法。以传统的牛顿算法为基础,推导了Levenberg-Marquardt算法,即BP优化算法的相关原理。采用Matlab软件编程,网络采用具有2个中间隐层的结构形式,2个隐层使用的神经元数分别为40和30,最大训练次数取500次,利用sim函数计算并仿真网络输出,网络输出误差均在0.001mm之内,其中最大误差不超过0.003mm,实现了对PSD非线性的校正。 展开更多

关键词 PSD非线性 神经网络 bp优化算法

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基于粒子群优化的BP神经网络图像复原算法研究 被引量：15

2

作者 王文中 张树生 余隋怀 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期709-714,共6页

立足于粒子群算法与BP神经网络算法相结合的PSO-BP算法,在对其进行优化的基础上,将这一算法应用到图像复原的研究中。在PSO-BP优化算法模型中,一方面用BP算法将各个训练样本的误差进行反传,并用原始图片作为参考共同修正BP算法的权阈值... 立足于粒子群算法与BP神经网络算法相结合的PSO-BP算法,在对其进行优化的基础上,将这一算法应用到图像复原的研究中。在PSO-BP优化算法模型中,一方面用BP算法将各个训练样本的误差进行反传,并用原始图片作为参考共同修正BP算法的权阈值;另一方面又通过正向粒子群算法及BP自身算法对复原图像进行优化。最后通过算法分析和实验数据验证PSO-BP优化算法的复原效果优于同类型算法。 展开更多

关键词 图像复原 MATLAB PSO—bp优化算法 像素

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基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用 被引量：1

3

作者 蒋加伏 陈蔼祥 +2 位作者 唐贤瑛 李广琼 李宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期71-74,共4页

文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明... 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。 展开更多

关键词 机器人 种群熵 GA—bp混合优化算法 应用 遗传算法 神经网络 bp算法

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基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法 被引量：15

4

作者 陈佳兵 吴自银 +3 位作者 赵荻能 周洁琼 李守军 尚继宏 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期51-57,共7页

利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特... 利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。 展开更多

关键词 基于粒子群优化算法的bp神经网络 特征向量 粒子群算法 底质分类

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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：46

5

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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基于关联分析和遗传算法优化BP的隧道围岩变形预测 被引量：11

6

作者 王文玉 王希良 张骞 《铁道标准设计》 北大核心 2020年第5期126-132,共7页

隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响... 隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响隧道围岩变形的主要因素,基于生物进化的思想,用遗传算法优化BP神经网络,并验证该算法的正确性和精确性。应用工程实际,得到空间维预测结果,为实际应用提供借鉴。结果表明,在隧道围岩变形预测中,遗传算法优化神经网络比原始算法精度高,满足隧道围岩变形预测精度的需要,对长大高风险隧道围岩变形预测有一定的参考意义。 展开更多

关键词 隧道工程 围岩变形 预测 灰色关联分析 遗传算法优化bp

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基于遗传算法优化的汽车主动转向控制研究 被引量：4

7

作者 霍春宝 程艳 +2 位作者 王京 吴玉尚 王燕 《机电工程》 CAS 2016年第1期122-126,共5页

针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经... 针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的线控转向系统。通过选择典型工况,利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对不同的控制方法进行了仿真验证。研究结果表明,基于遗传算法优化的BP网络控制对汽车主动转向控制效果较好,能使实际横摆角速度对理想的横摆角速度实现很好的跟踪,并显著提高了汽车行驶稳定性。 展开更多

关键词 汽车 汽车主动转向 遗传算法优化bp网络的控制 横摆角速度 稳定性

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IPSO-BP算法在半主动悬架控制中的应用 被引量：3

8

作者 刘顺安 胡庆玉 +3 位作者 高春甫 于显利 姚永明 陈延礼 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1281-1286,共6页

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度... 为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能. 展开更多

关键词 半主动悬架 自适应控制 粒子群优化(IPSO)-向后传播(bp)算法 粒子群优化(IPSO)机制

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基于粒子群优化算法的测光红移回归预测 被引量：3

9

作者 穆永欢 邱波 +3 位作者 魏诗雅 宋涛 郑子鹏 郭平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期2693-2697,共5页

星系的红移在天文研究中极其重要,星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目发布的SDSSDR13的150000个星系的测光及光谱数据进行分析,首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类,由分... 星系的红移在天文研究中极其重要,星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目发布的SDSSDR13的150000个星系的测光及光谱数据进行分析,首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类,由分类结果可知早型星系的占比较大。对比了三种不同的机器学习算法对早型星系进行测光红移回归预测实验,并找出最优的方法。实验中将星系样本中u,g,r,i,z五个波段的测光值以及两两做差得到的10个颜色特征作为输入数据,首先构建BP网络,使用BP算法对星系的测光红移进行回归预测;然后利用遗传算法(GA)优化BP网络各层参数,将优化后的GA-BP算法应用于早型星系的回归预测试验中。考虑到GA算法的复杂操作会影响预测效率,并且粒子群算法(PSO)不仅稳定性高且操作简单,因此将粒子群算法应用到星系样本中早型星系的测光红移回归预测实验中,进而采用粒子群算法优化BP网络(PSO-BP)。实验中将光谱红移作为期望值,采用均方差(MSE)作为误差分析指标来评判三种算法的精度,将PSO-BP回归预测结果与BP网络模型、GA-BP网络模型进行比较。由实验结果可知,BP网络的MSE值为0.00192,GA-BP网络的MSE值0.001728,PSO-BP网络的MSE值为0.001708。实验结果表明,所用到的PSO-BP优化模型在精度上优于BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型,分别提高了11.1%和1.2%;在效率上优于传统的K近邻(KNN)测光红移估计算法,克服了KNN算法中遍历所有数据样本进行训练的缺点并且其泛化性能优于其它BP网络优化模型。 展开更多

关键词 测光红移 粒子群优化 粒子群算法优化bp网络 bp神经网络 GA-bp神经网络

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金字塔砂带磨损状态的声信号GA-BP识别方法 被引量：2

10

作者 赵书东 禹晓敏 +1 位作者 王文玺 邹莱 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期28-38,共11页

目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带... 目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带磨损试验;基于Archard模型建立了金字塔砂带磨损模型,并对金字塔砂带磨损程度进行量化;然后利用短时傅里叶和小波包分解分析、提取砂带磨损相关的声音特征;基于声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果K_(r)与R_(0)规律相近,随着磨削速度的增大而略微增大。对磨削声音进行小波包分解,DD2频段的声音特征随磨削时间逐渐降低,相较于其他频段更具有规律性。提取DD2频段的声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果表明,决定系数(R^(2))大于0.8,平均绝对误差(MAE)小于0.04,平均偏差误差(MBE)在±0.002之间,均方误差(RMSE)小于0.05。结论随着砂带的磨损,金字塔尖锐的胞体开始磨平,单颗胞体的局部压力逐渐减小,材料去除能力减弱,产生的微振荡越来越弱,高频信号的声音特征逐渐下降。通过DD2频段声音信号特征建立的GA-BP模型对金字塔砂带磨损状态进行预测,具有准确性和稳定性。 展开更多

关键词 机器人砂带磨削 声信号 Archard模型 遗传算法优化bp神经网络

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基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法 被引量：180

11

作者 李亚 刘丽平 +3 位作者 李柏青 易俊 王泽忠 田世明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期4543-4551,共9页

配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台... 配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。 展开更多

关键词 低压台区 电气特征参数 线损率 改进K-Means聚类算法 LM算法优化的bp神经网络

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基于云模型的模糊神经网络算法研究 被引量：4

12

作者 孟海东 赵晨蕾 宋宇辰 《现代电子技术》 北大核心 2020年第17期82-86,91,共6页

针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为... 针对模糊神经网络不能同时处理随机性和模糊性且人为影响严重等问题,提出采用云模型进行不确定性表达,建立云模糊神经网络模型。针对黄金分割法的误差问题,提出使用高斯拟合算法计算云模型的数字特征。利用云模型计算属性的确定度,作为隶属函数;使用改进的"软与"算法完成云规则生成及匹配;通过云模型对BP算法进行优化,避免出现局部最优解;根据输出数值及确定度判断数据所属类别。实验结果表明,云模糊神经网络对不确定性的处理具有更高的准确性。 展开更多

关键词 模糊神经网络 数据挖掘 云模型 云规则生成 “软与”算法 bp算法优化 不确定性推理

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基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究 被引量：3

13

作者 顾芳 邢俊 +3 位作者 李玲 裴昱 黄亚磊 张加宏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期720-727,共8页

为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP... 为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)对传感器进行了湿度补偿.实验结果表明:在室温条件下、0~2000×10^(-6)浓度范围内,镀金腔体的CO_(2)传感器具有更高的红外吸收效率和灵敏度;在40%~80%湿度范围内,CO_(2)气体传感器的测量误差与相对湿度密切相关,最高误差达645×10^(-6).采用GA-BP算法数据融合补偿后,传感器湿度漂移得到了较好抑制,整体平均误差小于±110×10^(-6),表明CO_(2)气体传感器的测量精度得到了大幅提升. 展开更多

关键词 红外CO_(2)气体传感器 扁锥腔 湿度补偿 遗传算法优化的bp神经网络

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基于连续小波变换耦合CARS算法的冬小麦冠层叶片含水量估算 被引量：8

14

作者 李铠 常庆瑞 +4 位作者 陈倩 陈晓凯 莫海洋 张耀丹 郑智康 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期251-258,共8页

为实现干旱地区冬小麦冠层叶片含水量的快速测定,以陕西省乾县为研究区,基于野外冬小麦冠层高光谱数据和实测叶片含水量,对原始光谱进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)后得到的小波能量系数与实测含水量进行相关性分析... 为实现干旱地区冬小麦冠层叶片含水量的快速测定,以陕西省乾县为研究区,基于野外冬小麦冠层高光谱数据和实测叶片含水量,对原始光谱进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)后得到的小波能量系数与实测含水量进行相关性分析;并通过竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)过滤冗余变量,筛选与叶片含水量相关性较好的波长变量,作为优选变量集;通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络模型进行优化,构建冠层叶片含水量预测模型并进行分析。结果表明,从尺度1到尺度10,小波系数与冬小麦叶片含水量整体相关性先升后降,中等分解尺度在光谱波段去除噪声、提高相关性方面最佳;基于CARS优选变量集所建的两种模型中,BP-PSO模型预测能力明显优于普通BP神经网络模型,其决定系数可达0.82,均方根误差为0.86%,相对误差为0.82%。这说明CWT-CARS-BP-PSO耦合算法在提升相关性、过滤冗余波段、提高模型预测精度方面效果显著,可用于冬小麦叶片含水量预测。 展开更多

关键词 冬小麦 叶片含水量 高光谱 连续小波变换 竞争适应重加权采样 粒子群算法PSO优化bp神经网络

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工艺参数对W-MoS_2综合性能影响的人工神经网络预报

15

作者 孙小华 周元贵 张黔 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2003年第8期38-40,共3页

在试验数据的基础上,用人工神经网络建立了工艺参数与W MoS2综合性能关系的预测模型,讨论了隐含层神经元数选取和不同BP优化算法对网络性能的影响,结果表明,网络的预测同试验基本一致,具有可靠的预报能力。

关键词 固体润滑 神经网络 bp优化算法

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基于光谱特征参数的粳稻冠层氮素含量反演方法 被引量：13

16

作者 陈春玲 周长献 +2 位作者 于丰华 许童羽 曹英丽 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期218-224,共7页

粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻... 粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻冠层氮素含量作为数据源,选用从粳稻冠层光谱中提取的高光谱位置变量、面积变量和植被指数变量3种类型20个光谱特征参数与氮素含量进行相关性分析,选出各个生育期内相关性较高的前3个光谱特征参数作为模型输入分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)和思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BPNN)3种粳稻冠层氮素含量反演模型并验证。结果表明:在粳稻分蘖期、拔节期、抽穗期,与粳稻氮素含量相关性最好的高光谱特征参数均为红边面积SDr,相关系数分别为0.771,0.664,0.775;MEA-BPNN反演模型与PLSR、BPNN相比,无论在模型精度还是预测能力都有明显提高,在各个生育期,MEA-BPNN模型的建模集和验证集决定系数R^2均达到0.700以上,RMSE均低于0.400以下,说明MEA-BPNN反演模型是筛选出的最佳粳稻冠层氮素含量反演模型。综上研究,该模型能够快速无损反演粳稻冠层氮素含量,可为后续施肥决策提供支持。 展开更多

关键词 粳稻 氮素含量 无人机遥感 光谱特征参数 思维进化算法优化bp神经网络

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营养液多参数在线检测技术研究 被引量：4

17

作者 简宁 魏正英 +1 位作者 张育斌 张磊 《节水灌溉》 北大核心 2016年第8期190-194,共5页

针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极... 针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极的电压信号,并将其转化为pH值和相应离子浓度值。对相互不存在交叉敏感干扰的氢离子和硝酸根离子,采用函数拟合的方式直接将pH电极和硝酸根电极转化为pH值和相应的硝酸根浓度;对相互存在交叉敏感干扰的钾离子和钙离子,采用遗传算法优化的BP神经网络建立交叉敏感模型来决策出相应的钾离子浓度和钙离子浓度,并与传统的BP神经网络算法进行了对比。最后采用多参数检测仪的测量结果和该系统得到的数据进行了对比来验证系统的准确可行性。 展开更多

关键词 离子选择电极 函数拟合 交叉敏感性 遗传算法优化bp神经网络

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基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测 被引量：11

18

作者 冯霞 赵立强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1181-1187,共7页

对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(G... 对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(GABP)预测安检旅客流量;分别设定时间尺度为2 min、5 min和10 min等,分析不同时间尺度对安检旅客流量预测精度的影响。基于北京首都国际机场T3航站楼实际安检旅客流量数据的实验结果表明,采用GABP神经网络对以2 min为时间尺度的安检旅客流量预测能取得较好的预测精准度。 展开更多

关键词 安检旅客流量 相空间重构 Wolf方法 遗传算法优化bp神经网络预测方法 混沌时间序列 时间尺度

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湿式离合器换段过程液压系统故障机理分析与诊断方法研究 被引量：5

19

作者 王正幸 鲁植雄 陈元 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第6期849-856,共8页

为了预测一定负载下,液压机械无级变速器(简称HMCVT)湿式离合器由于液压系统压力、流量脉动使得主从动轴长时间产生较大转速差而一直处于滑摩状态,导致湿式离合器换段不理想的问题。通过分析液压系统故障形成机理,利用AMESim搭建湿式离... 为了预测一定负载下,液压机械无级变速器(简称HMCVT)湿式离合器由于液压系统压力、流量脉动使得主从动轴长时间产生较大转速差而一直处于滑摩状态,导致湿式离合器换段不理想的问题。通过分析液压系统故障形成机理,利用AMESim搭建湿式离合器液压系统,模拟注入故障类型,进行时域特征提取,提出量子粒子群(QPSO)优化BP神经网络权值、阈值的算法对湿式离合器液压系统进行故障诊断,提升该系统的诊断效率与诊断精度,并结合台架试验验证该算法的准确性。研究结果表明:QPSO算法优化BP神经网络的故障诊断算法故障识别率高,算法具有更高的收敛精度及收敛速度,研究结果为设计拖拉机HMCVT的故障自诊断系统提供理论参考以及工程开发思路。 展开更多

关键词 HMCVT湿式离合器 液压系统 QPSO优化bp算法 AMEsim建模 时域特征提取

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勘察参数与本构模型参数转换关系初探 被引量：4

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作者 张雷 张建全 +4 位作者 乔胜利 尹利洁 韩玉珍 李月阳 赵刚 《中国矿业》 北大核心 2017年第12期188-193,共6页

对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型... 对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型、小应变应变模型)参数,分析人员一般根据经验确定参数的取值,这为分析结果带来极大的不确定性和随意性。以施工实测位移响应反演确定岩土本构模型参数则较为准确,但是确定的岩土参数通常只适用于单一目标地质情况,不能推广应用到其他工程。本文基于岩土本构参数和常规勘察物理指标和力学试验结果的内在关联性,以及岩土参数的地区特性,拟以北京地区一定数量的明挖基坑工程为分析样本,在通过反演确定岩土本构模型参数的基础上,进一步考察常规勘察物理指标及力学试验结果与岩土本构模型参数之间的关系,拟探索两者之间是否存在强相关性并初步建立相关公式。研究结果希望从表观层次,为基坑或竖井支护设计,由常规勘察物理指标和基本力学试验结果来确定高级岩土本构模型参数,提供基础数据资料和方法初步探索。 展开更多

关键词 基坑 竖井 数值反演 遗传算法优化的bp神经网络 岩土本构模型参数

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