期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3,330篇文章
< 1 2 … 167 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于萤火虫算法优化BP神经网络的核电厂故障参数预测
1
作者 刘涛 谢金森 +4 位作者 邓年彪 陈鹏宇 吴智强 张二品 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第1期120-130,共11页
随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化... 随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化的BP神经网络(FA-BP神经网络)。使用PCTRAN仿真软件生成的数据,比较了FA-BP神经网络与传统BP网络在预测性能上的差异,并应用FA-BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明,FA-BP神经网络在训练效率和预测精度方面均显著优于传统BP网络,并在故障诊断中展现出高准确率。实验表明FA-BP模型能够支持核电厂操作人员在事故中更有效地管理机组状态,增强核电安全性。 展开更多
关键词 核电厂 瞬态参数预测 萤火虫算法 bp神经网络
在线阅读 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的叶绿素a浓度反演:以小江为例
2
作者 潘炜 米武娟 +7 位作者 段思宇 张羽珩 黄宇波 田楚铭 景晓萱 朱宇轩 毕永红 李渊 《水生生物学报》 北大核心 2025年第8期3-14,共12页
针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机... 针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机的遥感数据与小江回水区同步地面采样数据,构建新型反演模型。结果显示:(1) Savitzky-Golay (SG)平滑显著优化光谱数据质量,使SSA-BP模型决定系数(R2)提升至0.98;(2)相较于传统BP神经网络,SSA-BP模型反演精度全面提升,其中渠马水域平均绝对误差(MAE)降低了59.14%,均方根误差(RMSEP)降低了60.78%,相对百分比差异(RPD)提高了57.32%;(3) SSA-BP模型克服了传统BP模型在低浓度区域(R2从0.94降至0.76)的性能衰减,在不同叶绿素a浓度梯度下均保持稳定高精度,R2最高达到0.98。研究证实SSA-BP模型显著提升无人机高光谱遥感反演叶绿素a的精度与适应性,为内陆水体生态环境监测提供可靠技术手段。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 回水区 叶绿素A浓度 高光谱
在线阅读 下载PDF
改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
3
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
在线阅读 下载PDF
基于粒子群优化的BP神经网络PID的加速度计组件温控算法 被引量：1
4
作者 魏国 朱旭 +3 位作者 高春峰 侯承志 程嘉奕 陈迈伦 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第4期359-366,共8页
在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提... 在高精度惯性导航系统和惯性重力测量系统中,石英挠性加速度计的温变特性直接影响着系统的导航精度和重力测量系统精度,加速度的高精度信息测量对加速度计组件工作环境温度稳定性提出了更高要求。为进一步提高温控精度和抗扰动能力,提出了基于PSO-BPNN-PID控制器,利用粒子群优化算法和反向传播算法对神经网络PID控制器进行离线和在线的连接权值整定,实现石英挠性加速度计组件一体化温度控制算法,满足加速度计组件的自适应智能控制需求。仿真和实验结果表明,所提算法能够显著提升系统的温度稳定性,可实现±0.002℃的温度稳定控制。同时,验证了系统具备快速响应温度变化的能力,能够在短时间内将温度调整至设定值附近,并有效抑制超调现象。此外,实验还模拟了外部扰动情况,验证了系统在面对扰动时能够迅速恢复稳定状态,表现出优越的抗扰动能力,可以满足多种温度环境下的加速度计组件高精度温控应用需求。 展开更多
关键词 石英挠性加速度计 温度控制 粒子群优化算法 bp神经网络
在线阅读 下载PDF
基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
5
作者 彭庆媛 王晓峰 +3 位作者 唐傲 华盈盈 何飞 刘建平 《现代电子技术》 北大核心 2025年第13期96-104,共9页
当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改... 当今世界的网络安全问题日益突出,入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前,BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值,针对以上缺点,文中提出一种基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法。改进的灰狼算法通过改变线性控制参数,以及在灰狼位置更新公式中加入反余切惯性权重策略,以扩展狼群的搜索范围,从而避免陷入局部最优解。利用改进的算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化的BP神经网络应用于入侵检测。实验结果表明,改进的灰狼算法具有更好的稳定性、寻优效率和寻优精度,改进的入侵检测方法不易陷入局部极小值,泛化能力强,预测精度高和可靠性好。 展开更多
关键词 非线性控制参数 惯性权重 灰狼优化算法 bp神经网络 入侵检测 网络安全
在线阅读 下载PDF
基于旗鱼算法优化BP神经网络的水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析
6
作者 刘东 刘海岳 +2 位作者 张祥敏 张亮亮 齐晓晨 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期229-242,共14页
针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦... 针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦合系统安全特征测度分析中。采用基于主成分分析法-R聚类分析法-皮尔逊相关系数法-变异系数法的优选方法构建WEF耦合系统安全评价指标体系。深入分析耦合系统安全时间演变特征与关键驱动因子。结果表明:哈尔滨市WEF耦合系统安全指数在研究时段内呈现先波动变化,后大幅提升,最后趋于稳定的趋势。降水量、顷均机电井数目、人均粮食产量和农机总动力等为关键驱动因子。构建的SFO-BPNN模型与传统BP神经网络模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型相比,平均绝对误差分别降低16.94%和3.36%、均方误差分别降低26.40%和16.93%、平均绝对百分比误差分别降低22.89%和2.66%、单次运行时间分别降低31.6%和30.5%、决定系数分别升高0.98%和0.15%,说明SFO-BPNN模型无论从精度还是效率方面都更具优势。研究结果可为水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析提供新模型,同时可为有效防控和降低区域安全风险提供参考。 展开更多
关键词 水-能源-粮食耦合系统 安全特征 旗鱼优化算法 bp神经网络
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型
7
作者 徐佳莹 宁璐 《南方农机》 2025年第14期5-8,20,共5页
【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)... 【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)含量、叶室内CO_(2)含量以及土壤含水量为主要测定影响因素,建立了一种基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型。并通过设立正常浇水组和抗旱少水组两个处理组,利用BP神经网络与遗传算法优化BP神经网络对测试数据进行建模,对比两种算法的仿真时间和预测误差。【结果】正常浇水组优化后的建模仿真时间减少了4.937 55 s,抗旱少水组优化后的建模仿真时间减少了6.124 97 s;正常浇水组优化后的误差值降低了0.737 9,抗旱少水组优化后的误差值降低了1.572 5,说明遗传算法优化BP神经网络预测模型的综合预测结果更优。【结论】遗传算法优化BP神经网络预测模型有效修正了传统BP神经网络预测过程中存在的弊端,能够更好地展现板栗蒸腾量的非线性特性。本研究可为植株蒸腾量估算和实际需水量计算提供新思路和方法,对植株实现智能化控制具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 蒸腾量预测
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测算法研究
8
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
在线阅读 下载PDF
改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：2
9
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量：1
10
作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 bp神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
11
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络——遗传算法的咖啡壳炭化工艺参数优化
12
作者 张霞 苏盼杰 +2 位作者 朱静哲 王伊洋 黄峻伟 《智能化农业装备学报(中英文)》 2025年第1期51-58,共8页
生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备... 生物炭是一种针对生物质能高效开发的多功能材料,随着对生物质能高效开发的关注,生物炭的应用范围逐渐扩展,其中炭基肥作为生物炭的一个重要应用方向,因其优良的缓释性能和对土壤负担小的特点,受到广泛关注。生物炭的理化性质受到制备过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率等工艺参数的显著影响,不同炭化工艺不仅决定了生物炭的理化性质,还直接影响其作为炭基肥的缓释性能。传统的实验方法往往需要大量的时间和资源投入,因此,探索更加高效的优化方法成为了研究的热点。本研究采用了BP神经网络与遗传算法相结合的优化方法,针对咖啡壳生物炭的炭化过程中的炭化温度、炭化时间和升温速率3个关键工艺参数进行预测和优化。研究结果表明,采用BP神经网络—遗传算法优化后的炭基肥,其最佳工艺参数为炭化时间2.8 h、炭化温度780.7℃和升温速率15.1℃/min。在此工艺条件下制备的咖啡壳生物炭基肥,其7 d养分累计释放率为45.9%,表明缓释性能得到了显著提升。综上所述,本研究提出了一种基于BP神经网络和遗传算法的生物炭炭化工艺参数优化方法,能够有效提高炭基肥的缓释性能。该方法不仅为生物炭制备工艺的优化提供了新的技术路径,也为相关领域的研究提供了重要参考,对推动高性能炭基肥的发展具有积极意义。 展开更多
关键词 生物炭 bp神经网络 遗传算法 炭基肥 工艺参数优化
在线阅读 下载PDF
基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型
13
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
在线阅读 下载PDF
基于WOA-BP神经网络的热式流量测量技术研究
14
作者 刘升虎 刘太逸 +3 位作者 冉建立 郭会强 邢亚敏 梁钊睿 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第4期50-54,共5页
针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的... 针对热式流量测量方法易受环境因素影响的问题,构建了一种WOA-BP神经网络流量预测模型,以热式传感器采样电压值及含水率测量信号作为模型输入量,以预测流量值作为输出值,进行温度补偿,利用鲸鱼群算法进行网络初值参数优化,得到优化后的补偿模型,提高了算法的收敛速度。实验结果表明:优化后的神经网络模型在热式流量测量方法中具有较好的流量预测效果,WOA-BP网络模型R~2达到0.989,比传统BP模型的预测精确性和鲁棒性更高,在对油井产液量预测方面具有实用价值。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) bp神经网络 热式流量测量方法 温度补偿
在线阅读 下载PDF
基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
15
作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSGA-Ⅱ算法
在线阅读 下载PDF
基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：1
16
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的声学覆盖层吸声性能预测 被引量：1
17
作者 阮久文 陶猛 王广玮 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期1-5,共5页
提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对声学覆盖层吸声性能的预测的方法。基于含圆柱型空腔吸声覆盖层的二维解析理论的简化计算方法,通过使用吸声覆盖层粘弹性阻尼材料的密度、杨氏模量、泊松比、损失因子等参数推导出圆柱... 提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对声学覆盖层吸声性能的预测的方法。基于含圆柱型空腔吸声覆盖层的二维解析理论的简化计算方法,通过使用吸声覆盖层粘弹性阻尼材料的密度、杨氏模量、泊松比、损失因子等参数推导出圆柱-圆台组合型空腔覆盖层的反射系数,生成样本集。将GA-BP的适应度函数中搭建BP神经网络(BPNN)的部分用一种计算方法代替,用该方法计算后的实际值与预测值的误差的平方和作为适应度函数值,减少了GA-BP的寻优时间。预测结果表明GA-BP预测模型的对含圆柱空腔吸声覆盖层的性能预测是可行的,GA-BP预测值优于BPNN,稳定性更高,更接近于理论值。 展开更多
关键词 圆柱-圆台组合型空腔覆盖层 二维解析理论 遗传算法 bp神经网络
在线阅读 下载PDF
基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量：1
18
作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 bp神经网络 参数寻优 建模仿真
在线阅读 下载PDF
基于PSO-BP神经网络的单位注浆量预测 被引量：1
19
作者 陈泓 黄永辉 +1 位作者 张智宇 陈成志 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第2期288-297,共10页
帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(C... 帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(CNN)、BP神经网络、遗传算法优化神经网络(GA-BP)和粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)预测模型进行预测和准确性分析。结果表明:斯皮尔曼相关系数法和肯德尔相关系数法对单位注浆量影响因素分析结果一致,影响因素相关性由强到弱为:注浆持续时间、水灰比、注前透水率、注浆段长度、注浆压力、钻孔深度;PSO-BP神经网络模型预测效果明显优于另外三种预测模型,R^(2)达到0.94527,RMSE值分别降低80%、56%、49%;MAE值分别降低68.3%、48.6%、23.2%,验证了该模型的优越性。该模型能够更准确地对单位注浆量进行预测,对后续注浆工作的实施具有一定参考,可为帷幕注浆效果评价提供重要的指导建议。 展开更多
关键词 帷幕注浆 单位注浆量 相关性分析 bp神经网络 粒子群优化算法
在线阅读 下载PDF
贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量：1
20
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
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 167 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部