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基于抛掷爆破预测的BP神经网络参数优化方法 被引量：19
1
作者 孙文彬 刘希亮 +2 位作者 谭正龙 李颖 赵学胜 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期59-64,共6页
研究了不同隐含节点个数、训练函数、转移函数、学习率对BP神经网络预测结果准确性和收敛速度的影响;对比分析了参数优化后的BP模型与径向基神经网络、支持向量机预测模型的结果;并应用某露天矿抛掷爆破作业的实测数据进行了相关实验。... 研究了不同隐含节点个数、训练函数、转移函数、学习率对BP神经网络预测结果准确性和收敛速度的影响;对比分析了参数优化后的BP模型与径向基神经网络、支持向量机预测模型的结果;并应用某露天矿抛掷爆破作业的实测数据进行了相关实验。实验结果表明:最优BP模型的拓扑结构为10-6-3;最佳的训练函数为LM函数,正切和线性函数的组合为最优的转移函数,最佳的网络学习率为0.77;参数优化后BP模型的最远抛掷距离、抛掷率、松散系数的预测结果与测试样本的标准差最小,分别为9.567 8,0.036 3,0.041 4,即参数优化后的BP模型预测结果最优。 展开更多
关键词 神经网络 预测模型 参数优化
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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
2
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
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
3
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
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基于萤火虫算法优化BP神经网络的核电厂故障参数预测
4
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
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基于BP神经网络的整株秸秆还田装置多目标参数优化——以1ZT-210还田机为例
5
作者 董志贵 张庆柱 +1 位作者 刘理 杨天一 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期52-58,共7页
为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素... 为解决整株秸秆还田装置多目标参数优化时拟合误差精度差和多目标优化准确性低等缺陷,提出了一种高精度和高稳定性的基于BP神经网络的多目标优化方法。以1ZT-210型水稻整株秸秆还田装置为研究对象,选取机具前进速度、刀辊转速为试验因素,以及还田机作业功耗和秸秆还田率为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得作业功耗和秸秆还田率与影响因素的BP神经网络模型。最佳参数组合:机具前进速度1.20 km/h、刀辊转速225 r/min时,还田装置的作业功耗最小值为12.43 kW,秸秆还田率最大值为93.25%;试验条件下还田机最小作业功耗优于回归分析法所得最小功耗14.32 kW,秸秆还田率优于回归分析法所得最大还田率93.14%。以BP神经网络优化结果进行验证试验,测得作业功耗为12.68 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.25 kW,相对误差为2.01%;秸秆还田率为93.13%,与BP神经网络优化结果绝对误差为-0.12%,相对误差为0.13%。试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法。 展开更多
关键词 整株秸秆 还田装置 bp神经网络 参数优化
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基于ACO-BP神经网络的储能电源上壳件气辅成型工艺参数优化
6
作者 杨明 刘赛 +3 位作者 刘巨保 李峰 姚建锋 刘厚德 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第4期101-107,共7页
以某储能电源上壳件为研究对象,为提高气辅成型效果,运用Moldflow软件进行气辅成型数值模拟。以气体穿透体积和最大翘曲变形量为优化指标设计了正交试验,利用Critic权重法确定权重占比,通过计算综合评分将双目标优化转化为单目标优化;... 以某储能电源上壳件为研究对象,为提高气辅成型效果,运用Moldflow软件进行气辅成型数值模拟。以气体穿透体积和最大翘曲变形量为优化指标设计了正交试验,利用Critic权重法确定权重占比,通过计算综合评分将双目标优化转化为单目标优化;建立工艺参数与综合评分之间的BP神经网络模型,利用蚁群算法(ACO)进行全局寻优。结果表明,当熔体预注射量为93%、熔体温度为270℃、模具温度为87.78℃、延迟时间为3.5 s、气体压力为35 MPa、气体注射时间为20 s、冷却时间为179.62 s时,综合评分值最大、工艺方案最优。利用Moldflow软件对最优工艺参数进行验证,结果显示气体穿透体积为10.6975%、最大翘曲变形量为2.169 mm,计算其线性组合得到综合评分为1.0495,与优化算法结果的误差仅为1.1%,并进行试模验证,试模翘曲结果与模流分析结果误差为2.8%,且产品无吹穿、吹破等缺陷,表面质量良好。以上研究结果表明,基于ACO-BP神经网络优化气辅成型工艺参数的技术方法具有可行性。 展开更多
关键词 气体辅助注射成型 数值模拟 参数优化 bp神经网络 蚁群算法
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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
7
作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多
关键词 改进PSO算法 bp神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法
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基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法
8
作者 佘维 吕钟毓 +3 位作者 邢召伟 王世豪 徐旺旺 田钊 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第2期1-7,共7页
针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首... 针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。 展开更多
关键词 神经网络 超参数优化 特征选择 群体智能 毁伤预测
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基于BP神经网络——遗传算法的咖啡壳炭化工艺参数优化
9
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
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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
10
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
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优 被引量：1
11
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
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遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用
12
作者 赵振星 李琪 黄益旺 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期643-651,共9页
针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,... 针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,最后使用GA-BP处理实测海洋环境噪声数据,估计了海底密度、声速和衰减。仿真与实验结果表明:GA-BP相比于BP神经网络算法具有更快的网络训练速度以及更高的反演精度,利用GA-BP可以准确反演得到Pekeris波导的地声参数。反演得到的海洋环境噪声场空间相关系数曲线与实验测量结果吻合较好,二者皮尔逊相关系数达到0.98。本文证实了GA-BP算法在地声参数反演中的高效性与可靠性,为基于海洋环境噪声的无源地声参数提供了的技术支撑手段。 展开更多
关键词 海洋环境噪声 空间相关特性 敏感度分析 遗传算法 bp神经网络 Pekeris波导 地声参数反演 海上实验
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基于神经网络的泥水盾构地表沉降预测与掘进参数优化
13
作者 任旭东 张凤凯 +2 位作者 丁万涛 刘宇婷 徐天婧 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2090-2099,共10页
为研究泥水盾构掘进参数对地表沉降的影响,依托哈尔滨地铁3号线工程河松—河山叠落区间左线泥水盾构掘进与监测数据,基于遗传算法优化的BP神经网络,针对不同沉降输出形式展开研究,引入隧道距离标签,优化了神经网络拟合效果,并根据此网... 为研究泥水盾构掘进参数对地表沉降的影响,依托哈尔滨地铁3号线工程河松—河山叠落区间左线泥水盾构掘进与监测数据,基于遗传算法优化的BP神经网络,针对不同沉降输出形式展开研究,引入隧道距离标签,优化了神经网络拟合效果,并根据此网络模型进行参数敏感性分析,得出3项最敏感参数,并进行穷举试验,进一步分析参数对地表沉降的具体影响效果。研究表明:泥水盾构掘进在穿过某一环2 d后,其地表沉降表现与掘进参数关联性不密切,地表沉降分析可以聚焦于当日监测值;盾构机穿过某一环前、中、后会对该环上方的地表沉降产生不同的影响,后续基于神经网络对地表沉降的研究可考虑纳入该项指标;泥水盾构掘进参数中,降低泥浆黏度和提高泥浆密度可控制地表下沉,提高推进速度可以降低施工对地表沉降的影响。 展开更多
关键词 神经网络 泥水盾构 地表沉降 敏感分析 参数优化
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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
14
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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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
15
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
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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
16
作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(^(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 bp神经网络 粒子群优化 参数优化 适应度函数
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基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
17
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
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NGO-BP神经网络混凝土预应力渡槽热学参数反演分析
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作者 曾江涛 于家辉 +2 位作者 赵程 詹双桥 方朝阳 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第6期108-113,120,共7页
针对薄壳混凝土预应力渡槽有限元模拟中热学参数不准确,经验值参考性差、传统反分析方法准确率低以及BP神经网络对初始权值和阈值高度依赖等问题,根据实际工程需求,构建四输入层,五隐藏层,三输出层结构的神经网络,并引入北方苍鹰优化算... 针对薄壳混凝土预应力渡槽有限元模拟中热学参数不准确,经验值参考性差、传统反分析方法准确率低以及BP神经网络对初始权值和阈值高度依赖等问题,根据实际工程需求,构建四输入层,五隐藏层,三输出层结构的神经网络,并引入北方苍鹰优化算法(NGO)对BP神经网络进行优化,运用有限元仿真样本模拟训练了混凝土预应力渡槽热学参数反演的NGO-BP神经网络,将其应用于某预应力U形渡槽的热学参数反演中,对比了现场监测数据、传统BP神经网络方法以及采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络方法的计算结果。结果表明:NGO-BP神经网络在计算精度和收敛效率等方面均显著提高,参数反演后的有限元结果与监测数据吻合良好,能够更好地指导混凝土预应力渡槽的施工实践。 展开更多
关键词 预应力渡槽 混凝土 热学参数 反演分析 bp神经网络
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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
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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
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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
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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
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