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BP神经网络学习算法的改进与应用 被引量:19
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作者 许中华 杨伟丰 +1 位作者 蒋伟进 曾三友 《计算机工程与科学》 CSCD 2004年第12期61-63,70,共4页
本文利用BP神经网络拟合电化领域的工艺模型 ,并通过正交实验获得实验样本数据 ,对BP网络进行演化训练。在实践应用中 ,对BP网络的演化学习进行了改进 ,取得了良好的效果。实践证明 ,用该模型得到的最优工艺流程的预期值误差和稳定性 。
关键词 学习算法 bp神经网络 bp网络 最优 拟合 模型 演化 化学 证明 实际
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BP神经网络学习算法的改进及应用 被引量:19
2
作者 余妹兰 匡芳君 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期382-384,共3页
为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼... 为了研究BP神经网络改进学习算法的适用情况,通过对实际的4个应用运用BP神经网络的多种改进的学习算法进行训练,比较得到各学习算法的适用范围,并能根据所研究问题类型、网络大小和要求精度等来选择合适的学习算法。结果表明:LM算法逼近效果好,但不适合大规模网络,RPROP算法应用于模式识别收敛速度最快,但不太适合函数逼近,SCG算法对较大网络规模的性能很好,且逼近效果好。 展开更多
关键词 bp神经网络 学习算法 改进算法 应用
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采用进化计算的BP神经网络学习算法研究 被引量:5
3
作者 皮亦鸣 付毓生 黄顺吉 《信号处理》 CSCD 2002年第3期261-264,207,共5页
针对BP神经网络中存在的局部极小问题,本文提出了采用进化计算方法改进BP学习算法收敛速度的新方法,理论分析和数字仿真表明算法有很好的效果。
关键词 进化计算 bp神经网络 学习算法
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大型BP神经网络学习算法 被引量:1
4
作者 陈明 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第4期499-503,共5页
神经网络的训练是一个NP完全问题.提出一种集成学习算法.理论分析与计算机模拟结果表明这种学习算法具有学习结果准确、学习速率快等特点。
关键词 神经网络 学习算法 NP完全问题 人工智能
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基于改进灰狼算法优化BP神经网络的RSS指纹定位
5
作者 刘伟 李艾龙 +1 位作者 李卓 王智豪 《电子测量技术》 北大核心 2025年第14期162-175,共14页
室内定位技术,特别是基于接收信号强度(RSSI)的指纹定位方法,因其成本低廉、设备支持广泛、易于部署、计算开销小等特点,受到了广泛关注。为了增强RSSI与实际物理距离之间的映射关系并提高测距精度,本文提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO... 室内定位技术,特别是基于接收信号强度(RSSI)的指纹定位方法,因其成本低廉、设备支持广泛、易于部署、计算开销小等特点,受到了广泛关注。为了增强RSSI与实际物理距离之间的映射关系并提高测距精度,本文提出了一种基于改进灰狼优化(IGWO)算法与反向传播神经网络(BPNN)结合的RSSI测距算法。与遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)和经典灰狼优化算法(GWO)相比,改进的GWO算法在定位精度和全局搜索能力方面具有显著优势。通过实验,本文提出的IGWO算法在均方根误差RMSE上相比GWO算法、GA算法、PSO算法分别减少了21.3%、15.7%、14.6%,IGWO算法表现出了较好的定位性能,在精度和性能上均优于传统方法。 展开更多
关键词 室内定位 RSSI测距 bp神经网络 灰狼算法 粒子群算法
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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 被引量:2
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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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基于改进淘金算法BP神经网络预测方法研究
7
作者 戴诗雨 孙哲 +1 位作者 袁凯 孙知信 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期121-137,共17页
围绕时间序列数据精准预测的问题,本研究提出了基于改进淘金算法BP神经网络的预测方法。首先,针对传统淘金优化算法(GRO)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,引入了Tent混沌映射和莱维飞行策略,分别对该算法种群初始化和迭代寻优两个阶... 围绕时间序列数据精准预测的问题,本研究提出了基于改进淘金算法BP神经网络的预测方法。首先,针对传统淘金优化算法(GRO)收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,引入了Tent混沌映射和莱维飞行策略,分别对该算法种群初始化和迭代寻优两个阶段进行改进,并通过算法测试和方法比较,验证了改进淘金优化算法(DGRO)在解决最优化问题方面的良好的性能。然后,设置BP神经网络基本参数,并利用DGRO对BP神经网络的初始连接权重和阈值进行调整,构建了DGRO-BP模型。最后,利用某快递驿站实际处理快件量的数据集对本研究提出的模型进行测试。结果显示,DGRO-BP在诸多预测精度评价指标上相较于BP和GWO-BP等具备优越性,尤其是在平均绝对误差(MAE)指标上,DGRO-BP模型的平均绝对误差比标准BP神经网络模型低了约46.15%,证实了DGRO-BP在处理该类问题上的优势,对时间序列数据预测问题的研究具有重要意义。 展开更多
关键词 淘金优化算法 算法优化 bp神经网络 快递数据预测 测试函数
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基于BP神经网络和遗传算法的铜-铝双层药型罩结构优化设计
8
作者 李伟芾 高绪杰 +2 位作者 常征 朱立华 朱光明 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期89-95,共7页
为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性... 为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性。同时,构建了BP人工神经网络模型,并将预测值作为适应度,使用遗传算法以侵彻深度为优化目标得到对应的最佳结构参数。研究结果表明:当药型罩锥角为59.07°,壁厚为1.66 mm,长径比为1.36,Cu/Al壁厚比为2.38∶1时,形成的射流侵彻深度相较正交试验优化结果更好。 展开更多
关键词 双层药型罩 bp神经网络 遗传算法 结构优化 数值模拟
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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
9
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
10
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
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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
11
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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基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法
12
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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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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基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型
14
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
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量:4
15
作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型 被引量:1
16
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
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基于BP神经网络和改进NSGA-Ⅱ算法的龙门横梁结构优化
17
作者 王乐恒 蔡玉强 +2 位作者 袁鵾 周敬然 王明明 《机床与液压》 北大核心 2025年第19期56-63,共8页
针对按经验法设计得到的大型龙门设备横梁质量偏大和冗余度较大的问题,结合BP神经网络与改进的NSGA-Ⅱ算法对横梁进行高刚度轻量化设计。以横梁质量为目标函数,数个关键尺寸为设计变量,横梁最大变形为约束条件建立优化数学模型。通过构... 针对按经验法设计得到的大型龙门设备横梁质量偏大和冗余度较大的问题,结合BP神经网络与改进的NSGA-Ⅱ算法对横梁进行高刚度轻量化设计。以横梁质量为目标函数,数个关键尺寸为设计变量,横梁最大变形为约束条件建立优化数学模型。通过构建Kriging模型代替有限元仿真快速获取大量训练样本,利用训练样本对神经网络进行训练,得到高精度的含有输入-输出映射关系的BP神经网络模型。其次,对NSGA-Ⅱ算法中的初始化种群和精英保留策略进行改进,提高种群的多样性,从而提高算法在全域内寻优的能力。最后结合BP神经网络和改进的NSGA-Ⅱ算法对横梁尺寸参数进行高效寻优。结果表明:优化后,横梁在刚度和强度保持不变的情况下,质量减少了9.30%。并且相比于Workbench自带的优化程序,优化效率提升了35.7%,质量进一步减少了2.42%。 展开更多
关键词 优化设计 NSGA-Ⅱ算法 bp神经网络 龙门设备横梁
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基于GA-BP神经网络的EISCAP传感器数据预测算法研究
18
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
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:2
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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
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量:2
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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
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