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基于BP神经网络遗传算法的药型罩优化 被引量:3
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作者 郭浩然 季茂荣 +1 位作者 郭涛 武双章 《中国矿业》 北大核心 2016年第4期108-111,共4页
线性聚能装药爆破效果的影响因素有很多,且各因素的影响多是非线性的,而且非常复杂,其中药型罩结构的优化设计一直是重点。为了探索有效的药型罩优化方法,本研究对楔形罩运用正交试验法设计方案,利用ANSYS/LS-DYNA进行数值模拟获得结果... 线性聚能装药爆破效果的影响因素有很多,且各因素的影响多是非线性的,而且非常复杂,其中药型罩结构的优化设计一直是重点。为了探索有效的药型罩优化方法,本研究对楔形罩运用正交试验法设计方案,利用ANSYS/LS-DYNA进行数值模拟获得结果,再以结构参数和最大射流速度分别作为BP神经网络的输入和输出进行训练,并将预测值作为适应度,结合遗传算法对药型罩进行最优结构药型罩参数和最优最大射流速度搜索。结果表明,该方法能够结合正交试验法和BP神经网络遗传算法的优点,快速精确地进行药型罩结构优化。 展开更多
关键词 线性聚能装药 正交试验法 bp神经网络遗传算法 结构优化
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BP神经网络遗传算法的图像识别技术分析与实现 被引量:7
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作者 孙德刚 《信息技术与信息化》 2022年第5期190-193,共4页
将神经网络科学、动态信息科学融合,通过采集图像方式将信息传输到系统终端,采用基于BP神经网络算法的图像识别技术实现对图像的识别。在网络训练过程中,首先收集足量的训练样本来训练网络,得到以文件形式保存的权值;然后在程序中采用... 将神经网络科学、动态信息科学融合,通过采集图像方式将信息传输到系统终端,采用基于BP神经网络算法的图像识别技术实现对图像的识别。在网络训练过程中,首先收集足量的训练样本来训练网络,得到以文件形式保存的权值;然后在程序中采用遗传算法训练样本图片,将采集到的二值化图片中提取出字符作为训练样本;最后,将训练样本图片进行典型特征提取后,导入BP神经网络进行训练。仿真实验结果证明,文章算法有效避免了常规处理中其他算法容易陷入局部极小值的缺点,提高了图像识别模型的有效性和识别精度。 展开更多
关键词 bp神经网络算法 图像识别 遗传算法 神经网络
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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
3
作者 张琦 许耀辉 +6 位作者 陈阳 韩栋梁 张润哲 严骅彬 Lela Susilawati 魏文广 奚小波 《中国饲料》 北大核心 2025年第9期87-92,共6页
为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/... 为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/21)进行研究。结果表明:随着转子转速的增加,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度显著降低,衰减值变小,热糊稳定性增强。随着保持温度的增加,峰值黏度增加,谷值黏度和终值黏度先上升后下降,淀粉糊稳定性变差,原料更容易糊化。随着猫粮质量的增加,糊化温度降低,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度增大,淀粉糊稳定性降低,凝胶性增强。另外,以本试验数据为基础,提出一种基于遗传算法的神经网络预测峰值黏度的模型。 展开更多
关键词 转速 温度 淀粉 糊化特性 神经网络 遗传算法 快速黏度分析仪(RVA)
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基于遗传算法优化深度神经网络的站点客流预测
4
作者 胡晓伟 吴则洋 +1 位作者 卢泓博 王健 《交通运输工程与信息学报》 2025年第1期72-84,共13页
【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站... 【背景】客流预测是城市轨道交通运营和管理的重要组成,近年来结合多源数据和深度神经网络的精准客流预测受到越来越多的关注。【目标】提升轨道交通站点客流预测的精度,为运营管理提供有效支持。【方法】首先,搭建一种融合多特征的站点客流预测模型,该模型通过卷积神经网络(CNN)提取地铁客流的时空特征,并结合残差单元(ResNet)增强特征提取能力,构建特征传播矩阵挖掘站点间的空间特征,采用长短期记忆网络(LSTM)提取影响因子序列数据的时间特征,在特征融合过程中应用注意力机制突出关键特征。随后,引入遗传算法(GA)对模型进行优化,并采用多层感知器(MLP)修正模型的预测结果误差,提高模型的预测精度。【数据】杭州地铁站点刷卡数据及对应的气象数据、POI数据。【结果】优化ResNet-CNN-LSTM-Attention模型(IO-RCLA)的预测精度最高。相比于RCLA模型,IO-RCLA所有站点预测结果的MAE、RMSE、MAPE分别降低了17.09%、16.09%和8.91%,证明了方法在多站点客流预测中的高精度和有效性。 展开更多
关键词 城市交通 客流预测 组合神经网络 多源数据 遗传算法
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基于神经网络代理模型和遗传算法的适伴流最佳环量对转桨设计方法
5
作者 薛颖 黄永生 杨晨俊 《船舶力学》 北大核心 2025年第4期517-527,共11页
基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件... 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。 展开更多
关键词 对转桨 适伴流 最佳环量分布 神经网络 遗传算法 涡格法
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基于遗传算法优化LSTM神经网络的基坑变形预测分析
6
作者 杨桂伦 叶挺 王耿鑫 《安徽建筑》 2025年第4期116-118,176,共4页
基坑沉降是基坑在各种内外因素影响下产生,对工程施工质量和安全有着重要影响。文章针对传统预测模型的使用弊端,以杭州市某基坑工程共139组基坑沉降数据为例,建立了LSTM神经网络(Long Short Term Memory)预测模型,并采用遗传优化算法(G... 基坑沉降是基坑在各种内外因素影响下产生,对工程施工质量和安全有着重要影响。文章针对传统预测模型的使用弊端,以杭州市某基坑工程共139组基坑沉降数据为例,建立了LSTM神经网络(Long Short Term Memory)预测模型,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm)调优模型超参数,对基坑变形预测进行分析。结果表明:LSTM神经网络模型适用于预测基坑沉降,经过GA调优的模型预测精度较高,MAE和MSE分别为0.41和0.28,相较于手动调参分别降低了22%和30%,R2提高了0.06,达到了0.92。 展开更多
关键词 基坑沉降 LSTM神经网络 遗传算法 超参数
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一种基于GABP神经网络的流水线ADC校准算法
7
作者 王巍 王书星 +2 位作者 杨龙 穆春霖 金蔚然 《微电子学与计算机》 2025年第5期123-129,共7页
流水线模数转换器(Pipeline ADC)的精度受到了多种非理想因素的显著影响,主要包括运放有限增益误差、比较器失调电压以及电容失配等。为了解决非理想因素造成的流水线模数转换器性能降低,以及单反向传播神经网络存在校准效率低、校准性... 流水线模数转换器(Pipeline ADC)的精度受到了多种非理想因素的显著影响,主要包括运放有限增益误差、比较器失调电压以及电容失配等。为了解决非理想因素造成的流水线模数转换器性能降低,以及单反向传播神经网络存在校准效率低、校准性能不佳等问题,提出了一种遗传算法优化反向传播神经网络的校准算法。该算法使用反向传播神经网络结合遗传算法的复合结构学习并提取流水线模数转换器数字输出中包含的误差特征,对流水线模数转换器进行校准。使用该算法对一个12 bit 160 MS/s流水线模数转换器进行了校准,仿真结果表明,校准后流水线模数转换器的有效位数由7.01 bit提升到10.97 dB,无动态杂散范围由38.22 dB提升到82.65 dB。 展开更多
关键词 流水线模数转换器 数字校准 神经网络 遗传算法
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基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测
8
作者 赵萍 阮旭东 +4 位作者 刘亚风 赵思逸 孙雨 常杰 周俊 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期889-896,共8页
本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As... 本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 GAbp模型 空间分布预测 重金属含量
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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法 被引量:1
9
作者 颜磊 王国兵 +2 位作者 翁旭峰 刘雪莹 江友华 《电子设计工程》 2025年第1期21-26,共6页
电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和... 电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电气火灾预警 鲸鱼优化算法 bp神经网络 模糊化
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基于遗传算法的BP神经网络在轻质路基沉降预测中的应用 被引量:6
10
作者 沈璐 陈修和 +1 位作者 陶文斌 李健斌 《广西科技大学学报》 CAS 2024年第2期32-39,共8页
为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的B... 为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络在全局搜索能力和收敛能力方面具有明显优势;在轻质路基沉降预测任务中,多数预测结果的相对误差集中在更低的范围内,监测点1和监测点2预测结果的模型评价指标MAE、RMSE、MAPE分别为0.017 mm、0.021 mm、0.679%和0.013 mm、0.016 mm、1.395%,预测结果拟合程度高,误差小,模型泛化能力强。因此,遗传算法优化的BP神经网络的沉降预测模型具有可靠的预测效果与预测精度,在实际工程中可行性较高,可作为轻质路基沉降预测和预警的一种辅助手段。 展开更多
关键词 轻质路基 地基沉降 预测 遗传算法 bp神经网络
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基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法的直流电磁泵结构优化
11
作者 杨照林 陈观慈 +2 位作者 张文斌 杨进 陈永华 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期182-190,共9页
为了提高直流电磁泵的压力来驱动液态金属流动进行散热,改善泵的输送效率,采用数值模拟与智能算法相结合的优化设计方法,对泵的结构参数和输入电流进行了优化。以液态金属镓铟锡合金为工质,在1.5 L/min流量工况下,利用COMSOL软件对电磁... 为了提高直流电磁泵的压力来驱动液态金属流动进行散热,改善泵的输送效率,采用数值模拟与智能算法相结合的优化设计方法,对泵的结构参数和输入电流进行了优化。以液态金属镓铟锡合金为工质,在1.5 L/min流量工况下,利用COMSOL软件对电磁泵进行了数值模拟仿真,求得了泵的静压差并将其与试验值进行了对比,验证了仿真模型的准确性。采用Box-Behnken试验设计方法进行数据采集,根据试验数据构建BP神经网络代理模型,以压力和效率最大化为优化目标,结合NSGA-Ⅱ算法进行结构优化。结果表明:在相同流量下,优化后泵的输入电流减小了20 A,更利于散热;压力和效率分别提高了2577.6 Pa和11.8%,沿程损耗降低,整体性能得到改善;对比流场分析,泵内部流动速度更均匀,流线分布更加平稳。 展开更多
关键词 直流电磁泵 压力 效率 bp神经网络 NSGA-Ⅱ
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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
12
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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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法
13
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 PSO-bp神经网络 遗传算法
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遗传算法优化BP神经网络的高速信号状态判断 被引量:1
14
作者 万超 谢锐 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期695-705,共11页
针对引信控制系统高速信号状态判断误差大和BP(Back Propagation,BP)神经网络在状态判断过程中存在精度差、易陷入局部最优解的缺点,利用其它寻优算法来改善BP神经网络的缺点以减小高速信号状态判断的误差。本文利用遗传算法优化BP神经... 针对引信控制系统高速信号状态判断误差大和BP(Back Propagation,BP)神经网络在状态判断过程中存在精度差、易陷入局部最优解的缺点,利用其它寻优算法来改善BP神经网络的缺点以减小高速信号状态判断的误差。本文利用遗传算法优化BP神经网络来构建模型,以引信的高速信号时间和电压为输入指标建立了分类模型,将其用于高速信号状态的判断来提高识别准确率,加快收敛速度,降低误差,并根据高速信号来了解引信控制系统在每一时刻处于哪种状态从而判断系统是否正常可靠。仿真分析结果表明,本文方法在引信的高速信号状态判断方面具有识别结果优、收敛速度快、误差小的特点,其正确率达到了99.6%,优于BP神经网络的88.6%和卷积神经网络的98.7%;同时,平均绝对误差降低至0.01210,均方误差降低至0.04368,均方根误差降低至0.20901,进化代数为23代,优于BP神经网络的0.16842,0.31985,0.56475,51代,卷积神经网络的0.02263,0.0605,0.24597,25代。连续实验结果表明,改进后的模型鲁棒性更优,威尔克森秩和检验结果也表明,改进后的模型比BP神经网络和卷积神经网络的识别效果更优,有更好的泛化能力,模型满足了高速信号状态判断要求。 展开更多
关键词 高速信号 状态判断 bp神经网络 遗传算法
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面向冷弯型钢构件弹性屈曲临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选
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作者 戴宜凌 王少快 尹凌峰 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第2期129-141,共13页
弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经... 弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经网络模型进行了训练、验证和测试.基于最优化理论,采用6种不同的优化算法进行了模型的训练,并比较了不同算法的网络模型性能.通过随机网格搜索确定最优超参数,使用3种统计参数来评估训练后的人工神经网络的性能,以得到最适合预测屈曲临界荷载的神经网络模型.结果表明:Levenberg-Marquardt(L-M)算法在非线性最小二乘问题上相较于其他算法具有更高的准确性,多次训练后,L-M算法使模型预测误差非常小,而其他算法在准确度上不及L-M算法. 展开更多
关键词 bp神经网络 最优化理论 弹性屈曲临界荷载 冷弯型钢 非线性最小二乘
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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
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作者 陈映彬 文逸彦 +2 位作者 董国祥 屠海洋 张焱飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本... 为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 油耗模型 航速优化
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基于BP神经网络算法的平原感潮港闸流量计算模型研究
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作者 吴峥 毛媛媛 +2 位作者 兰林 曾贤敏 卢知是 《江苏水利》 2025年第4期11-17,共7页
沿海港闸排水过程受到径流、潮流、闸门开启情况等多重因素共同影响,水位流量呈现复杂的非线性关系,传统堰流公式无法准确描述港闸出流实际情况。采用BP神经网络算法开展了平原地区感潮水闸水位流量关系研究。结合闸下潮位特征分析,提... 沿海港闸排水过程受到径流、潮流、闸门开启情况等多重因素共同影响,水位流量呈现复杂的非线性关系,传统堰流公式无法准确描述港闸出流实际情况。采用BP神经网络算法开展了平原地区感潮水闸水位流量关系研究。结合闸下潮位特征分析,提出采用计算时刻及其之前12个整点时刻的闸上、闸下水位作为神经网络模型改进输入条件,结果表明:相较仅采用计算时刻闸上、闸下水位作为输入条件而言,改进输入方式后,里下河4个港计算流量与实测值的均方根误差RMSE减小了52%~85%,决定系数R2增加了0.50~0.55,表明模型计算精度明显提高;对比传统堰流公式计算所得港闸流量结果,基于改进BP神经网络算法的计算精度同样显著提升,均方根误差RMSE减小44%~69%。研究成果为进一步研究沿海港闸出流、精确模拟计算港闸流量和排水量提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 感潮港闸 水位流量关系 bp人工神经网络 输入条件 闸下潮位
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基于遗传算法改进BP神经网络的桩基横向承载力预测 被引量:1
18
作者 李云峰 闫思行 +3 位作者 冉斌斌 陈涛 秦玮 张小龙 《科技创新与应用》 2024年第33期30-33,共4页
针对传统BP神经网络在桩基横向承载力预测中存在的局限性,如易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,该文提出一种基于遗传算法(GA)改进的BP神经网络模型。该模型利用遗传算法优化初始权重和偏置,以提高预测精度和模型泛化能力。选取影响桩... 针对传统BP神经网络在桩基横向承载力预测中存在的局限性,如易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,该文提出一种基于遗传算法(GA)改进的BP神经网络模型。该模型利用遗传算法优化初始权重和偏置,以提高预测精度和模型泛化能力。选取影响桩基横向承载力的关键因素作为输入参数:桩径、荷载的偏心距、桩入土深度及土的不排水抗剪强度。通过训练与测试,对比分析传统BP神经网络模型和基于遗传算法改进的BP神经网络模型的预测效果。结果表明,GA-BP模型在测试集上的相对误差平均值降低至2.53%,明显优于BP模型的6.44%。此外,GA-BP模型未出现过度拟合现象,表明其在捕捉数据潜在模式和泛化新样本方面表现出色。综上所述,基于遗传算法优化的BP神经网络为横向受荷桩承载力的准确预测提供一种有效途径,对于工程实践具有一定的指导意义和应用价值。 展开更多
关键词 桩基横向承载力 遗传算法 bp神经网络 承载力预测 桥梁工程
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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
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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BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量:1
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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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