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基于LSTM神经网络算法的超超临界机组负荷优化分配 被引量:3
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作者 王利中 蔡安亮 张楠 《电子设计工程》 2024年第1期129-132,137,共5页
目前研究的超超临界机组负荷优化分配方法成本较高,分配时间过长,导致节能效果不佳。为此,该文基于LSTM神经网络算法研究了一种新的超超临界机组负荷优化分配方法。利用LSTM中的记忆块、遗忘门、输入门、输出门和记忆单元,实现对递归神... 目前研究的超超临界机组负荷优化分配方法成本较高,分配时间过长,导致节能效果不佳。为此,该文基于LSTM神经网络算法研究了一种新的超超临界机组负荷优化分配方法。利用LSTM中的记忆块、遗忘门、输入门、输出门和记忆单元,实现对递归神经网络的简单处理,建立目标函数,采用正平衡法和反平衡法计算电荷吸收效率,确定超超临界机组负荷优化分配数学模型。针对单元制机组模型和母管制机组模型在忘记阶段、选择记忆阶段与输出阶段进行优化,反复迭代,得到迭代最大次数后停止运行,输出优化结果。实验结果表明,与传统优化方法相比,所设计超超临界机组负荷优化分配方法可将成本降低50%以上,1000 MW内负荷分配时间低于10 min。 展开更多
关键词 lstm神经网络 超超临界机组 负荷优化 优化分配
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基于LSTM神经网络算法互联网电视EPG业务隐患预测的应用研究
2
作者 班雪飞 倪峰 +2 位作者 周玮 马占婕 孙忠岩 《现代信息科技》 2024年第1期99-103,共5页
伴随三网融合的深入开展以及智慧物联网技术的发展,家庭宽带加互联网电视已成为新的智慧家庭入口。为了解决互联网电视业务质量监测手段在时序上的先天滞后无法先于用户发现隐患故障的问题,通过引入神经网络LSTM算法实现数据注智业务运... 伴随三网融合的深入开展以及智慧物联网技术的发展,家庭宽带加互联网电视已成为新的智慧家庭入口。为了解决互联网电视业务质量监测手段在时序上的先天滞后无法先于用户发现隐患故障的问题,通过引入神经网络LSTM算法实现数据注智业务运维能力,聚焦EPG业务服务质量,从业务历史波动识别异常并做出预测预警,实现EPG业务质差隐患识别和预测,隐患发现时长缩短至0.5小时,隐患识别及时率和准确率均在90%以上。 展开更多
关键词 互联网电视 EPG业务质量 lstm算法 隐患预测
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LSTM神经网络算法对锂电池故障信号检测的研究 被引量:7
3
作者 孙洁 刘梦 +2 位作者 刘晓悦 孙晔 张瑞新 《现代电子技术》 2022年第3期73-77,共5页
通常对电动汽车电池故障信号检测的研究,通过对电池性能的相关预测与研究为电池使用寿命的延长、汽车动力性能的增强以及安全性能的增大提供了技术上的支持。文中从电池的相关结构原理以及技术构成入手,提出了锂电池故障信号检测研究的... 通常对电动汽车电池故障信号检测的研究,通过对电池性能的相关预测与研究为电池使用寿命的延长、汽车动力性能的增强以及安全性能的增大提供了技术上的支持。文中从电池的相关结构原理以及技术构成入手,提出了锂电池故障信号检测研究的具体方法设计,依托长短时记忆(LSTM)神经网络信号对故障电池检测方法进行深度分析研究,对电池故障分析构建具体算法与模型,有效地对电池的容量偏低故障、电压电流故障以及电池内阻偏大等故障进行输出检测,多次实验验证其检测方法的有效性,以便于提高电池整体的应用性能,为后期电池优化改进提供了实验基础。 展开更多
关键词 电池故障 信号检测 人工智能 lstm神经网络 模型构建 频谱分析 故障模式诊断
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基于LSTM神经网络算法的船舶电站故障诊断 被引量:4
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作者 孙云 王沭恒 陈冠宇 《机电设备》 2022年第3期54-57,共4页
船舶电站是船舶中的重要组成部分,船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模,选取各相电流电压参数作为数据集的来源,并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法... 船舶电站是船舶中的重要组成部分,船舶电站的故障类型较为复杂。文章利用Simulink软件平台对船舶电站各种短路故障进行仿真建模,选取各相电流电压参数作为数据集的来源,并在MATLAB中进行数据的处理和预测图像的绘制。LSTM神经网络算法相比于其他算法,解决了长时依赖问题,并对预测数据有极高的解释度。结果表明:基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好的对船舶电站故障模式做出诊断。 展开更多
关键词 船舶电站 短路故障 SIMULINK lstm神经网络 故障诊断
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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
5
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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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
6
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
7
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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基于神经网络算法的工业炉炉温控制系统研究
8
作者 高海英 《工业加热》 2025年第1期24-26,35,共4页
准确控制对于确保产品质量、提高生产效率以及节约能源具有重要意义。随着科技的不断发展,神经网络算法作为一种强大的计算工具,在工业炉炉温控制系统中得到了广泛应用。神经网络算法以其模拟人脑神经元网络的方式进行计算,能够处理非... 准确控制对于确保产品质量、提高生产效率以及节约能源具有重要意义。随着科技的不断发展,神经网络算法作为一种强大的计算工具,在工业炉炉温控制系统中得到了广泛应用。神经网络算法以其模拟人脑神经元网络的方式进行计算,能够处理非线性、复杂的系统,具有强大的逼近能力和学习能力。在工业炉炉温控制领域,传统控制方法存在难以克服的挑战。因此,引入神经网络算法作为炉温控制系统的智能化手段,成为提高控制性能和适应性的有效途径。以步进式加热炉作为研究对象,讨论其构造及炉温控制难点,介绍神经网络模型及多步预测控制原理及方法,并对步进式加热炉神经网络炉温预测及控制界面设计做出具体介绍,希望能够为工业炉炉温控制系统的智能化提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 神经网络算法 工业炉 炉温控制
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一种基于GABP神经网络的流水线ADC校准算法
9
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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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法 被引量:1
10
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SAE和LSTM神经网络的深部未钻地层可钻性预测方法
11
作者 朱亮 李晓明 +1 位作者 纪慧 楼一珊 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期39-46,64,共9页
在制定深部地层钻进提速方案时,对地层可钻性进行钻前预测是十分必要的,现有的岩石可钻性预测方法精度低,难以满足钻井设计的要求。为此,提出一种基于SAE和LSTM神经网络相结合的组合模型对深部未钻地层的可钻性进行预测。并将SAE-LSTM... 在制定深部地层钻进提速方案时,对地层可钻性进行钻前预测是十分必要的,现有的岩石可钻性预测方法精度低,难以满足钻井设计的要求。为此,提出一种基于SAE和LSTM神经网络相结合的组合模型对深部未钻地层的可钻性进行预测。并将SAE-LSTM组合模型的训练时间和预测结果与BP神经网络、支持向量机、随机森林和单一的LSTM模型进行了对比分析。结果表明:所构建的SAE-LSTM组合模型预测地层可钻性训练用时最短,预测值与实际测量值误差最小,拟合结果的均方根误差RMSE仅为0.081,平均绝对百分比误差MAPE为1.189,决定系数R^(2)为0.966,其RMSE和MAPE最小,R 2最大,较其他模型预测精度更高。该方法为地层参数预测提供了新的途径,能改善以往预测方法在处理复杂地层问题时预测效率低、预测精度不高等问题。 展开更多
关键词 深部地层钻探 岩石可钻性 预测模型 栈式自动编码器 lstm神经网络 深度学习
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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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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
14
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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遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用
15
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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基于人工神经网络耦联遗传算法优化肉葡萄球菌高密度培养基配方
16
作者 王仪 祝超智 +4 位作者 白雪原 郑飏衣 张新军 仝林 赵改名 《肉类研究》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algo... 为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm,ANN-GA)模型。结果表明,氮源是影响肉葡萄球菌活菌数的最重要因素。与响应面优化模型相比,ANN-GA模型能够更精确地预测培养基配方对肉葡萄球菌活菌数的影响,误差小且优化效果更好,最佳培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。在5 L发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×10^(10)CFU/mL。 展开更多
关键词 肉葡萄球菌 高密度培养基 响应面法 人工神经网络 遗传算法 优化
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采用长短期记忆神经网络的压电式六维力/力矩传感器解耦算法
17
作者 亓振广 王桂从 +2 位作者 褚宏博 张帅 李映君 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期158-170,共13页
针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理... 针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理;然后,通过分析传感器维间耦合产生的原因及LSTM神经网络解耦原理,构建LSTM神经网络解耦模型;最后,采用基于LSTM神经网络的解耦算法,对传感器输出的多维非线性特性开展优化,解耦后得到传感器输入、输出之间的映射关系和对应的输出数据,并与径向基函数(RBF)及最小二乘(LS)解耦算法进行对比分析。研究结果表明:所使用四点支撑式压电六维力传感器的最大重复性误差为1.55%;采用基于LSTM的神经网络算法解耦后,传感器输出结果的最大非线性误差、交叉耦合误差分别为0.55%和0.28%,均小于RBF和LS算法。LSTM神经网络解耦算法能有效减少六维力/力矩传感器的维间耦合,提高传感器的测量精度,对航空航天领域的发展具有参考意义。 展开更多
关键词 六维力/力矩传感器 压电式 解耦算法 长短期记忆神经网络 维间耦合
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基于少数类合成的过采样算法和贝叶斯优化神经网络的结构可靠性分析方法
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作者 葛福林 吴宗辉 何建 《船舶力学》 北大核心 2025年第5期767-775,共9页
为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,... 为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,其次使用贝叶斯优化算法优化BP神经网络超参数、初始权值和初始偏置,以提高模型的拟合精度和泛化能力,最后利用优化后的代理模型结合Monte Carlo法计算结构可靠度。研究表明:相较于传统的代理模型法,本文的方法具有计算精度高、分析时间短、计算成本低的优势。本文提出的分析方法在滑油冷却器抗冲击可靠性分析中具有良好的适用性,分析结果可为滑油冷却器的抗冲击设计提供技术指导和理论支撑。 展开更多
关键词 结构可靠性 BP神经网络 贝叶斯优化 SMOTE算法 滑油冷却器
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基于QPSO-LSTM神经网络建立非定常气动模型的方法
19
作者 魏小峰 魏巍 李鹏 《航空科学技术》 2025年第2期102-110,共9页
飞行器的空气动力学参数具有强非线性和非定常特性,利用人工智能方法建模可以避开复杂的空气动力学机制,不仅可以降低技术门槛,还可以提高建模效率。因此,本文提出一种基于量子粒子群优化-长短时记忆(QPSO-LSTM)神经网络的非定常气动力... 飞行器的空气动力学参数具有强非线性和非定常特性,利用人工智能方法建模可以避开复杂的空气动力学机制,不仅可以降低技术门槛,还可以提高建模效率。因此,本文提出一种基于量子粒子群优化-长短时记忆(QPSO-LSTM)神经网络的非定常气动力建模方法。以NACA0012翼型俯仰运动的非定常气动特性为研究对象,通过翼型的飞行状态参数预测翼型在运动过程中所受到的气动力。在建模的过程中采用LSTM神经网络为基础模型,然后利用QPSO算法优化LSTM神经网络的超参数,如层神经元个数、历史数据长度和训练批次大小。研究结果表明,QPSO算法能较好地搜索LSTM神经网络超参数的全局最优解;QPSO-LSTM模型相比常规循环神经网络(RNN)和LSTM模型,在内插和外插预测气动力系数时具有更高的精度和更好的泛化能力,该方法可被用于航空航天领域的非定常气动力预测。 展开更多
关键词 QPSO lstm 神经网络 非定常 气动力建模
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
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作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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