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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法
1
作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 pso-bp神经网络 模型优化 因素分析
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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：3
2
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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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量：2
3
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PSO-BP模糊PID的变距取苗机构控制系统设计 被引量：3
4
作者 李润泽 王卫兵 李小军 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期9-18,共10页
为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。... 为满足番茄、辣椒等蔬菜作物的移栽需求,基于向下取苗原理设计了一种适用72穴和128穴两种主要番茄钵苗穴盘规格的变距取苗机构,通过建立数学模型获得了取苗机械手参数的目标函数,并利用粒子群和模拟退火混合算法对其结构参数进行优化。同时,为实现变距取苗机构的精确控制,提出了一种基于PSO-BP的模糊PID算法以提高控制精度,介绍了系统的结构与工作原理,并通过选型计算与分析建模建立了控制系统的数学模型。针对传统PID控制器稳定性差、响应速度慢等不足之处,利用PSO-BP模糊PID对控制器的参数进行在线调整,以满足控制过程中对参数的不同需求。仿真结果与试验数据的分析表明:在参数相同条件下,基于PSO-BP模糊PID控制系统系统稳定性更好、响应速度更快,具有良好的鲁棒性,提升取苗成功率的同时降低了基质损伤率,能够满足变距取苗机构高精度快速稳定控制的需求。 展开更多
关键词 变距取苗机构 pso-bp神经网络 模糊PID算法 控制系统
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基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计 被引量：2
5
作者 张凌峰 丁晓宇 潘慕绚 《南京航空航天大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期160-168,共9页
压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知... 压力信号是表征航空发动机工作性能的重要物理量。本文针对压力信号的高精度测量需求,提出了一种基于PSO-BP温度补偿算法的智能压力传感器设计方案。选取微电子机械系统(Micro-electro-mechanical system,MEMS)压阻式传感器作为信号感知端,通过模块化思想设计智能压力传感器的硬件和软件构架。针对压力传感器敏感元件因温度漂移造成的精度偏差问题,提出了一种基于PSO-BP神经网络的嵌入式温度补偿算法以提升测量精度。集成智能传感器软硬件功能,为验证智能传感器在全工况范围内的精度,进行多种压力、温度下的压力测量实验。结果表明,本文设计的智能压力传感器经补偿后满量程误差最大值为0.44%(量程范围为0~4 MPa),相比于传统插值法、多项式拟合法等温度补偿算法,精度提升至少20%,且算法单次仅耗时2μs,具有工程应用价值。 展开更多
关键词 航空发动机 MEMS压阻式智能压力传感器 模数转换驱动 温度补偿 pso-bp神经网络
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基于PSO-BP神经网络的单位注浆量预测 被引量：1
6
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
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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测
7
作者 王晓曼 吕建雄 +5 位作者 李贤军 吴义强 李新功 郝晓峰 乔建政 徐康 《林业科学》 北大核心 2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测... 【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。 展开更多
关键词 浸胶竹束 干燥 含水率 粒子群优化算法 反向传播 神经网络
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基于PSO-BP神经网络的角接触球轴承凸出量预测
8
作者 章如意 段玥晨 +1 位作者 张瑞 赵明辉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第9期134-137,143,共5页
针对人工测量角接触球轴承的凸出量,对轴承进行配对效率较低的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)—反向传播(BP)神经网络的角接触球轴承凸出量预测方法。根据200组实验数据,通过灰色关联度分析,选取了角接触球轴承内外圈的宽度、沟位、沟... 针对人工测量角接触球轴承的凸出量,对轴承进行配对效率较低的问题,提出了基于粒子群优化(PSO)—反向传播(BP)神经网络的角接触球轴承凸出量预测方法。根据200组实验数据,通过灰色关联度分析,选取了角接触球轴承内外圈的宽度、沟位、沟径和沟道曲率半径作为建模数据集,分别利用BP神经网络、遗传算法(GA)—BP神经网络、PSO-BP神经网络建立角接触球轴承凸出量预测模型。结果表明:PSO-BP神经网络预测模型预测效果最好,决定系数(R^(2))达0.986 3,整体误差≤±0.70%,能够较为准确地预测角接触球轴承的凸出量,提高轴承的配对效率。 展开更多
关键词 角接触球轴承 凸出量 灰色关联度分析 反向传播神经网络 遗传算法 粒子群优化算法
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基于充电片段和PSO-BP的锂电池SOH在线估计方法 被引量：2
9
作者 何山 赵宇明 +1 位作者 田爱娜 姜久春 《电源技术》 北大核心 2025年第2期383-389,共7页
由于锂离子电池具有自放电率低、比能量大等优点,目前常被应用于动力系统中。但由于电池老化过程中内部反应过于复杂,具有非线性、强耦合等特性,且健康状态不能直接测量,因此准确估算电池健康状态较难,如何准确对电池健康状态估算成为... 由于锂离子电池具有自放电率低、比能量大等优点,目前常被应用于动力系统中。但由于电池老化过程中内部反应过于复杂,具有非线性、强耦合等特性,且健康状态不能直接测量,因此准确估算电池健康状态较难,如何准确对电池健康状态估算成为了电池领域内的研究热点。通过分析牛津大学实验室老化数据集,对温度和电压相关参数进行分析,发现随着循环的进行,温度变化率的斜率和等压升时间间隔变化的规律与容量的变换规律相同或者相反,因此提取温度和电压相关的参数作为健康特征。设计了一种基于粒子群优化-反向传播算法(PSO-BP)神经网络的电池健康状态估计模型,结果表明误差较小,在线估算误差能稳定在4%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态 pso-bp神经网络
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基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测研究
10
作者 张和江 张义平 +2 位作者 侯晨锋 王缪斯 周利治 《工矿自动化》 北大核心 2025年第8期80-87,共8页
针对探地雷达在煤岩界面预测应用中精度不足的问题,利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络进行优化,构建了基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测模型。采用探地雷达单侧反射法探测煤岩界面,总结不同情况下的雷达图像响应特征,从... 针对探地雷达在煤岩界面预测应用中精度不足的问题,利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络进行优化,构建了基于探地雷达与PSO−BP神经网络的煤岩界面预测模型。采用探地雷达单侧反射法探测煤岩界面,总结不同情况下的雷达图像响应特征,从而确定煤岩界面特征参数:煤占比、响应位置振幅、煤响应位置振幅平均值、振幅衰减值、反射波所用双程走时、电磁波波速和煤介电常数;根据选择的特征参数开展介电常数测试和模拟煤岩界面识别实验,获取实测样本数据;采用PSO算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,得到最优模型;将煤岩界面特征参数输入PSO−BP神经网络模型,实现煤岩界面预测。实验结果表明:与GA−BP和BP神经网络模型相比,PSO−BP模型的均方误差(MSE)分别下降了22.14%和45.54%,平均绝对百分比误差(MAPE)分别下降了22.22%和46.15%,平均绝对误差(MAE)分别下降了31.58%和55.68%,PSO−BP在预测精度、误差控制能力和数据拟合效果上均具有显著优势,预测煤岩界面位置更贴近实际位置,稳定性更好。 展开更多
关键词 煤岩界面识别 探地雷达 bp神经网络 粒子群优化算法 pso−bp神经网络 特征参数
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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
11
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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应用Sheorey模型结合PSO-BP神经网络高精度预测温泉井田地应力状态:以箐河矿温泉井田区为例
12
作者 贾强 罗棋耀 +3 位作者 赵超 阳伟 唐晓林 孙学阳 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第26期11042-11050,共9页
在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的... 在矿井建设过程中,深埋硐室常常面临高地应力聚集的问题,这种高地应力状态可能导致多种工程病害,如岩爆和软岩大变形等。地应力作为地下岩体和矿体变形、破坏的主要原动力,对岩体形变、工程稳定性等方面有重大影响。为了保障矿井建设的顺利进行,准确掌握分析矿区地应力参数及其分布特征至关重要。在箐河矿区温泉井田勘查过程中,通过选择适当的钻探位置,开展钻探深孔内地应力的测试,获取地应力参数并分析其分布特征,为矿井下一步建设提供重要的设计依据。以温泉井田10-4钻孔水压致裂地应力实测成果为基础,利用改进后的Sheorey计算模型估算获取了矿区测试空白区的围岩地应力参数,通过粒子群算法PSO加优化的BP神经网络,高精度地应用于温泉井田地应力的多参识别。在此基础上,对矿井+1500 m水平运输大巷开挖过程中可能发生的硬质围岩岩爆现象和软质围岩变形情况进行了预测。通过分析地应力分布特征,能够有效预测可能出现的工程病害,可为矿井下一步工程施工与巷道支护设计提供重要依据。 展开更多
关键词 地应力 水压致裂法 Sheorey计算模型 pso-bp神经网络
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基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测研究
13
作者 从明智 陆红梅 赵立伟 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期332-340,共9页
预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权... 预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权重算法和动态学习因子来加强BP神经网络的训练、搜索速度和跳出局部最优解的能力,并利用优化的粒子群(PSO)算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化来提高BP神经网络的预测精度和鲁棒性,然后结合实际数据进行验证和对比分析PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络预测的结果,结果表明:IPSO-BP神经网络预测模型的预制构件生产成本的预测值与真实值最为接近,平均绝对误差、平均偏差误差、均方根误差与平均绝对百分比误差分别为1.2951、0.8961、1.4315、0.0539,较PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络均显著降低,用于预测预制构件生产成本的效果也显著提高,该模型可有效提高预制构件生产成本预测的准确性。 展开更多
关键词 预制构件 成本预测 粒子群优化算法 bp神经网络
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基于PSO-BP模型的页岩有机碳含量预测方法
14
作者 毛小平 朱启轩 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第4期458-466,共9页
在对烃源岩品质和生烃潜力进行评价时,总有机碳含量(TOC)是一个重要参数。一般采用岩心样品进行测试,试验过程耗时、岩心样品数量有限、成本高昂;而采用常规的利用测井曲线的TOC预测方法以线性拟合为主,方法自身的缺陷会导致试验结果产... 在对烃源岩品质和生烃潜力进行评价时,总有机碳含量(TOC)是一个重要参数。一般采用岩心样品进行测试,试验过程耗时、岩心样品数量有限、成本高昂;而采用常规的利用测井曲线的TOC预测方法以线性拟合为主,方法自身的缺陷会导致试验结果产生一定误差。为此,利用粒子群算法(PSO)改进的BP(Back propagation)神经网络模型对TOC进行预测。试验结果表明:自然伽马单因素法预测误差最大,BP模型次之,PSO-BP模型预测效果最好。其中PSO-BP模型具有强大的非线性拟合能力,可更准确地反映页岩气TOC与各测井曲线之间的关系。相较于传统BP模型,PSO-BP模型在预测页岩气TOC方面具有更高的准确度,研究结果为松辽盆地页岩储层TOC预测提供了新思路。 展开更多
关键词 烃源岩 测井曲线 自然伽马 粒子群算法 bp神经网络
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基于PSO-BP算法的混输管道持液率预测模型
15
作者 陈新辉 黄思 +2 位作者 官天日 傅浩 潘自强 《化学工程》 北大核心 2025年第6期89-94,共6页
为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-B... 为准确预测混输管道中两相流持液率,基于前人气液两相流室内实验所获取的数据,采用灰色关联分析法分析压力、温度、倾角、管径、液相折算速度、气相折算速度和液相黏度对混输管道持液率的影响程度,为输入参数的确定提供依据。基于PSO-BP神经网络构建混输管道持液率预测模型,对比包括线性和非线性在内的3种多元回归预测模型、传统BP和其他算法优化的BP神经网络预测模型。结果表明:相比于传统BP神经网络模型,经算法优化的BP神经网络模型和非线性多元回归模型均表现出更好的预测效果,多元线性回归模型效果最差,而PSO-BP预测模型平均绝对误差为0.0452,均方根误差为0.0614,拟合优度R^(2)为0.9279,误差最小、拟合程度最高,并且在高持液率工况下保持了更好的预测精度,表明PSO-BP模型适于混输管道持液率的预测。 展开更多
关键词 混输管道 持液率 灰色关联 粒子群算法 bp神经网络 多元回归
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基于PSO-BP-PID的动力系统动态负载模拟研究
16
作者 彭达 孙晓帮 张华成 《农业装备与车辆工程》 2025年第7期99-105,共7页
为提升汽车动力台架实验中道路行驶动态负载模拟精度,提出PSO算法与BP神经网络PID控制的复合策略用于负载模拟控制。基于MATLAB/Simulink构建电动汽车动力总成及台架系统动力学模型,采用转速与转矩复合控制;通过BP神经网络实时自适应优... 为提升汽车动力台架实验中道路行驶动态负载模拟精度,提出PSO算法与BP神经网络PID控制的复合策略用于负载模拟控制。基于MATLAB/Simulink构建电动汽车动力总成及台架系统动力学模型,采用转速与转矩复合控制;通过BP神经网络实时自适应优化PID参数构建BP-PID控制算法,再引入PSO算法对BP神经网络初始权值和PID参数基准全局寻优,形成PSO-BP-PID控制算法。搭建HIL测试系统验证表明,该策略较传统PID控制显著增强系统稳定性,提升响应速度与模拟精度,为高精度负载模拟提供参考方案。 展开更多
关键词 台架控制 动态负载模拟 bp神经网络 粒子群优化算法
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基于PSO-BPNN算法的红外连续变焦镜头伺服控制系统参数整定
17
作者 游津京 罗永芳 +7 位作者 白玉琢 贾钰超 王春阳 钟建波 李洪兵 史军军 江竞宇 邓红娟 《红外技术》 北大核心 2025年第10期1289-1295,共7页
针对传统红外连续变焦镜头伺服控制系统参数整定动态性能不佳、灵活性差和效率低的问题,本文研究了一种PSO-BPNN算法整定红外连续变焦镜头伺服控制系统参数的方法。首先通过系统识别法建立红外连续变焦镜头伺服控制系统动态数学模型,同... 针对传统红外连续变焦镜头伺服控制系统参数整定动态性能不佳、灵活性差和效率低的问题,本文研究了一种PSO-BPNN算法整定红外连续变焦镜头伺服控制系统参数的方法。首先通过系统识别法建立红外连续变焦镜头伺服控制系统动态数学模型,同时建立PSO-BPNN算法模型,然后进行PSO-BPNN算法整定红外连续变焦镜头伺服控制系统控制器参数仿真实验,最后搭建实验性能测试平台进行实验和验证。仿真与性能测试实验结果表明:上升时间t_(r)≤0.055 s,调节时间t_(s)≤0.26 s,超调量σ≤27.6%,红外连续变焦镜头伺服控制系统反应速度快、稳定性好且目标跟随精度高。 展开更多
关键词 红外连续变焦镜头 粒子群算法 bp神经网络算法 控制系统
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基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法 被引量：1
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作者 张斌 高玉祥 +2 位作者 陈再刚 王开云 时瑾 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期115-122,131,共9页
为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到... 为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。 展开更多
关键词 钢轨磨耗 GM(1 1)模型 小半径曲线 bp神经网络 重载铁路 粒子群算法
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基于改进 PSO-BPNN 的拖拉机液压油品质监测 被引量：2
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作者 李仲兴 朱方喜 +1 位作者 刘炳晨 郗少华 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第10期140-146,共7页
为实现对拖拉机液压油品质的有效监测,保障拖拉机液压系统的平稳运行,基于改进PSO-BPNN设计一种针对拖拉机液压油品质的监测方法。首先,为研究拖拉机液压油品质恶化情况,在液压油新油的基础上配制不同比例的液压油油样。随后,搭建拖拉... 为实现对拖拉机液压油品质的有效监测,保障拖拉机液压系统的平稳运行,基于改进PSO-BPNN设计一种针对拖拉机液压油品质的监测方法。首先,为研究拖拉机液压油品质恶化情况,在液压油新油的基础上配制不同比例的液压油油样。随后,搭建拖拉机液压油品质监测试验装置,并依据试验装置采集与监测液压油粘度、介电常数和温度参数。然后,设计并搭建一种基于改进PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测模型,该模型利用正弦调整惯性权重的PSO算法优化BPNN的权值和阈值初始值,提高模型收敛效率。最后,为验证基于改进PSO-BPNN的液压油品质监测方法的可行性,与基于传统BPNN、标准PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测模型进行对比。结果表明,基于改进PSO-BPNN的拖拉机液压油品质监测方法具有较快的收敛速度,监测正确率达到97.78%,为优化拖拉机液压油品质监测方法提供参考。 展开更多
关键词 拖拉机 液压油品质 改进pso算法 bp神经网络
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基于MIV-PSO-BPNN的掘进面风温预测方法 被引量：3
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作者 程磊 李正健 +2 位作者 贺智勇 史浩镕 王鑫 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期11-17,共7页
目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPN... 目的为防治矿井热害,解决矿井掘进面风温预测问题,方法提出一种MIV算法优化的PSO-BPNN预测模型。通过利用MIV算法确定模型的输入变量,以BP网络建模,使用粒子群优化算法结合BP神经网络实现掘进工作面风流温度的预测,得到预测结果并与BPNN模型、PSO-BPNN模型、SVR模型相比较。结果结果表明:MIV-PSO-BPNN预测模型的相对误差为-0.47%~1.81%,分别优于PSO-BPNN、BPNN、SVR预测模型的-3.96%~1.93%,-5.54%~2.98%,-2.16%~2.95%,预测模型的误差为-0.1~0.5℃,表明预测值与实测值基本一致;与BPNN预测模型、PSO-BPNN预测模型、SVR预测模型相比,MIV-PSO-BPNN预测模型的预测结果平均绝对误差分别减少65%,54%,50%,均方误差分别减少88%,78%,69%,表明该预测模型的预测效果优于其他3种模型。结论所提模型适用于矿井掘进工作面风温的预测。 展开更多
关键词 bp神经网络 MIV算法 粒子群优化算法 风温预测 算法优化
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