基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证

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作者 林煌旭 孔选 +3 位作者 陆将男 周华江 朱国常 朱浩伟 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页

针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺... 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。 展开更多

关键词 汽车前端框架 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 ga遗传算法 bp神经网络模型

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一种基于Rough-GA-BP的文本分类算法

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作者 李建锋 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第2期124-125,136,共3页

分析BP算法的缺点,并结合遗传算法和粗糙集理论构造出一种基于Rough-GA-BP的文本分类方法。该方法通过基于粗糙集理论的数据约简方法对文本输入向量进行数据约简,通过遗传算法对BP算法初始输入进行搜索和优化。实验表明,该方法相对于传... 分析BP算法的缺点,并结合遗传算法和粗糙集理论构造出一种基于Rough-GA-BP的文本分类方法。该方法通过基于粗糙集理论的数据约简方法对文本输入向量进行数据约简,通过遗传算法对BP算法初始输入进行搜索和优化。实验表明,该方法相对于传统的BP算法,节省了存储空间,缩短了算法学习时间,增加了网络的泛化能力,解决了传统BP算法容易陷入局部极小的问题,提高了分类准确率。 展开更多

关键词 bp算法 遗传算法 粗糙集 数据约简 rouhg—ga—bp算法

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模糊逻辑系统的GA+BP混合学习算法 被引量：8

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作者 王宏伦 吕庆风 佟明安 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期17-20,共4页

提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表... 提出一种在GA中融入BP算法的混合学习算法以实现模糊逻辑系统的自学习 .利用遗传算法的全局最优性在大范围内搜索可能的极值 ,而用BP算法的误差梯度下降特性在极值点附近快速搜索 ,从而达到了全局最优与快速搜索的有机结合 .仿真结果表明 。 展开更多

关键词 模糊逻辑系统 bp算法 遗传算法 ga算法 混合学习算法 系统辨识

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GA-BP算法在金融股指预测中的应用研究 被引量：3

4

作者 刘澄 王燕 孙彬 《技术经济与管理研究》 北大核心 2009年第6期16-18,43,共4页

本文提出一种GA-BP算法对金融股指进行预测研究,该算法结合遗传算法具有全局寻优的优点,能够克服BP算法进行预测时易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点;以股票市场的上证指数为例,通过与BP算法和LM-BP算法预测效果进行比较分析,证实了... 本文提出一种GA-BP算法对金融股指进行预测研究,该算法结合遗传算法具有全局寻优的优点,能够克服BP算法进行预测时易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点;以股票市场的上证指数为例,通过与BP算法和LM-BP算法预测效果进行比较分析,证实了本文提出的算法在对上证指数进行预测时更为有效。 展开更多

关键词 股票指数预测 神经网络 bp算法 ga算法

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基于种群熵的GA-BP混合优化算法及其应用 被引量：1

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作者 蒋加伏 陈蔼祥 +2 位作者 唐贤瑛 李广琼 李宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第7期71-74,共4页

文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明... 文章通过引入种群熵的概念把遗传算法和神经网络的BP算法有机结合起来,提出了一种新的混合算法GA-BP混合优化算法,从而充分利用了遗传算法和神经网络的BP算法各自具有的优点,并把GA-BP混合优化算法应用到机器人坐标逆变换中去。实验表明,GA-BP混合优化算法能较好地实现机器手端坐标到关节角的变换。 展开更多

关键词 机器人 种群熵 ga—bp混合优化算法 应用 遗传算法 神经网络 bp算法

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基于GA-BP混合算法的煤与瓦斯突出强度预测研究 被引量：7

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作者 位爱竹 王凯 伍永生 《矿业安全与环保》 北大核心 2006年第4期4-6,共3页

在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法... 在以往对煤与瓦斯突出预测的研究中,较多地关注突出动力类型的预测,对于突出强度预测很少涉及。基于影响煤与瓦斯突出的各个因素与突出强度之间存在的复杂非线性映射关系,建立了突出强度预测的神经网络模型。根据遗传算法(GA)和BP算法的特点,将二者结合起来,利用遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成GA-BP混合算法。该算法提高了网络性能,在煤与瓦斯突出强度预测中取得良好效果。 展开更多

关键词 突出强度预测 神经网络 bp算法 遗传算法(ga) ga-bp混合算法

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基于GA+BP的河道水量还原的优化算法研究 被引量：3

7

作者 刘京铄 李光中 《中国农村水利水电》 北大核心 2009年第5期26-28,33,共4页

在充分理解河道水量还原、GA及BP算法的基础上,根据水量还原计算中水文现象的本质规律,将三者相结合,并运用于实际。检验证明:基于GA+BP的河道水量还原的优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,大大改善网络全局寻优能力,提高网络速... 在充分理解河道水量还原、GA及BP算法的基础上,根据水量还原计算中水文现象的本质规律,将三者相结合,并运用于实际。检验证明:基于GA+BP的河道水量还原的优化算法能够克服BP算法自身不可优化的弊病,大大改善网络全局寻优能力,提高网络速度,防止网络陷入局部最小值。同时该算法更加真实的映射出河道水量还原计算中水文现象的本质规律,提高了河道水量还原计算结果的精度。 展开更多

关键词 人工神经网络 还原计算 遗传算法(ga) bp模型

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基于Chwa&Hakimi模型的GA-BPFD算法 被引量：1

8

作者 宣恒农 刘田田 张润驰 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第9期2366-2370,共5页

提出一种Chwa&Hakimi模型下基于遗传算法优化的BPFD算法——GA-BPFD算法。该算法主要分两步:用遗传算法对测试报告进行预处理,得到误差最小的一组BP神经网络权值和偏置值;将所得权值和偏置值作为BP神经网络的初始权值和初始偏置值,... 提出一种Chwa&Hakimi模型下基于遗传算法优化的BPFD算法——GA-BPFD算法。该算法主要分两步:用遗传算法对测试报告进行预处理,得到误差最小的一组BP神经网络权值和偏置值;将所得权值和偏置值作为BP神经网络的初始权值和初始偏置值,用训练完成的神经网络结合测试报告进行系统级故障诊断。详述用于优化BP神经网络的遗传算法的具体步骤,对GA-BPFD算法的时间复杂度进行分析,并进行实验仿真。实验结果表明,相比BPFD算法,GA-BPFD算法具有较高的诊断精度、较低的时间复杂度和良好的泛化能力。 展开更多

关键词 系统级故障诊断 bp神经网络 bpFD算法 ga算法 ga-bpFD算法 泛化能力

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BP⁃GA算法确定未反应炸药的JWL状态方程参数 被引量：3

9

作者 崔浩 郭锐 +5 位作者 宋浦 顾晓辉 周昊 杨永亮 江琳 俞旸晖 《含能材料》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期43-49,共7页

为了确定未反应炸药的JWL状态方程参数,提出了一种利用BP神经网络‑遗传算法(BP‑GA算法)和冲击Hugoniot关系确定JWL参数的方法。此方法首先训练BP神经网络,使其可以拟合由不同的JWL参数组合组成的非线性系统,随后采用遗传算法搜寻适应度... 为了确定未反应炸药的JWL状态方程参数,提出了一种利用BP神经网络‑遗传算法(BP‑GA算法)和冲击Hugoniot关系确定JWL参数的方法。此方法首先训练BP神经网络,使其可以拟合由不同的JWL参数组合组成的非线性系统,随后采用遗传算法搜寻适应度值最大的一组JWL参数。结果表明:已知某种炸药的初始密度、爆速、Hugoniot系数C0和S,便可利用BP‑GA算法确定其JWL参数;BP‑GA算法确定的8种未反应炸药的p‑v曲线和由试验数据确定的p‑v曲线相吻合,且8条p‑v曲线的R^(2)均不低于0.9995,证明了BP‑GA算法的高精度。 展开更多

关键词 bp‑ga算法 未反应炸药:JWL状态方程 冲击Hugoniot

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基于GA和BP融合算法的房地产监测预警 被引量：1

10

作者 王鑫 宋伟 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第23期44-46,共3页

本文在研究国内外房地产预警监控理论和实践成果的基础上,选取了房地产预警系统的指标体系;尝试用GA-BP算法预测成都市2007年的有关房地产数据,并通过黄色预警方法中应用较广泛的统计预警法,对成都市房地产市场的综合情况进行评价。

关键词 房地产预警 ga—bp算法 主成分分析法

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基于GA-BP神经网络模型的石墨烯发声器研究

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作者 胡卜元 王德波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1764-1769,共6页

为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数... 为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数进行了调节,并对比了基于dropout、基于正则化、基于正则化和GA遗传算法的三种神经网络模型。随后在模型中输入石墨烯发声器的正弦激励幅值、频率以及测量距离,使用GA遗传算法对隐藏层的权值和偏置进行全局寻优,将寻优结果代入BP神经网络,最终预测出给定条件下的声压级。结果表明,在均使用正则化的条件下,BP神经网络预测准确度为98.05%,均方差为0.23;GA-BP神经网络预测准确度达到98.62%,均方差仅为0.14。优化后精准度提高了0.57%,均方差降低了41.36%,展现出更加优异的准确性和适应性。该研究为预测多类特征传感器的非线性输出结果提供了一种高精准度、高适应性的方案。 展开更多

关键词 石墨烯热声发声器 bp神经网络 ga遗传算法 声压级

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运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析 被引量：1

12

作者 严祥高 贾小林 朱永兴 《导航定位学报》 CSCD 2023年第5期101-110,共10页

为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算... 为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。 展开更多

关键词 克洛步伽(Klobuchar)模型 遗传算法(ga)-反向传播神经网络(bp) 模型残差 优化

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基于GABP-DEMATEL的自贸区港口产业生态圈关键因素识别

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作者 刘天寿 俞凯 +2 位作者 恽钰 丁超君 匡海波 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期75-80,共6页

为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为B... 为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为BP-DEMATEL模型)进行优化。将GA输出的初始权重和阈值输入BP神经网络计算得出影响因素的权值,再求出直接影响矩阵。结合自贸区港口的实证数据,将GA优化的BP-DEMATEL模型与传统DEMATEL和BP-DEMATEL模型进行对比。结果表明:在自贸区港口产业生态圈关键影响因素识别的精度、运行时间等方面,GA优化的BP-DEMATEL模型优于BP-DEMATEL模型,可拓展DEMATEL的使用范围。该模型可确定对自贸区港口产业生态圈影响较大的因素,为相关决策提供参考。 展开更多

关键词 自贸区港口 港口产业生态圈 遗传算法(ga) 反向传播(bp)神经网络 DEMATEL法

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一种基于遗传算法的BP神经网络算法及其应用 被引量：62

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作者 王崇骏 于汶滌 +1 位作者 陈兆乾 谢俊元 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期459-466,共8页

主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷,研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术,设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP-GA,已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中.实验结果表明,该算法具有较强的... 主要分析了神经网络和遗传算法的特点和存在的一些缺陷,研究了遗传算法和BP神经网络学习算法相结合的相关技术,设计并实现了一个基于遗传算法的BP神经网络算法BP-GA,已应用于肺癌早期细胞病理诊断系统中.实验结果表明,该算法具有较强的收敛性和鲁棒性,其应用效果很好. 展开更多

关键词 遗传算法 bp神经网络学习算法 bp—ga算法 软计算 人工智能 收敛性 鲁棒性

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基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿 被引量：123

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作者 彭基伟 吕文华 +1 位作者 行鸿彦 武向娟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期153-160,共8页

针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值... 针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。 展开更多

关键词 遗传算法 bp神经网络 湿度传感器 ga—bp网络 温度补偿

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计算配电网线损的GA与BP结合的新方法 被引量：55

16

作者 辛开远 杨玉华 陈富 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期79-82,共4页

为了克服常规BP算法而陷入局部极小及基本遗传算法GA过早收敛的缺点 ,该文提出一种将神经网络BP算法与GA算法结合的新算法 ,用于计算配电网线损。对于有代表性的配电线路的线损与特征参数 (如线路某时段内通过的有功功率和无功功率供电... 为了克服常规BP算法而陷入局部极小及基本遗传算法GA过早收敛的缺点 ,该文提出一种将神经网络BP算法与GA算法结合的新算法 ,用于计算配电网线损。对于有代表性的配电线路的线损与特征参数 (如线路某时段内通过的有功功率和无功功率供电量 )的样本数据 ,先作标准化处理 ,再进行分群 ,然后用GA与BP结合的新算法映射 (拟合 )线损与特征参数之间的复杂关系。以 6 8条配电线路数据为例 。 展开更多

关键词 配电网 线损计算 遗传算法 常规算法 ga bp 电力系统

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基于GA-BP神经网络的软土路基运营期沉降预测 被引量：26

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作者 丁建文 魏霞 +3 位作者 高鹏举 胡健 陈伟航 焦宁 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期585-591,共7页

为了实现高速公路软土路基沉降的准确预测,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,研究3种输入对预测结果精度的影响.选取时间t以及其15 d前的沉降量S_(t-15)和平均沉降速率v_(t-15)为影响因素,在t、t-S_(t-15)、t-S_(t-15)-v_(t-15)三种输入... 为了实现高速公路软土路基沉降的准确预测,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,研究3种输入对预测结果精度的影响.选取时间t以及其15 d前的沉降量S_(t-15)和平均沉降速率v_(t-15)为影响因素,在t、t-S_(t-15)、t-S_(t-15)-v_(t-15)三种输入下,分别取某高速公路软土路基运营期实测沉降数据的前50%、80%为训练集,余下原始数据为测试集,重复训练10次后取平均值作为输出值.采用决定系数(R^(2))来判别模型拟合度,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)作为模型性能的评价指标.结果表明:3种输入的R^(2)均大于0.99;训练集占原始数据的比例为50%时,t-S_(t-15)输入的预测误差最小,RMSE为1.31 mm,MAPE为4.71%;训练集占原始数据的比例为80%时,t-S_(t-15)-v_(t-15)输入的预测误差最小,RMSE为0.29 mm,MAPE为1.00%.t、t-S_(t-15)、t-S_(t-15)-v_(t-15)三种输入都可对路基沉降进行预测,其中t-S_(t-15)-v_(t-15)输入下取实测沉降数据的80%作为训练集时预测结果最精确. 展开更多

关键词 软土路基 运营期沉降 遗传算法(ga) bp神经网络 预测

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焊接工艺参数中的BP神经网络与遗传算法结合 被引量：10

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作者 叶建雄 张晨曙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S1期57-60,共4页

为了解决焊接工艺参数的确定问题,提出了BP神经网络与遗传算法相结合的研究方法,根据BP神经网络的非线性映射功能,得到不同条件下的焊接效果;利用遗传算法全局最优值的搜索功能,不断地进行焊接参数的全局寻优;通过旋转电弧熔化极气体保... 为了解决焊接工艺参数的确定问题,提出了BP神经网络与遗传算法相结合的研究方法,根据BP神经网络的非线性映射功能,得到不同条件下的焊接效果;利用遗传算法全局最优值的搜索功能,不断地进行焊接参数的全局寻优;通过旋转电弧熔化极气体保护焊的试验数据进行了参数求解.结果表明该方法具有准确、高效的优点,适用于焊接工艺参数的研究. 展开更多

关键词 焊接工艺参数 优化 bp网络 遗传算法(ga)

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基于GA和LM组合优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量：7

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作者 钟小倩 马文科 宋萌萌 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2014年第12期91-95,共5页

针对传统BP神经网络在滚动轴承故障诊断中存在收敛速度慢且易陷入局部极小等问题,提出一种GA和LM组合优化BP神经网络的故障诊断方法。利用小波包变换对不同故障类型的振动信号进行软阈值消噪处理,然后进行三层小波包分解及重构,并成功... 针对传统BP神经网络在滚动轴承故障诊断中存在收敛速度慢且易陷入局部极小等问题,提出一种GA和LM组合优化BP神经网络的故障诊断方法。利用小波包变换对不同故障类型的振动信号进行软阈值消噪处理,然后进行三层小波包分解及重构,并成功提取了8个频带构建的故障能量特征向量。利用GA优化了BP神经网络的隐含层层数及节点数、初始权值和阈值的网络参数,采用LM算法改进网络的搜索空间。以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据进行诊断,结果表明,与GA优化的诊断结果相比,组合优化后的BP神经网络具有更高的诊断效率和精度。 展开更多

关键词 故障能量特征量 ga LM算法 bp神经网络 故障诊断

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集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究 被引量：3

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作者 汪璇 谢德体 +1 位作者 吕家恪 武伟 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期168-171,共4页

针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实... 针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性. 展开更多

关键词 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 混合学习策略 bp神经网络

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