基于SSA-BP-SVM模型的云龙湖水质反演研究 被引量：8

1

作者 任中杰 《南京信息工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期279-290,共12页

利用遥感技术进行水质监测,全面地掌握水质分布情况对水环境保护具有重要意义.水质参数与地表反射率并非简单的线性关系,BP神经网络和支持向量机(SVM),因其非线性模拟的特点,被广泛应用于水质反演.传统BP神经网络存在收敛缓慢、容易陷... 利用遥感技术进行水质监测,全面地掌握水质分布情况对水环境保护具有重要意义.水质参数与地表反射率并非简单的线性关系,BP神经网络和支持向量机(SVM),因其非线性模拟的特点,被广泛应用于水质反演.传统BP神经网络存在收敛缓慢、容易陷入局部最优的问题;SVM虽然具有很好的拟合能力,但受惩罚系数及核函数参数影响较大.以云龙湖为研究区域,利用Sentinel-2影像和实测数据,针对重要水质参数电导率和浊度,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络及SVM的水质反演耦合模型,利用SSA对BP神经网络及SVM进行参数寻优,基于验证集MAE计算模型权重,对SSA-BP、SSA-SVM模型测试组输出层加权计算后获得最终反演结果.与BPNN、SVM、SSA-BP、SSA-SVM模型对比,结果表明:(1)Sentinel-2影像对电导率及浊度的敏感波段均为可见光及短波红外波段;(2)SSA-BP-SVM水质反演耦合模型精度更高,电导率及浊度反演模型R 2分别为0.92、0.89;(3)云龙湖具有典型的城市水体特征,电导率受上游南望净水厂排水影响较大,浊度受社会生产活动带来的颗粒污染物影响较大.基于Sentinel-2影像利用SSA-BP-SVM模型进行水质反演具有较好的应用潜力,能够为云龙湖水质监测以及制定保护措施提供一定的技术支撑. 展开更多

关键词 bp神经网络 支持向量机 麻雀搜索算法 电导率 浊度

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基于SSA-BPNN的锂离子电池SOH估算

2

作者 张凯飞 张金龙 吕满平 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期278-285,318,共9页

锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线... 锂离子电池已被广泛应用于储能系统与电动汽车中,精确地估算锂离子电池健康状态SOH(state-of-health)是保证系统安全可靠运行的必要条件。从容量的角度分析SOH,在恒流-恒压CC-CV(constant current-constant voltage)充电电压和温度曲线中提取了7个健康特征HI(health indicator)作为输入,基于数据驱动法提出了麻雀搜索算法-反向传播神经网络SSA-BPNN(sparrow search algorithm-back propagation neural network)的锂离子电池SOH估算方法,并应用数据增强进一步提高模型的鲁棒性,最终在NASA锂离子电池随机使用数据集上进行验证。通过与未采取数据增强的传统BP神经网络相比,获得SOH估算精度有明显提升,测试集SOH估算的最大绝对误差和均方根误差分别小于3%和1.32%,实验结果表明该方法兼顾误差小,收敛快,全局搜索能力且能够适应电池老化差异特性。 展开更多

关键词 锂离子电池 健康状态估算 数据驱动 ssa-bpNN 数据增强

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基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测 被引量：13

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作者 黄龙杨 夏正洪 贾鑫磊 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第16期6607-6612,共6页

针对传统反向传播(back propagation,BP)神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首... 针对传统反向传播(back propagation,BP)神经网络在离港航班滑出时间预测时存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性不好等缺点,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值的方法。首先分析了离港航班滑出时间的可量化影响因素及相关性,然后构建了基于SSA-BP的离港航班滑出时间预测模型,并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对预测模型进行了验证。结果表明:离港航班滑出时间与同时段滑行的离港航班数量强相关,与同时段滑行的进港航班数量、同时段推出的离港航班数量、平均滑出时间中度相关,与滑行距离和转弯个数弱相关;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果误差在±60 s内的准确率提升了20%,误差±180 s内的准确率提升了12%,误差±300 s内的准确率提升了7%。;预测结果的平均绝对误差百分比提升了2.61%,平均绝对误差减少了11.73 s,均方根误差减少了61.03 s。研究成果为提升大型枢纽机场场面运行效率提供了思路。 展开更多

关键词 滑出时间 反向传播(bp)神经网络 麻雀搜索算法(ssa) 机场场面运行效率

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基于SSA优化BP神经网络的故障诊断系统研究 被引量：14

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作者 张福生 潘学文 路超 《中国工程机械学报》 北大核心 2022年第1期81-85,90,共6页

针对煤矿井下防爆电动无轨胶轮车故障问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法。以电动无轨胶轮车永磁驱动电机为例,通过提取电机不同运行状态下的振动信号特征参数,将特征参数用BP神经网络和S... 针对煤矿井下防爆电动无轨胶轮车故障问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法。以电动无轨胶轮车永磁驱动电机为例,通过提取电机不同运行状态下的振动信号特征参数,将特征参数用BP神经网络和SSA-BP神经网络进行训练、仿真测试。测试效果表明:基于SSA-BP神经网络的电动无轨胶轮车故障诊断方法具有较高的准确率,适合作为专家系统中的神经网络模块参与胶轮车的诊断与故障监测。最后采用Matlab神经网络工具箱、C#程序语言、SQL Server数据库实现故障诊断专家系统软件设计。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法(ssa) bp神经网络 故障诊断 专家系统

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基于t-SSA-BP的煤矿噪声职业健康损害预测 被引量：2

5

作者 高晓旭 高璐 +2 位作者 潘相旭 高翔 麻昊 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期214-222,共9页

为精准预测煤矿接噪人员职业健康损害情况,基于分位图法选取健康损害数据影响因素,依据噪声职业健康损害评估方法,以自适应t分布变异因子和麻雀搜索算法(SSA)作为参数优化算法,建立t-SSA-BP煤矿噪声职业健康损害预测模型,利用基准函数... 为精准预测煤矿接噪人员职业健康损害情况,基于分位图法选取健康损害数据影响因素,依据噪声职业健康损害评估方法,以自适应t分布变异因子和麻雀搜索算法(SSA)作为参数优化算法,建立t-SSA-BP煤矿噪声职业健康损害预测模型,利用基准函数测试算法寻优性能,并以陕北地区10个煤矿为研究对象,采用现场调查、理论分析和Matlab仿真模拟方法验证煤矿噪声职业健康损害预测模型。结果表明:噪声暴露强度、个体年龄、接噪工龄和接噪岗位4个指标是煤矿噪声健康损害的影响因素;t-SSA较SSA在4种基准函数上整体精度提升660%,5种噪声健康损害神经网络预测模型预测精度从高到低依次为:t-SSA-BP>SSA-BP>PSO-BP>CFA-PSO-RBF>PSO-GRNN,t-SSA-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)相比SSA-BP分别降低681%、667%,决定系数(R2)达0999,预测精度明显提升,且收敛速度更快。 展开更多

关键词 自适应t分布变异因子 麻雀搜索算法(ssa) 煤矿噪声 健康损害预测 bp神经网络

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基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型 被引量：20

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作者 张然 潘芷涵 +1 位作者 尹毅峰 蔡增玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期117-124,共8页

针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利... 针对目前网络安全态势评估模型准确性和收敛性有待提高的问题,提出一种基于SAA-SSA-BPNN的网络安全态势评估模型。该模型利用模拟退火算法(SAA)可以一定概率接受劣解并有大概率跳出局部极值达到全局最优解的特性来优化麻雀搜索算法,利用优化后的麻雀搜索算法(SSA)具有良好稳定性和收敛速度快且不易陷入局部最优的特点对BP神经网络(BPNN)进行改进,找到最佳适应度个体并获取最优权值和阈值,将其作为初始值赋给BP神经网络,将预处理后的指标数据输入改进后的BP神经网络模型对其进行训练,利用训练好的模型对网络系统所遭受威胁的程度进行评估。对比实验结果表明,该评估模型比其他基于改进BP神经网络的态势评估模型准确性更高,收敛速度更快。 展开更多

关键词 网络安全 态势评估 bp神经网络 模拟退火算法 麻雀搜索算法

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基于SSA-BP与SSA的地下水污染源反演识别 被引量：14

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作者 葛渊博 卢文喜 +1 位作者 白玉堃 潘紫东 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期5179-5187,共9页

应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题.并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地... 应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题.并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地质参数的非均质性.结果表明:SSA-BP神经网络替代模型对模拟模型具有较高的逼近精度,其平均相对误差仅有3.21%.应用SSA求解优化模型,能够快速准确地识别出点污染源的位置及释放历史.SSA对污染源位置的反演识别相对误差在10%左右,对污染源源强的反演识别相对误差不超过4%.因此,本文所提出的方法是一种有效的地下水污染源识别方法,可为污染责任认定及污染修复方案的优化提供参考. 展开更多

关键词 污染源反演识别 模拟-优化方法 替代模型 麻雀搜索算法 ssa-bp神经网络替代模型

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基于SSA-BP极端高温天气驾驶疲劳的检测 被引量：4

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作者 朱兴林 克然木·司马义 +1 位作者 姚亮 叶拉森·库肯 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第3期1254-1261,共8页

疲劳驾驶是引起道路交通事故的主要因素之一,提高驾驶疲劳检测精度是预防交通事故的有效措施。为研究驾驶员在极端高温天气下驾驶过程中疲劳程度情况,基于生理反馈仪和卡罗林斯卡嗜睡表(Karolinska sleepiness scale, KSS)主观疲劳调查... 疲劳驾驶是引起道路交通事故的主要因素之一,提高驾驶疲劳检测精度是预防交通事故的有效措施。为研究驾驶员在极端高温天气下驾驶过程中疲劳程度情况,基于生理反馈仪和卡罗林斯卡嗜睡表(Karolinska sleepiness scale, KSS)主观疲劳调查方法,采集了本地和外地两类驾驶员在正常天气(35℃以下)、高温天气(35~39℃)及极端高温天气(40℃及以上)等3种气温环境下主观疲劳值和生理指标(心电信号与表皮温度)。通过应用皮尔逊相关性分析方法、非参数检验(曼-惠特尼U检验)及配对检验针对各项生理指标进行特征分析。结果表明,在极端高温天气下2类驾驶员主观疲劳值与各项生理指标之间存在相关性;两类驾驶员主观疲劳值和各项生理指标在3种天气下变化存在显著差异;相比于本地驾驶员,在极端天气下外地驾驶员疲劳程度的增加较快。在此基础上,选用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化了BP(back propagation)神经网络预测模型,建立基于SSA-BP驾驶疲劳检测模型,对样本数据进行预测与分类,验证了该模型的有效性。结果表明,标准BP神经网络和SSA-BP疲劳检测精度分别为88.5%、95%,建立的SSA-BP驾驶疲劳检测模型预测效果良好,可为极端高温道路交通安全提供参考与借鉴。 展开更多

关键词 极端高温天气 麻雀搜索算法(ssa) bp神经网络 驾驶疲劳检测

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基于麻雀搜索算法优化双隐含层BP神经网络的张力减径钢管壁厚预测 被引量：19

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作者 胡建华 黄宇龙 +3 位作者 张坚 王清华 周新亮 马佳旺 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期145-151,共7页

针对传统BP神经网络在张力减径过程中进行壁厚预测过程时存在误差偏高、稳定性不强、随机初始化权值阈值等缺点,采用麻雀搜索算法对传统BP神经网络的阈值与权值进行全局寻优,以提高BP神经网络在张力减径中壁厚参数预测的准确性和稳定性... 针对传统BP神经网络在张力减径过程中进行壁厚预测过程时存在误差偏高、稳定性不强、随机初始化权值阈值等缺点,采用麻雀搜索算法对传统BP神经网络的阈值与权值进行全局寻优,以提高BP神经网络在张力减径中壁厚参数预测的准确性和稳定性。同时,以某工厂采集的张力减径过程中的壁厚数据为样本集,采用SSA-BP神经网络进行学习与训练,将得到的结果与传统BP神经网络、GA-BP神经网络的预测结果对比。结果表明,SSA-BP神经网络对张力减径过程中壁厚参数的预测具有较高的准确性与稳定性,其在准确度相较于传统BP神经网络模型提升了58.1%,相较于GA-BP神经网络模型提升了17.5%。 展开更多

关键词 bp神经网络 麻雀搜索算法 GA-bp神经网络 ssa-bp神经网络 张力减径

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基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络卫星钟差预报 被引量：27

10

作者 孟彩霞 吴迪 雷雨 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2022年第2期125-131,共7页

使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性。采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络... 使用麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化和调整,以提高神经网络模型短期预报的精度和稳定性。采用IGS产品中的卫星钟差数据,对SSA-BP神经网络模型、PSO-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型及传统二次多项式模型(QP模型)进行实验对比,结果表明,SSA-BP神经网络模型的预报精度和稳定性最高,且随着预报时间的增加,模型的优越性更加明显。 展开更多

关键词 卫星钟差 bp神经网络模型 麻雀搜索算法 钟差预报 ssa-bp神经网络模型

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融合心电特征提取的矿工疲劳状态识别 被引量：1

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作者 卢才武 丁宇 +2 位作者 江松 远洋 王洛锋 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期4065-4073,共9页

疲劳引起的人为失误是事故的主要原因。为准确识别矿工疲劳状态,降低作业风险,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,构建疲劳识别模型。首先,通过模拟日常作业进行疲劳诱发试验,... 疲劳引起的人为失误是事故的主要原因。为准确识别矿工疲劳状态,降低作业风险,利用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,构建疲劳识别模型。首先,通过模拟日常作业进行疲劳诱发试验,将OpenBCI Cyton开发套板作为心电信号的采集装置;其次,借助MATLAB对所采集心电信号(Electrocardiogram,ECG)数据进行预处理,基于疲劳等级形成初始样本数据集;进而利用Pan-Tompkins算法进行特征提取;最后,针对特征间皮尔逊相关系数进行假设检验,从而获得优选指标并用于模型训练,经疲劳识别模型得出结果。结果表明,与传统BP神经网络、支持向量机(Support Vector Machines,SVM)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络相比,模型准确率分别提高6.25百分点、22.92百分点、2.78百分点,从而为企业作业人员休息制度的制定及完善提供了理论依据。研究结果对于相关便携式精神状态监测硬件研发具有参考价值。 展开更多

关键词 安全社会工程 心电信号(ECG) Pan-Tompkins算法 麻雀搜索算法反向传播(ssa bp)神经网络 疲劳识别

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