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1.
为提高BP神经网络的预测精度,克服自身容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺陷,将AdaBoost算法和BP神经网络结合起来,建立基于AdaBoost算法的BP神经网络模型。该模型将多个BP神经网络作为弱预测器,然后采用AdaBoost算法将多个弱预测器组成强预测器进行预测。将该模型应用于软件老化测试,实验结果表明,该模型相比单个BP神经网络具有更好的预测精度。 相似文献
2.
交通事故的发生因受随机因素的影响而呈现出不确定性和非线性的特点。在分析交通事故与人口、车辆、道路、经济发展等因素关系的基础上,综合考虑影响交通事故的多种因素,建立了BP神经网络。进而,选取总人口、机动车驾驶员人数、公路密度、民用车辆、人均GDP作为交通事故预测模型的输入向量,以交通事故的四项指标作为输出向量,利用LM算法或GALM算法优化的BP神经网络模型对交通事故进行预测。实验表明,GALM算法优化的BP神经网络模型与BP神经网络或LM算法优化的BP神经网络相比,具有较高的精度和较快的收敛速度,能更好地适用于交通事故预测。 相似文献
3.
使用模糊自适应BP算法建立影响表面粗糙度参数与工件表面粗糙度之间的关系模型,依据给定的数据样本对模型进行训练,将训练好的网络进行实际的表面粗糙度预测.采用VB和Matlab语言相结合的方法建立一种实验系统,实现了数据采集和神经网络预测功能.实验结果表明,基于模糊自适应BP算法的工件表面粗糙度预测有一定的准确度. 相似文献
4.
刘俊 《绵阳师范学院学报》2015,(2):79-83
直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间. 相似文献
5.
为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。 相似文献
6.
GA—BP神经网络在高校教学评价中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
韦萌 《柳州职业技术学院学报》2011,11(1):23-26
针对BP神经网络在学习训练过程中容易陷入局部最优的问题,利用GA算法对其权值和阈值进行优化．构造了一个基于GA—BP神经网络的课堂教学质量评价模型,并将该算法具体运用于某高校的教学质量评价中。实验表明,该模型能比较客观地对课堂教学质量进行综合评价。 相似文献
7.
为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA BP神经网络算法的优越性。 相似文献
8.
符保龙 《柳州职业技术学院学报》2009,9(1):81-85
针对BP神经网络的不足,采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立一个混合的神经网络洪水预测模型。实验仿真结果表明,该模型的预测效果优于传统的洪水预测模型。 相似文献
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10.
针对目前教学质量评价过程中存在的评价方法单一、主观性强等问题，为进一步提高教学质量评价的有效性和准确性，将粒子群算法(IPSO)和BP神经网络相融合，建立了一种基于IPSO-BP算法的神经网络评价模型。利用教学方法、教学内容、教学态度以及教学效果4个指标构建教学质量评价指标体系；采用IPSO算法对BP模型的参数进行训练，优化其权值和阈值；将训练好的模型用于教学质量评价的测试和验证。结果表明，所构建的IPSO-BP模型收敛速度快、寻址效率高，可大大提高评估准确率，与普通BP神经网络相比，预测准确率达到96.7%,在教学质量评价中具有一定的应用和参考价值。 相似文献
11.
为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。 相似文献
12.
在分析了高校教师教学质量评价特点的基础上,构建了一种基于模糊理论与神经网络的高校教师教学质量评价体系。该模型将教学评价指标概念量化成确定的数据作为网络的输入,模糊综合评价结果作为输出。该方法既克服了评价主体在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。 相似文献
13.
将SVPWM控制方法应用于控制系统的三相逆变器部分,通过BP神经网络得到SVPWM的调制波信号。在MATLAB/Simulink软件平台上,构建了神经网络仿真模型,在异步电动机控制系统中进行了仿真研究。结果表明基于BP神经网络实现SVPWM控制信号的正确性和可行性。 相似文献
14.
翁伟 《福建工程学院学报》2016,(3):232-236
针对金属板料折弯工艺和更高精度的要求,提出基于人工智能神经网络的机器人折弯新技术。对机器人弯折工艺进行特征参数分析及提取,并建立改进算法的BP神经网络模型;比较了不同机器人折弯训练函数下的性能,建立更加有效的神经网络训练函数。通过经验实测值与改进算法的BP神经网络预测值对比,验证了所确定的机器人折弯的改进BP神经网络能够更加精准确定折弯工艺过程中所需的滑块行程,提高了折弯工艺精度。 相似文献
15.
严朝宁 《武汉工程职业技术学院学报》2011,(3):55-57,80
通过建立BP神经网络的课程效果评价模型结构,并在MATLAB系统上对样本数据进行仿真,最后进行数据验证。结果表明,应用人工神经网络对课程效果进行评价,排除了专家主观因素对评价效果的影响,能够获得客观满意的评价结果,具有广泛的适用性。 相似文献
16.
随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题.通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究.并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度. 相似文献
17.
采用BP神经网络建立灰铸铁钻削过程的切削能耗与切削参数之间的关系模型,并建立三元线性回归预测模型,对两种预测模型预测结果的准确性进行比对分析。考虑切削参数之间的交互作用建立三维表面图,对比分析钻削过程的切削能耗与切削参数的变化规律。结果表明,通过训练的BP神经网络在预测切削能耗方面具有更好的准确性,对钻削过程的切削能耗预测研究具有一定应用价值和指导意义。生产实际中,从减小切削能耗的角度分析,在满足加工质量的前提下,钻削灰铸铁时应优先选择较大的进给量和切削速度。 相似文献
18.
曹鸿霞 《湖北广播电视大学学报》2006,23(6):174-176
神经网络(neuralnetwork)是近年来再度兴起的一个高科技研究领域,数字识别就是其中一项既基本又非常重要的应用性研究领域。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展,即信息的正向传播及误差数据的反向传递。本文给出了设计用于识别手写数字BP神经网络的过程。 相似文献