共查询到19条相似文献，搜索用时 218 毫秒
1.
针对BP神经网络容易陷入局部最小值以及网络收敛速率缓慢等问题,利用遗传算法优化网络权值和阈值,根据网络输出总误差变化对学习率进行动态调整,并运用改进的BP神经网络模型对上证指数进行预测分析.实证研究表明,改进的BP神经网络预测模型能够加快算法收敛速率,有效地提高预测精度. 相似文献
2.
针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
3.
《滨州学院学报》2019,(4):22-28
针对基于部件级航空发动机动态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取、建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法。为了建立航空发动机的动态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度和稳定性更高。 相似文献
4.
褚晨辉 《中阿科技论坛(中英文)》2024,(2):108-111
装配式高层住宅成本受诸多因素影响,成本与各个因素之间存在复杂的非线性关系,BP神经网络难以对其进行准确的成本预测。文章提出了一种遗传算法（GA）优化BP神经网络的预测方法,利用GA-BP神经网络模型提高装配式高层住宅成本预测的准确率。通过对GA-BP神经网络模型的权值和阈值进行优化,构建了GA-BP神经网络装配式高层住宅成本预测模型,并以50组装配式高层住宅样本数据为例,分别运用GA-BP神经网络与BP神经网络预测模型进行了对比试验。试验结果表明,GA-BP神经网络预测模型具有较强的稳定性和更高的预测准确率。 相似文献
5.
为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 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.
网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度. 相似文献
8.
提出将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立了三层GA-BP神经网络模型,模型利用遗传算法来修改网络的连接权值,构筑进化型的神经网络模型,缩短网络学习训练时间,提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测,当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0.05%时,命中率为90%。结果表明,GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。 相似文献
9.
BP神经网络计算法及其应用研究 总被引：13，自引：0，他引：13
研究了BP神经网络的算法,提出了权值、阈值调整的双动量算法和学习率调整的批处理半恢复自适应调整法,使网络总体收敛性较好,用所设软件计算了15种含氢原子共价键的键长。 相似文献
10.
《实验室研究与探索》2017,(12):65-68
建立一种基于改进型BP神经网络的卫星钟差高精度预报方法。使用PSO算法对BP神经网络结构参数和连接权值阈值进行优化;引入自适应变异因子,以一定概率初始化部分变量改进PSO算法。通过实验验证本文提出的改进BP神经网络算法对于解决BP神经网络容易陷入局部最小值以及训练收敛速率低等问题,以及常规PSO算法早熟收敛等问题具有较好的效果。选用取自IGS网站提供的4颗GPS卫星钟差数据进行288次连续5 min、24次连续1h以及连续7次1 d的预报研究。结果表明,研究预报方法的预报精度和稳定性要明显优于使用常规BP神经网络和LSSVM算法建立的模型。 相似文献
11.
BP算法是人工神经网络研究的一个常用方法，但从本质上说是属于局部寻优法，容易陷入局部极小点，且存在着学习速度与精度之间的矛盾；遗传算法是一种全局优化算法，具有并行计算能力．本文采用遗传算法来训练前向神经网络，建立一个基于遗传算法和BP算法的神经网络预测模型．试验结果表明它是一个成功较高的预测模型． 相似文献
12.
为了检测工作人员的烦躁情绪,实现情感状态的评价,通过在工作环境中诱发情感语音,获取了足够的测试样本,建立了2000条样本的工作环境情感语音数据库．在检测烦躁情绪过程中,首先提取语音的韵律特征和音质特征参数,然后利用基于蛙跳算法的改进的BP神经网络进行烦躁情绪识别．实验比较了BP,RBF和sFLA神经网络的性能,结果显示SFLA神经网络的识别率比BP神经网络高4．7％,比RBF神经网络高4.3％．实验结果表明,使用蛙跳算法训练随机初始数据可以优化神经网络的连接权重和阈值,加快收敛速度,提高识别率． 相似文献
13.
为实时监控类矩形盾构偏心刀盘工作状态,提出一种基于遗传算法（GA）优化BP神经网络模型的在线故障预测方法。首先,利用现场检测的相关测量数据,建立“特征—故障”数据集;然后,利用最优权值与阈值由遗传算法获取的BP神经网络对数据集进行自我学习,构建工作期故障预测模型;最后,开发偏心刀盘监控系统,对刀盘工作状态进行在线预测。实验结果表明,GA-BP网络模型预测准确率达到93.3%,与传统BP网络模型相比提高6%。基于GA-BP网络的偏心刀盘在线故障预测方法可精准预测刀盘工作状态,满足应用设计要求,为盾构施工安全提供有力保障。 相似文献
14.
SUN Hong-yan XIE Zhi-jiang OUYANG Qi 《重庆大学学报(英文版)》2006,5(2):94-97
1 Background1 The fault diagnosis to equipment is to obtain fault patterns from characteristic parameters, and in fact it is the problem of fault characteristic’s classification. However the mapping of characteristic parameters to fault patterns is serio… 相似文献
15.
矿井瓦斯涌出量的遗传神经网络预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
矿井瓦斯涌出系统是非线性变化的复杂系统,传统的瓦斯涌出量预测方法存在一定的局限性。根据改进遗传算法（IGA）和BP算法的特点,将两者结合起来,利用改进遗传算法优化BP网络权重和阈值,形成IGA-BP混合算法,用于对矿井瓦斯涌出量进行科学预测。检验结果表明,基于IGA-BP混合算法的遗传神经网络模型可靠,预测精度高,效果良好。 相似文献
16.
污泥焚烧炉温度控制过程中,由于投入污泥块热值不均以及外界环境干扰,传统的PID控制不能快速稳定地将炉温控制在所需范围内。为适应环境变化,实现更高效的炉温控制,提出一种基于NFOA-BP算法的污泥焚烧温度控制方法。该方法将改进型果蝇算法与BP神经网络结合,通过NFOA算法优化神经网络的初始权重和阈值,进而提高神经网络的全局搜索能力。将NFOA-BP算法应用于污泥焚烧炉温度控制系统,与传统PID温度控制系统进行仿真对比实验。结果表明该系统响应平稳、迅速,超调减小,正确率达到95%以上,比传统PID调节方法提高5%左右。 相似文献
17.
高峰 《深圳职业技术学院学报》2012,11(5):39-41,45
将神经网络和PID参数的整定相结合,提出了基于误差反传神经网络的PID参数整定方法,通过神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数．该方法适用于非线性系统和时变系统,实现了PID参数的在线整定． 相似文献
18.
BP神经网络是应用最广泛的预测模型,它能方便、灵活地对信用卡消费行为进行探测,但BP网络有很多固有缺陷,比如结构难确定、初始权值选择盲目性导致训练速度慢等,结合信用卡交易数据的混沌特征分析,通过应用混沌理论中的相空间重构技术,把信用卡客户的相关数据嵌入到重构的相空间中,然后利用BP神经网络技术建立混沌风险探测模型,对信用卡交易行为进行风险预测.实验结果表明,该模型的预测精度高于一般的神经网络预测方法,其中正确检出率比使用BP神经网络模型提高了3%. 相似文献
19.
郝中华 《洛阳师范学院学报》2008,27(4):51-55
BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,是目前应用最为广泛和成功的神经网络模型之一。它的最大特点是提供了一个处理非线性问题的模型,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题。 相似文献