集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究

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.     

基于主成分分析和粒子群优化神经网络的粮食产量预测

粮食产量的预测研究在粮食安全方面具有重要意义,神经网络可以较好地反映粮食产量这一复杂的非线性动态系统。但是传统的BP神经网络预测模型存在学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,为了改善这一缺陷,提出了一种基于主成分分析(PCA)和粒子群(PSO)优化神经网络的预测模型。首先计算各影响因素与粮食产量之间的相关系数,利用主成分分析方法降低影响因子的维度,将降维后的因子作为神经网络的输入,然后采用BP神经网络建立粮食产量预测模型,其中引入PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,最后使用训练过的BP神经网络预测粮食产量值。预测结果表明,该模型可有效提高预测精度,且收敛速度快,全局收敛性好,为粮食产量预测提供了一种新的途径。     

LMBP神经网络PID控制器在暖通空调系统中的应用研究

针对BP神经网络学习过程收敛速度慢及易陷入局部极小值的缺陷,研究了levenberg-marquart算法(即LM算法).为解决LM算法中学习速率的选择和逆矩阵的求解这两个严重影响训练时间和收敛精度的问题,采用LU分解法对LM算法进行改进和优化,并通过MATLAB语言编程实现,将得到的LMBP神经网络PID控制器应用于暖通空调冷冻水循环的控制回路中,将其控制效果与PID控制算法、BP神经网络PID控制算法进行仿真对比研究.研究结果表明,采用LMBP神经网络PID控制器在减少超调量、加快收敛速度、减少稳态误差等方面的性能都得到了明显的改善.     

开关磁阻电动机的神经网络建模及算法研究

针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型.经与样机实测数据对比,验证了该模型的准确性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.     

改进BP神经网络在管道腐蚀速率预测中的应用

针对影响管道腐蚀速率预测精度出现的BP算法易陷入局部最小值、收敛速度慢和引起振荡效应等问题,根据改进自适应遗传算法在广泛的空间搜索和向最优解的方向尽快收敛于最优目标的特点,提出了使用改进自适应遗传算法优化BP神经网络,构建了优化的混合算法神经网络模型.实际应用表明,该模型将大大提高网络的学习效率和预测评判的准确率.     

遗传算法优化BP网络的汛期降水预测模型

针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力,遗传算法优化BP神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法.以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象,前期74项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子,建立汛期降水短期气候预测模型.结果表明,该方法计算稳定,预报误差小,具有实用价值.     

基于免疫粒子群和BP神经网络的变压器故障诊断技术

为了解决粒子群算法的早熟收敛问题和BP神经网络梯度下降训练法收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,将免疫学中的克隆、变异理论用于粒子群算法的优化,建立免疫粒子群算法并给出算法步骤及免疫粒子群算法训练BP神经网络的步骤,将其应用到电力变压器的故障诊断中．仿真实验证明所提出的方法对变压器故障的诊断准确率可达95％以上,能够满足工程应用的需要．     

基于神经网络PID算法的优化饲料配制系统

【目的】设计饲料配制控制系统,并采用神经网络PID优化算法实现对配料精度的提高。【方法】以西门子S-200 smart型PLC为主控设计饲料配制控制系统,针对现有常规PID算法的控制策略存在超调大、收敛慢等缺陷和BP神经网络梯度下降过程容易出现局部最小化问题,提出以附加动量项的BP神经网络PID算法实现称重误差的降低。【结果】基于动量项的梯度下降法建立的BP神经网络PID算法模型解决了参数自学习整定问题,在响应速度上该算法与PID算法对比为3∶1,试验后平均精度99.6%。并在收敛速度和改善超调现象具有更高效的表现。【结论】配料系统经算法优化后误差得到有效控制。     

基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

人工神经网络可用于流域水土流失的预测.针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络.利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测.依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度.     

遗传算法优化BP网络的汛期降水预测模型

针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力,遗传算法优化BP神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象,前期74项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子,建立汛期降水短期气候预测模型。结果表明,该方法计算稳定,预报误差小,具有实用价值。