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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别
1
作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化的bp神经网络
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基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法 被引量：168
2
作者 李亚 刘丽平 +3 位作者 李柏青 易俊 王泽忠 田世明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期4543-4551,共9页
配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台... 配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。 展开更多
关键词 低压台区 电气特征参数 线损率 改进K-Means聚类算法 LM算法优化的bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究 被引量：3
3
作者 顾芳 邢俊 +3 位作者 李玲 裴昱 黄亚磊 张加宏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期720-727,共8页
为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP... 为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)对传感器进行了湿度补偿.实验结果表明:在室温条件下、0~2000×10^(-6)浓度范围内,镀金腔体的CO_(2)传感器具有更高的红外吸收效率和灵敏度;在40%~80%湿度范围内,CO_(2)气体传感器的测量误差与相对湿度密切相关,最高误差达645×10^(-6).采用GA-BP算法数据融合补偿后,传感器湿度漂移得到了较好抑制,整体平均误差小于±110×10^(-6),表明CO_(2)气体传感器的测量精度得到了大幅提升. 展开更多
关键词 红外CO_(2)气体传感器 扁锥腔 湿度补偿 遗传算法优化的bp神经网络
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基于粒子群优化算法的PSO-BP海底声学底质分类方法 被引量：13
4
作者 陈佳兵 吴自银 +3 位作者 赵荻能 周洁琼 李守军 尚继宏 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期51-57,共7页
利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特... 利用粒子群优化算法(PSO)较强的鲁棒性和全局搜索能力等优点,将PSO算法与BP神经网络相结合,优化了BP神经网络分类时的初始权值和阈值。基于珠江河口三角洲的侧扫声呐图像数据,提取了海底声呐图像中砂、礁石、泥3类典型底质的6种主要特征向量,利用PSO-BP方法对海底底质进行分类识别。实验表明,3类底质分类精度均大于90%,高于BP神经网络70%左右的分类精度,表明PSO-BP方法可有效应用于海底底质的分类识别。 展开更多
关键词 基于粒子群优化算法的bp神经网络 特征向量 粒子群算法 底质分类
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基于landset8遥感影像数据的森林蓄积量反演 被引量：8
5
作者 冯凯 刘昌华 彭词清 《矿山测量》 2020年第1期27-30,39,共5页
文中以广东省南雄市森林二类调查数据为样本,结合langset8影像数据,以遥感因子,立地因子为自变量,以POS算法优化的BP神经网络和逐步线性回归为建模方法,对比两种模型反演精度,建立森林蓄积量反演优化模型。
关键词 langset8 森林蓄积量 POS算法优化的bp神经网络 逐步线性回归.
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勘察参数与本构模型参数转换关系初探 被引量：3
6
作者 张雷 张建全 +4 位作者 乔胜利 尹利洁 韩玉珍 李月阳 赵刚 《中国矿业》 北大核心 2017年第12期188-193,共6页
对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型... 对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型、小应变应变模型)参数,分析人员一般根据经验确定参数的取值,这为分析结果带来极大的不确定性和随意性。以施工实测位移响应反演确定岩土本构模型参数则较为准确,但是确定的岩土参数通常只适用于单一目标地质情况,不能推广应用到其他工程。本文基于岩土本构参数和常规勘察物理指标和力学试验结果的内在关联性,以及岩土参数的地区特性,拟以北京地区一定数量的明挖基坑工程为分析样本,在通过反演确定岩土本构模型参数的基础上,进一步考察常规勘察物理指标及力学试验结果与岩土本构模型参数之间的关系,拟探索两者之间是否存在强相关性并初步建立相关公式。研究结果希望从表观层次,为基坑或竖井支护设计,由常规勘察物理指标和基本力学试验结果来确定高级岩土本构模型参数,提供基础数据资料和方法初步探索。 展开更多
关键词 基坑 竖井 数值反演 遗传算法优化的bp神经网络 岩土本构模型参数
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新常态条件下中国经济增长预测研究——基于货币政策调控视角 被引量：9
7
作者 刘超 蒋玉洁 +2 位作者 马玉洁 周文文 刘宸琦 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2018年第6期28-39,共12页
新常态条件下中国经济增长速度与质量的博弈是当前社会发展中的热点和难点问题,传统货币政策注重对经济增长速度的调控,经济发展新常态的提出为货币政策调控提出新的要求。本文从新常态条件下货币政策调控与经济增长速度和质量之间关系... 新常态条件下中国经济增长速度与质量的博弈是当前社会发展中的热点和难点问题,传统货币政策注重对经济增长速度的调控,经济发展新常态的提出为货币政策调控提出新的要求。本文从新常态条件下货币政策调控与经济增长速度和质量之间关系出发,选取1985-2016年货币政策调控及经济增长相关变量数据,将遗传算法的全局优化特性与BP神经网络的权值和阈值优化相结合构建货币政策调控与经济增长关系模型,模拟货币政策调控与新常态条件下经济增长速度和质量之间的交互行为,对2017年GDP增长率和三产贡献率进行预测分析,预测结果表明:2017年GDP增长率在6.3389%-6.6639%之间,经济增速进一步放缓;三产贡献率在52.2810%-54.9620%之间,经济增长质量增速显著,进一步研究发现自1985年以来三产贡献率不断提高,特别是2013年以后贡献率加快,第三产业对我国经济增长拉动作用不断增强,我国经济结构转型不断优化升级。 展开更多
关键词 经济新常态 货币政策调控 经济增长速度 经济增长质量 遗传算法优化的bp神经网络
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