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基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化 被引量:1
1
作者 李岸 庞志愿 《工具技术》 北大核心 2024年第2期110-115,共6页
针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几... 针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。 展开更多
关键词 孔径精度 锪窝深度精度 工艺参数 bp神经网络算法 哈里斯鹰算法
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基于改进BP神经网络算法的永磁同步电动机速度控制系统的优化设计
2
作者 龙驹 《电脑知识与技术》 2010年第8X期6853-6855,共3页
该文作者以永磁同步电动机的转速控制系统为例,运用改进BP神经网络算法对转速控制器的PI参数进行了优化设计,同时使用MATLAB语言分别对采用常规工程设计法与改进BP神经网络算法所得到的阶跃响应曲线以及这两种设计方法所得到的时域性能... 该文作者以永磁同步电动机的转速控制系统为例,运用改进BP神经网络算法对转速控制器的PI参数进行了优化设计,同时使用MATLAB语言分别对采用常规工程设计法与改进BP神经网络算法所得到的阶跃响应曲线以及这两种设计方法所得到的时域性能指标进行了仿真分析和比较,通过比较可以看出:采用改进BP神经网络算法确能达到进一步优化调速系统性能的目的。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 改进bp神经网络算法 MATLAB仿真
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基于改进BP神经网络算法的岸电电源智能输出控制的研究 被引量:8
3
作者 孔繁钢 刘强 +1 位作者 王冀星 吴新刚 《电网与清洁能源》 北大核心 2017年第2期64-67,74,共5页
船舶岸电技术是指允许装有特殊设备的船舶在泊位期间接入码头陆地侧电网的技术。船舶靠港时直接接用港口码头陆上电源,可在很大程度上降低靠港船舶供电系统的运行和维护成本,并提高能源利用效率。对国内、外港口船舶岸电系统应用情况和... 船舶岸电技术是指允许装有特殊设备的船舶在泊位期间接入码头陆地侧电网的技术。船舶靠港时直接接用港口码头陆上电源,可在很大程度上降低靠港船舶供电系统的运行和维护成本,并提高能源利用效率。对国内、外港口船舶岸电系统应用情况和岸电技术存在的问题进行分析,基于改进BP神经网络算法的内模控制器设计了一种船舶岸电电源智能输出控制系统,并分别通过轻载实验和重载实验对该智能输出控制系统的功能进行了验证,证明其能有效控制船舶岸电电源的输出。 展开更多
关键词 改进bp神经网络算法 岸电电源 智能输出控制
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基于GA-改进BP神经网络算法在大电网短路电流预测中的应用 被引量:10
4
作者 刘波 张焰 陈煜 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2006年第4期43-46,共4页
详细分析了目前我国电网的短路电流情况以及发展趋势,提出了基于遗传算法(GA)和改进的BP神经网络算法的三相短路电流预测方法,以一个实际的大区域电网为例,对其进行基于潮流的三相短路电流计算,找出短路电流水平薄弱点,并对较薄弱点的... 详细分析了目前我国电网的短路电流情况以及发展趋势,提出了基于遗传算法(GA)和改进的BP神经网络算法的三相短路电流预测方法,以一个实际的大区域电网为例,对其进行基于潮流的三相短路电流计算,找出短路电流水平薄弱点,并对较薄弱点的短路电流水平进行预测,仿真计算说明了本文所提出的算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 三相短路电流 遗传算法 改进bp神经网络 预测
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基于粗糙集的改进BP神经网络算法研究 被引量:9
5
作者 张利 吴华玉 卢秀颖 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期971-976,共6页
提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5... 提出了一种基于粗糙集和遗传算法的改进BP神经网络算法.该算法首先对原始数据集进行属性约简,优化BP神经网络的输入变量;然后利用遗传算法全局搜索的特点,优化BP神经网络初始权重和阈值.将改进BP神经网络算法应用于客户分类,训练误差为5.92×10-12,测试总误差为0.00023;而改进前的一个比较理想的训练结果的训练误差为0.0016,测试总误差为0.073.Matlab仿真表明改进的BP神经网络算法有更好的训练精度和泛化能力. 展开更多
关键词 bp神经网络 粗糙集 遗传算法 属性约简
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改进BP神经网络算法在中小流域洪水预报中的应用研究 被引量:4
6
作者 王建金 石朋 +4 位作者 瞿思敏 肖紫薇 戴韵秋 陈颖冰 陈星宇 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期475-480,共6页
定安河流域位于海南省的中部,是万泉河的一级支流,属于典型的中小流域。针对利用BP神经网络进行洪水预报时预报结果不平滑、冒异常值等问题,在考虑水文过程性质的基础上,提出了多时段综合算法和修匀算法。选取海南省定安河流域作为研究... 定安河流域位于海南省的中部,是万泉河的一级支流,属于典型的中小流域。针对利用BP神经网络进行洪水预报时预报结果不平滑、冒异常值等问题,在考虑水文过程性质的基础上,提出了多时段综合算法和修匀算法。选取海南省定安河流域作为研究区域,采用深层前向BP神经网络,构建多组预报方案进行对比分析。结果表明,本文所提方法可以弥补原有算法的不足,提高洪水预报精度,作为传统预报方式的有益参照,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 洪水预报 bp神经网络 模型改进 定安河流域
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应用一种改进BP神经网络算法预测密度曲线 被引量:3
7
作者 张赛民 周竹生 陈灵君 《物探化探计算技术》 CAS CSCD 2007年第6期497-500,共4页
利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探工作者的重要工作。可以通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系。选取已改进的三层网络结构BP神经网络算法,在应用一个实际例... 利用测井数据与地震数据二者相结合进行综合分析,是地震勘探工作者的重要工作。可以通过分析井位处的地震数据与测井数据,提取地震的多个属性,建立一个与测井属性的统计关系。选取已改进的三层网络结构BP神经网络算法,在应用一个实际例子后表明,该算法的主要特点是收敛速度快、计算简单,同时还具有跳出局部最小的能力。应用此神经网络算法对某油田的二维地震数据进行了处理,提取了多种地震属性,并在井位置建立了地震属性与密度曲线的非线性关系,成功预测了剖面密度曲线,为了解储层状况提供了有益的资料。 展开更多
关键词 改进bp神经网络 地震属性 密度曲线
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基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测 被引量:6
8
作者 潘雪涛 《上海电力学院学报》 CAS 2012年第4期388-391,共4页
分析了BP神经网络的特点,从学习速率的角度讨论了BP算法的改进方法,并用加州负荷数据进行24 h负荷预测及算例分析.仿真结果表明,改进BP神经网络算法预测的平均误差比常规算法降低了0.445%,并且克服了当接近最优解时易产生波动和振荡现... 分析了BP神经网络的特点,从学习速率的角度讨论了BP算法的改进方法,并用加州负荷数据进行24 h负荷预测及算例分析.仿真结果表明,改进BP神经网络算法预测的平均误差比常规算法降低了0.445%,并且克服了当接近最优解时易产生波动和振荡现象的问题,训练速度也有所提高. 展开更多
关键词 bp神经网络 短期负荷预测 学习率 混沌算法
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基于Matlab改进BP神经网络算法 被引量:2
9
作者 张彬彬 《办公自动化(综合月刊)》 2011年第7期38-39,共2页
本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法—Scaled Conjugate Gradien(tSCG算法),利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。
关键词 bp算法 神经网络 SCG算法
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采用改进BP神经网络算法预测短期电力负荷 被引量:5
10
作者 倪方云 程浩忠 《供用电》 2008年第2期16-19,共4页
介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的的方法。针对短期电力负荷的特点,设计了预测短期电力负荷的BP神经网络模型和预测流程,并结合具体实例,采用MATLAB神经网络工具箱编程。与实... 介绍了BP神经网络算法的原理以及对其采用非线性阻尼最小二乘法Levenberg-Marquardt进行优化的的方法。针对短期电力负荷的特点,设计了预测短期电力负荷的BP神经网络模型和预测流程,并结合具体实例,采用MATLAB神经网络工具箱编程。与实例结果的比较表明,此方法预测短期电力负荷具有实用价值。 展开更多
关键词 电力负荷预测 人工神经网络 bp算法
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一种改进BP神经网络算法的编程及应用 被引量:5
11
作者 周昌鸿 张运陶 《西华师范大学学报(自然科学版)》 2009年第3期321-326,共6页
采用附加动量并结合动态调整学习率改进BP算法,用MATLAB语言完成该算法程序的编写,并将其应用于处理光催化降解直接橙S水溶液的数据.该程序对训练集和预测集计算结果的相关系数R分别为0.972 3和0.945 2,处理效果良好.
关键词 改进bp算法 MATLAB 直接橙S
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电力系统短期负荷预测的改进BP神经网络算法比较 被引量:2
12
作者 程超 《科技风》 2020年第2期173-173,共1页
对于电力系统来讲,预测系统负荷的措施有助于维持电力系统的正常运行,避免频繁出现偏低或者偏高的电力系统负荷。在目前的现状下,技术人员已经能够借助于神经网络算法用于完成全方位的系统负荷预测,从而保证了整个电力系统能够处于有效... 对于电力系统来讲,预测系统负荷的措施有助于维持电力系统的正常运行,避免频繁出现偏低或者偏高的电力系统负荷。在目前的现状下,技术人员已经能够借助于神经网络算法用于完成全方位的系统负荷预测,从而保证了整个电力系统能够处于有效的负荷控制下。因此针对短期的电力系统负荷预测而言,应当尝试引进BP的神经网络算法作为支撑,确保得出精确的负荷预测结论。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 bp神经网络算法
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基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测 被引量:1
13
作者 农为踊 文波 《贵州电力技术》 2015年第3期7-10,共4页
分析了电力系统负荷的组成、分类及其周期性的变化规律,对神经网络基本理论方法进行了细致地研究。应用改进的BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的电力系统短期负荷预测模型。最后通过实例仿真,比较三种改进的BP学习算法,结果表明在本... 分析了电力系统负荷的组成、分类及其周期性的变化规律,对神经网络基本理论方法进行了细致地研究。应用改进的BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的电力系统短期负荷预测模型。最后通过实例仿真,比较三种改进的BP学习算法,结果表明在本模型中,Levenberg-Marquardt(LM)学习算法在收敛速度以及预测精度上要优于拟牛顿法和SCG算法。 展开更多
关键词 短期负荷预测 神经网络 bp算法 LM算法
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基于一种改进BP神经网络算法的教学质量评价研究
14
作者 高博 《价值工程》 2013年第19期238-239,共2页
在教学管理问题的研究中,针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立教学质量评价的BP神经网络模型。评价模型对已有评价体系中的主观性因素进行量化,并利用神经网络的自学习,自适应及非线性逼近... 在教学管理问题的研究中,针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立教学质量评价的BP神经网络模型。评价模型对已有评价体系中的主观性因素进行量化,并利用神经网络的自学习,自适应及非线性逼近能力进行量化评价的计算。对模型中用到的BP算法和代数算法分别进行了理论上的分析和训练结果的对比,为教学质量评价模型提供了可行的解决方案。 展开更多
关键词 bp神经网络 算法 模型 教学管理
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
15
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法
16
作者 颜磊 王国兵 +2 位作者 翁旭峰 刘雪莹 江友华 《电子设计工程》 2025年第1期21-26,共6页
电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和... 电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电气火灾预警 鲸鱼优化算法 bp神经网络 模糊化
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基于混合算法改进BP神经网络的光伏发电功率预测研究
17
作者 钟安德 吴自玉 +2 位作者 谢宗效 毛玉明 杨留方 《云南民族大学学报(自然科学版)》 2025年第1期100-106,122,共8页
提出一种基于混合遗传蚁群算法(GA-ACO)改进BP神经网络的预测模型.通过皮尔逊相关系数公式求出与光伏发电输出功率相关性强的气象特征作为训练模型的输入,减少无关气象特征量对光伏输出功率的预测影响.运用遗传算法(GA)产生寻找最优参... 提出一种基于混合遗传蚁群算法(GA-ACO)改进BP神经网络的预测模型.通过皮尔逊相关系数公式求出与光伏发电输出功率相关性强的气象特征作为训练模型的输入,减少无关气象特征量对光伏输出功率的预测影响.运用遗传算法(GA)产生寻找最优参数问题的信息素分布,蚁群算法(ACO)在有初始信息素分布的条件下输出最优权阈值,让BP神经网络二次训练,输出预测值.分析结果表明,以晴天为例,GA-ACO-BP神经网络模型比传统BP神经网络模型、ACO-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型的预测结果相对误差分别减少了9.47%、4.83%和3.27个百分点,因此GA-ACO-BP神经网络模型用于光伏发电功率预测时具有更好的预测精度. 展开更多
关键词 光伏发电 遗传算法 蚁群算法 bp神经网络 参数优化 功率预测
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改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法
18
作者 伍勇 《地理空间信息》 2025年第2期108-111,共4页
针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题,改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷,使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式,提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性,利用改进海鸥算... 针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题,改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷,使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式,提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性,利用改进海鸥算法的最优适应度个体神经元连接权值和阈值,以此建立改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程异常值拟合预测模型,通过实际工程GPS高程数据对模型进行检核。结果表明提出改进优化模型比传统BP神经网络模型拟合精准性、稳定性高,对数据适应度更好,是一种可靠拟合模型。 展开更多
关键词 海鸥算法 混沌映射 bp神经网络 高程拟合
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断
19
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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基于LM算法改进BP神经网络的薄膜电阻高精度测量
20
作者 张钰 王琰 +2 位作者 彭正凤 马俊杰 王静 《大学物理实验》 2025年第2期64-69,共6页
在半导体工艺中,电阻测量极其关键。传统四探针法在测量薄膜的电阻时,需对范德堡函数进行非线性拟合,不仅耗时较长,且精度较差。针对该现象提出了一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的Back propagation neural network(BPNN)神经网络... 在半导体工艺中,电阻测量极其关键。传统四探针法在测量薄膜的电阻时,需对范德堡函数进行非线性拟合,不仅耗时较长,且精度较差。针对该现象提出了一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的Back propagation neural network(BPNN)神经网络模型。LM算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,在迭代过程中快速接近全局最小值,且对于局部最小值的陷落情况优于纯梯度下降法,结合BP神经网络的反向传播误差来调整权重,从而实现复杂非线性函数的拟合。对含反双曲余弦的超越函数(范德堡函数)的局部参数进行非线性拟合,得到最大偏差为2.08×10^(-5),相对标准偏差为2.16×10^(-8)的神经网络拟合模型,对比规范化多项式拟合方法精度提升99.5%。此改进方法,可极大提高测量结果的稳定性与精确性,将模型运用于实验测量过程,有效改善了电阻率测试精度。 展开更多
关键词 bp神经网络 范德堡法 非线性函数拟合 电阻率测量 LM算法
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