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PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用
1
作者 杨健 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期254-258,共5页
拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(... 拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。 展开更多
关键词 拖拉机发动机 故障诊断 主成分分析 bp神经网络
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断
2
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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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量：2
3
作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 bp神经网络 优化模型
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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
4
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GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
5
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 bp神经网络 遗传算法 预测模型
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基于BP神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法
6
作者 蔡建峰 董彦彦 +2 位作者 刘明辉 季宁 李英男 《微型电脑应用》 2025年第1期163-166,共4页
为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在... 为了提升施工隐患行为预测的精准度,保障施工人员生命安全,提出基于反向传播(BP)神经网络与隐马尔科夫模型的施工隐患行为预测算法。利用索尼HDR-AX2000E摄像机采集施工现场的静默视频;通过误差反向传播训练算法调整BP神经网络参数;在参数调整后的BP神经网络内,输入采集的施工现场静默视频,输出施工隐患行为的粗预测结果;以粗预测结果为隐马尔科夫模型的输入,采用Viterbi算法计算模型的最大输出概率值,最大输出概率值对应的施工隐患行为即施工隐患行为精预测结果。实验证明,在不同施工行为情况下,所提算法预测的马修斯系数与1较为接近,预测精度较高,可有效粗预测与精预测施工隐患行为。 展开更多
关键词 bp神经网络 隐马尔科夫模型 施工隐患行为预测 Baum-Welch算法
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基于价格到位率的卷烟市场状态预测模型优化研究--云南华坪的ARIMA及其BP神经网络组合模型探讨
7
作者 李善文 张艳祺 +2 位作者 黎佳富 陶骏 赵馨馨 《中国市场》 2025年第6期115-122,138,共9页
科学、准确和有效的卷烟零售市场状态预测,既是实现卷烟品规精准投放的关键,更是“按订单组织货源、按需求衔接计划、按状态调整策略”的卷烟营销市场化取向改革所必需的。通过梳理相关文献,文章在华坪县域选取城区、乡镇和农村的高中... 科学、准确和有效的卷烟零售市场状态预测,既是实现卷烟品规精准投放的关键,更是“按订单组织货源、按需求衔接计划、按状态调整策略”的卷烟营销市场化取向改革所必需的。通过梳理相关文献,文章在华坪县域选取城区、乡镇和农村的高中低档位样本零售客户,针对可直接反映卷烟零售市场供需状态的品规零售价格到位率指标,采集34个高中低价位样本的72个月(2018年1月至2023年12月)时间序列数据,出于卷烟零售品规数据获取便利、完整考虑,而选取一类烟中销量最大的“云烟(软珍品)”为代表,运用ARIMA串联BP神经网络组合模型,通过模型优化探究而得到更为精准和有效的卷烟品规市场状态预测模型。 展开更多
关键词 市场状态 价格到位率 ARIMA bp神经网络 组合模型
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基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究
8
作者 盛佳慧 蔡勇 《工业控制计算机》 2025年第2期19-20,24,共3页
针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以M... 针对新型传感器研发中,电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题,设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据,引入BP神经网络进行数据拟合,并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型,以MQ-8氢气传感器为例进行实验测试分析,结果表明测试样本的决定系数可达0.99985,整体平均误差为0.6%,实现了对气体浓度的高精度预测,为传感器研发中的数据分析提供了支撑。 展开更多
关键词 气体传感器 数据采集 bp神经网络 SA算法 模型预测
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基于BP神经网络的工程机械液压系统自动故障诊断研究
9
作者 曾行健 丁悦 +1 位作者 汤清源 白龙 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期165-170,共6页
工程机械液压系统由于结构复杂而不可避免地出现故障,常规检测方法为人工检测,但检测过程费时费力。针对此问题,对工程机械液压系统进行建模及简化,并结合BP神经网络学习故障数据。在管路系统中安装压力和流量监测仪以跟踪数据,通过调... 工程机械液压系统由于结构复杂而不可避免地出现故障,常规检测方法为人工检测,但检测过程费时费力。针对此问题,对工程机械液压系统进行建模及简化,并结合BP神经网络学习故障数据。在管路系统中安装压力和流量监测仪以跟踪数据,通过调整选定元件的参数来模拟故障情况,记录监测仪的数据并进行整理,采用主成分分析法进行信息抽取和降维,并作为神经网络的输入。同时,手动标注元器件的当前状态作为训练标签。对每个元件均构建了一个独立的神经网络模型,用于学习输入数据与标签之间的关系。结果显示:阀和泵的准确率分别达到98.61%和96.52%,表明模型的准确率较高,可实现工程机械液压模型的自动故障诊断。 展开更多
关键词 bp神经网络 故障诊断 工程机械液压系统
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基于BP神经网络和遗传算法的设备故障诊断与健康管理模型研究 被引量：1
10
作者 和征 张同静 杨小红 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第11期9-15,共7页
针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了... 针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了设备故障诊断与健康管理模型。最后,以机电设备振动数据为例,进行设备故障诊断模型的预测结果分析,验证了该模型的可行性。研究结果表明,该模型能提高设备故障诊断正确率,具有较好的故障诊断效果;设备预测健康状态与实际健康状态的变化趋势基本保持一致,重合率大于90%。该成果可为制造企业的设备故障诊断与健康管理提供相关策略,有效排除故障问题,降低管理成本。 展开更多
关键词 设备故障诊断 设备健康管理 bp神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络的用户感性评价模型构建及应用
11
作者 董圣泽 王肖烨 +2 位作者 王若羽 杨景浩 郭凌志 《包装工程》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标... 目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标,借助形态分析法将目标产品分解为多个主要结构;运用BP神经网络构建用户感性评价模型,遍历所有形态因子组合以确定最优搭配。结果 以电饭煲为例,根据所构建模型可预测各评价指标最高的形态因子组合,该模型均方误差为0.0049,决定系数为0.9287,模型精度符合要求,利用问卷调查法进一步证明了预测结果有参考价值。结论 基于BP神经网络构建的模型拥有快速寻找最佳形态因子组合的能力,利用网络购物平台用户评论作为训练样本能够解决人工搜集或问卷调查获取样本时间长、成本高、市场响应慢、样本分布不均匀等问题。用户感性评价模型预测结果对设计师精准满足用户需求有重要的指导意义。 展开更多
关键词 用户感性评价模型 bp神经网络 感性意象评价 电饭煲
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
12
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于BP神经网络的多信号融合智能消防报警模型研究
13
作者 朱晟文 《长江信息通信》 2025年第2期137-139,共3页
针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网... 针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网络处理数据与分析数据,并与智能模型中的单片机产生连接。研究结果表明,研究方法在实际火灾应用场景的综合火焰检测率为97.5%,并且温度采集精度高达99.62%。上述结果说明研究方法具有更多样化的功能与通信方式,并且性能得到显著增长,促进了智能消防的发展。 展开更多
关键词 bp神经网络 多信号融合 消防报警 智能模型
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基于BP神经网络的牵引供电系统的故障识别预测
14
作者 张镇鸿 《自动化应用》 2025年第2期122-124,127,共4页
为解决牵引供电系统故障识别预测难题,建立一种BP神经网络模型,从系统运行状态信号中提取故障特征参数,并利用MATLAB生成数据集开展模型训练,从而有效提高故障识别预测精度。结合模型预测精度,合理确定测试集占比、神经网络隐藏层节点... 为解决牵引供电系统故障识别预测难题,建立一种BP神经网络模型,从系统运行状态信号中提取故障特征参数,并利用MATLAB生成数据集开展模型训练,从而有效提高故障识别预测精度。结合模型预测精度,合理确定测试集占比、神经网络隐藏层节点数和模型算法,并根据模型检验结果修正模型,最终确认模型可以准确识别F-R、F-T和T-R故障。结果表明,模型可有效识别预测故障信号,保证牵引供电系统的运行安全性。 展开更多
关键词 bp神经网络 牵引供电系统 故障识别预测
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基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型及试验研究
15
作者 车金涛 范卓颖 陈铭世 《科学技术创新》 2025年第7期213-216,共4页
构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神... 构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神经元数量、选择传递函数并进行归一化处理,得到最终的BP神经网络模型。然后将测试样本数据输入到该模型后,得到NO_(x)、CO和HC的排放预测值。从试验结果来看,排放预测值与试验值的误差控制在10%以内,说明基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 bp神经网络 排放预测模型 传递函数 归一化处理
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基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
16
作者 张思瑶 杜晨阳 +2 位作者 张懿槾 高婉琦 贺鹏飞 《河南科技》 2025年第3期59-64,共6页
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型... 【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 聚类分析法 移动平均法 客流预测
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基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析
17
作者 刘亚辉 《工程技术研究》 2025年第2期18-20,共3页
为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模... 为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型分别对典型区域表层沉降监测点的累计沉降量进行预测分析及精度对比,发现LSTM网络预测模型精度更高,整体预测效果优于BP神经网络模型,预测效果也更符合实际情况,能为计算工后沉降、评判处理效果、核实工程量等提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 自动化监测 软土地基沉降 bp神经网络 LSTM网络模型
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基于大数据分析及BP神经网络算法的工程造价风险预警模型构建与应用
18
作者 吴建军 《门窗》 2025年第4期175-177,共3页
在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程... 在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程造价风险的主要因素,并充分利用大数据的优势深入挖掘并分析这些因素。预警模型对于工程项目的风险管理,尤其是工程造价风险的预警,提供了一种全新的视角和实践方法。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价风险 预警模型 bp神经网络算法 风险管理
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发
19
作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 bp神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
20
作者 史彪飞 王磊 +2 位作者 梁海强 李荣利 梁超 《汽车技术》 北大核心 2025年第1期57-62,共6页
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度... 电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络,并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后,利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明,所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。 展开更多
关键词 电子液压制动 主缸液压力估计 位移压力模型 bp 神经网络
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