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基于GA-BP神经网络的碳纤维复合芯导线压接缺陷识别方法
1
作者 杜志叶 黄子韧 +2 位作者 俸波 岳国华 廖永力 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期315-328,共14页
碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出... 碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出一种碳纤维复合芯导线压接缺陷的漏磁检测信号缺陷特征提取方法。通过实验优化,以漏磁检测信号数据中7个峰值点的幅值、21个相对位置信息和7个波形类型信息作为缺陷判断特征值,有效地提高了缺陷种类和缺陷程度识别的准确度。对碳纤维芯导线进行磁性制备,并研制相对应的漏磁检测装置,生产106根不同类型、不同程度的碳纤维芯压接缺陷样品,得到613组漏磁检测信号数据并完成特征值提取,搭建基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络。实测数据表明,该方法可以有效地完成对碳纤维复合芯导线压接缺陷类型的识别,同时对缺陷程度的识别准确率可达到94.31%。 展开更多
关键词 碳纤维复合芯导线 缺陷识别 磁性制备 漏磁检测 遗传算法 bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的储层油气性智能识别与预测研究
2
作者 陈晓 林佳金 《计算机应用文摘》 2026年第4期253-255,共3页
针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型... 针对油田后期勘探阶段地层复杂、储层识别难度大、传统方法依赖经验且准确率低的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化的神经网络(BP)方法,用于储层油气性识别与物性预测。该方法以测井曲线数据为基础,通过数据预处理、特征筛选、模型构建与优化,实现了干层、油层和水层的精准分类,以及孔隙度和渗透率的有效预测。实验结果表明,经过数据均衡化和相关性特征筛选后,GA-BP模型在训练集上的判定系数达0.91,在测试集上的判定系数为0.82,相较于传统BP神经网络,识别准确率提高了18.7%,训练时间缩短了32.4%,为油田的高效勘探开发提供了科学且可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 储层识别 ga-bp神经网络 测井曲线 物性预测 智能勘探
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面向Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测的GA-BP神经网络模型
3
作者 覃树宏 梁锦 《电镀与精饰》 北大核心 2026年第1期116-122,130,共8页
Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genet... Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genetic Algorithm-Backpropagation,GA-BP)神经网络模型,对Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测方法展开研究。选用50 mm×50 mm×5 mm 304不锈钢板材作为基体材料进行预处理,使用电镀液配方对镀液进行配置;采用恒电流脉冲电镀模式完成复合电镀,并利用多功能摩擦磨损试验机进行耐磨性能试验;构建基于BP神经网络的Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测模型,并引入遗传算法对BP神经网络模型的阈值和权值展开寻优,将磨损量作为模型输出,实现Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测。试验表明,利用本文方法获取的磨损量预测值与磨损量真实值之间的误差最大仅为0.2 mg,预测后的R^(2)为0.988,预测结果的拟合优度较高,应用效果较好。 展开更多
关键词 Ni-SiC纳米镀层 耐磨性能预测 ga算法 bp神经网络 摩擦磨损
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基于GA-BP神经网络的鸡舍有害气体浓度预测研究
4
作者 孙希宇 任守华 +2 位作者 彭彦斌 石嘉敏 张仕豪 《中国家禽》 北大核心 2026年第2期95-102,共8页
为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提... 为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提升预测结果的准确性。结果显示:GA-BP神经网络预测模型对有害气体浓度预测结果准确性更高,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))作为评价指标,在二氧化碳、硫化氢、氨气浓度预测上RMSE值分别为42.43、0.03、0.48,R^(2)值分别为0.94、0.96、0.96,均优于BP神经网络预测模型。研究表明,GA-BP神经网络模型能够较准确预测鸡舍内有害气体浓度,可为鸡舍有害气体调控提供技术支持。 展开更多
关键词 鸡舍 遗传算法 bp神经网络 有害气体 预测模型
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基于GA-BP神经网络优化酒糟酿造酱香型食醋的工艺研究
5
作者 许怡琦 惠明 +3 位作者 牛家乐 田青 潘春梅 尤永松 《粮食与油脂》 北大核心 2026年第3期114-125,共12页
以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果... 以酿酒副产物酒糟为原料制备酱香型醋,在单因素试验的基础上采用Box-Behnken试验设计,结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播神经网络(GA-BP)对工艺参数进行优化,并在最优工艺条件下制备酱香型醋,对产品感官、理化及风味进行分析。结果表明:RSM测试样本的输出值与试验结果相关系数为0.9841,GA-BP神经网络的相关系数达0.9930。GA-BP神经网络模型预测的工艺参数:发酵温度35.8℃、pH 4.56、复合酶制剂4.2%(以酒糟醪液质量计)、接种量3.96%(以酒糟醪液体积计),使乙醇体积分数达4.75%,较RSM模型优化工艺(4.60%)提升3.26%。基于此工艺制备的酱香型食醋感官、理化及微生物指标均符合国家标准,并且具有独特酱香风味,这主要源于杂环类和醇类协同呈味作用。 展开更多
关键词 酒糟 发酵 ga-bp神经网络 酱香型食醋 工艺优化
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电动汽车减速器传动效率的GA-BP神经网络建模与分析
6
作者 蒋文才 曹梅丽 《机械研究与应用》 2026年第1期114-117,共4页
减速器传动效率是提高电动汽车驱动桥传动系统效率的重要因素。传统的效率模型难以反映传动系统在复杂工况下的实际情况,为此,该文采用GA-BP神经网络建立了电动汽车减速器传动效率模型。相较于传统效率模型,该模型能够通过遗传算法全面... 减速器传动效率是提高电动汽车驱动桥传动系统效率的重要因素。传统的效率模型难以反映传动系统在复杂工况下的实际情况,为此,该文采用GA-BP神经网络建立了电动汽车减速器传动效率模型。相较于传统效率模型,该模型能够通过遗传算法全面寻找最优解,并采用神经网络非线性能力,构建出减速器传动效率与润滑油温度、输入转矩及转速多变量之间的复杂关系。仿真结果表明,模型的RMSE分别为0.24354和0.33229,最大相对误差百分比小于4%,验证了模型的准确性。因此,该模型能很好地揭示减速器传动效率随工况的变化规律。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 传动效率 电动汽车 减速器
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基于GA-BP神经网络的铆钉镦头最大压铆力预测
7
作者 方阳 张卫文 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期179-189,共11页
为了更好地预测铆接装配连接过程中的最大压铆力,以铆钉直径、钉杆长度、钉孔直径和连接夹层厚度作为输入变量进行探究分析。首先,运用ABAQUS二次开发Python脚本语言的参数化建模方法,实现自动创建铆接镦头成形的数值模型,并结合试验结... 为了更好地预测铆接装配连接过程中的最大压铆力,以铆钉直径、钉杆长度、钉孔直径和连接夹层厚度作为输入变量进行探究分析。首先,运用ABAQUS二次开发Python脚本语言的参数化建模方法,实现自动创建铆接镦头成形的数值模型,并结合试验结果验证有限元模型分析压铆力的合理性。然后,运用GA-BP神经网络对有限元建模分析的批量样本数据进行训练,构建铆钉标准镦头变形的最大压铆力预测代理模型。最后,以MS20470AD铆钉为例,对GA-BP神经网络模型最大压铆力的预测值与测试值误差指标数据进行分析。结果表明,使用GA-BP神经网络预测MS20470AD铆钉标准镦头成形所需的最大压铆力有较好的可靠性,平均绝对误差百分比为1.14%,平均预测精度达到98.86%,且铆钉直径和钉孔直径对最大压铆力有正相关影响。 展开更多
关键词 铆接 铆钉镦头 参数化建模 ga-bp神经网络 最大压铆力
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基于WPD-GA-BP的电动汽车动力电池健康状态预测方法
8
作者 黄亮亮 郭拯诗 +4 位作者 何峰 胡鑫 李毓书 段兴兵 曾建邦 《华东交通大学学报》 2026年第1期101-113,共13页
动力电池健康状态(SOH)的精准预测对于延长电动汽车使用寿命和保障行车安全至关重要。针对BP神经网络存在的特征提取能力有限、对初始参数敏感以及易陷入局部最优等问题,基于某车企监控平台数据,提出了一种基于WPD-GA-BP的电动汽车动力... 动力电池健康状态(SOH)的精准预测对于延长电动汽车使用寿命和保障行车安全至关重要。针对BP神经网络存在的特征提取能力有限、对初始参数敏感以及易陷入局部最优等问题,基于某车企监控平台数据,提出了一种基于WPD-GA-BP的电动汽车动力电池SOH预测方法。首先,基于容量增量分析法提取平台数据特征参数,通过皮尔逊相关系数筛选出与SOH显著相关的特征作为模型输入;其次,为丰富特征参数维度,采用小波包分解对标签值进行多尺度重构;最后,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重和阈值,利用更广泛的搜索空间进行全局优化,有效避免局部最优,从而实现对动力电池SOH的精准预测。结果表明:WPD-GA-BP模型与WPD-BP和BP模型相比,最大估计误差低于1.5%,预测性能显著提升。相较于SVR和LSTM模型,WPD-GA-BP模型拟合优度(R2)最高,且MAE和RMSE均为最小,表现出更强的预测精度与稳定性,进一步验证了该方法在动力电池SOH预测中的有效性。 展开更多
关键词 动力电池 健康状态 小波包分解 遗传算法 bp神经网络
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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化 被引量：1
9
作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 bp神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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Salt and Pepper Noise Filter Based on GA-BP Algorithm Noise Detector 被引量：2
10
作者 宋寅卯 李晓娟 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期59-64,共6页
基于噪声检测的中值滤波器已广泛用于消除图像中的椒盐噪声，然而在高噪声密度情况下，对噪声像素的定位不准确很容易造成图像边缘的模糊。本文提出了一种基于GA-BP的椒盐噪声滤波算法，克服了这一缺陷。算法首先用遗传算法优化的BP网... 基于噪声检测的中值滤波器已广泛用于消除图像中的椒盐噪声，然而在高噪声密度情况下，对噪声像素的定位不准确很容易造成图像边缘的模糊。本文提出了一种基于GA-BP的椒盐噪声滤波算法，克服了这一缺陷。算法首先用遗传算法优化的BP网络对图像中的噪声像素定位，然后引入保边函数和PRP算法求目标函数的极值进而实现图像的去噪处理。实验结果表明，该算法比传统滤波算法效果有明显改善，且具有良好的泛化性、鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 ga-bp算法 椒盐噪声 噪声检测 保边函数 PRP算法
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基于SSA-GA-BP神经网络的城轨地下线振动源强预测模型 被引量：2
11
作者 刘庆杰 刘博亮 +3 位作者 冯青松 徐璐 罗信伟 刘文武 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2355-2366,共12页
为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素... 为寻求一种预测速度快、准确率高的城市轨道交通地下线振动源强预测模型,基于55个非减振轨道测试断面数据,经过数据清洗、分析和标签化后,建立了涵盖典型车型和主要线路参数取值范围的8 000多条实测数据库。分析地铁环境振动的影响因素,利用斯皮尔曼相关系数得到各类影响因素与振动源强的关系强度。分别建立基于卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)等5个机器学习模型,对比分析了不同模型对振动源强的预测效果。使用麻雀搜索算法(SSA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络模型的结构、超参数、权重及阈值,对比SSA-GA-BP、SSA-BP、GA-BP神经网络对振动源强的预测精度。最终使用4个差异明显且未经模型学习的新断面验证SSA-GA-BP模型的泛化能力。结果表明:5种机器学习模型中BP神经网络的非线性回归拟合能力最强,验证集MAE损失为1.55 dB,决定系数为0.948;SSA-GA-BP模型对振动源强的预测精度高于SSA-BP和GA-BP,验证集MAE、MAPE和决定系数分别为1.289 dB、1.856%和0.967,有80.11%数据的平均绝对误差在2 dB以内;SSA-GA-BP模型对4个经典的新断面数据预测效果良好,4个断面汇总数据的MAE、MSE和MAPE误差值分别为1.21 dB、2.18 dB和1.67%,决定系数为0.977,有70%数据的预测误差在2 dB以内,证明了SSA-GA-BP模型有较强的泛化能力。SSA-GA-BP振源预测模型具有较好的预测精度和快速预测能力,研究可为轨道交通地下线路设计阶段的减振降噪设计提供参考。 展开更多
关键词 城市轨道交通地下线 振动源强 预测 bp神经网络 麻雀搜索算法 遗传算法
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一种基于GA-BP神经网络的冷库能耗预测 被引量：1
12
作者 王雅博 陈君豪 +1 位作者 刘兴华 张行健 《冷藏技术》 2025年第1期79-85,75,共8页
影响冷库能耗的因素众多,其中,货物信息的缺失使得建立冷库预测模型面临一定的挑战。为解决该问题,提出利用冷库当天使用面积代替传统的货物信息作为输入特征,依据某大型冷库历史能耗数据,采用斯皮尔曼相关性分析筛选出合适的变量,构建... 影响冷库能耗的因素众多,其中,货物信息的缺失使得建立冷库预测模型面临一定的挑战。为解决该问题,提出利用冷库当天使用面积代替传统的货物信息作为输入特征,依据某大型冷库历史能耗数据,采用斯皮尔曼相关性分析筛选出合适的变量,构建基于GA-BP神经网络的冷库能耗模型。结果表明,在缺失货物信息的情况下,使用冷库当天使用面积作为输入变量能够保证模型具有高准确率,R2达到0.9563,并且性能优于BP神经网络、多元回归模型。 展开更多
关键词 能耗预测 特征选择 遗传算法 bp神经网络 机器学习
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基于RF-GA-BPNN算法的供应链风险预警研究 被引量：1
13
作者 王红春 周子祥 《工业工程》 2025年第2期120-128,共9页
供应链系统时刻面临着来自内外部环境的多重风险与挑战,目前供应链风险预警算法在指标选取、阈值优化等方面尚存不足。为进一步提升供应链风险预警能力,关注算法融合优化及其预警效果,构建基于RF-GABPNN算法的供应链风险预警模型。该模... 供应链系统时刻面临着来自内外部环境的多重风险与挑战,目前供应链风险预警算法在指标选取、阈值优化等方面尚存不足。为进一步提升供应链风险预警能力,关注算法融合优化及其预警效果,构建基于RF-GABPNN算法的供应链风险预警模型。该模型有机结合随机森林、遗传算法、BP神经网络等多类算法的特性与优势,通过指标特征重要性筛选、初始参数优化等手段改进BP神经网络预测效果。利用中国A股3309家上市企业的风险预警指标数据集对模型进行训练与测试,结果表明RF-GA-BPNN算法在300组随机样本数据的训练下,预警准确率可达96.50%。基于RF-GA-BPNN算法的供应链风险预警模型具有较优秀的学习能力和预警能力,预测结果可为供应链风险水平的初期判断以及风险抵御措施的制定实施提供数值参考。 展开更多
关键词 供应链 风险预警 随机森林 遗传算法 bp神经网络
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基于GA-BP神经网络模型的二手载货汽车价值评估方法
14
作者 闫晟煜 刘杨 +4 位作者 刘继祥 陈海峰 郑元旺 温福华 王洪瑀 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第12期11-20,共10页
为准确评估二手载货汽车的价值,基于电商平台历史交易数据,提出遗传算法-反向传播神经网络(genetic algorithm-backpropagation neural network,GA-BP)评估方法。结合二手载货汽车的使用特性,选取影响交易价值的11个关键指标并提出指标... 为准确评估二手载货汽车的价值,基于电商平台历史交易数据,提出遗传算法-反向传播神经网络(genetic algorithm-backpropagation neural network,GA-BP)评估方法。结合二手载货汽车的使用特性,选取影响交易价值的11个关键指标并提出指标的量化标准;通过皮尔逊相关系数法对各指标进行一致性检验,验证指标选取的合理性;融合遗传算法和BP神经网络,提出二手载货汽车GA-BP神经网络价值评估模型,利用9016条交易数据对模型进行训练和验证。相较于未优化过的BP神经网络模型,本文模型的均方误差降低了74.85%。通过平均影响值分析发现,累计行驶里程、累计行驶时间、排放标准、比功率和上装情况5项价值评估指标对二手载货汽车价值评估影响最大,排放标准逐渐成为影响二手载货汽车的重要指标。 展开更多
关键词 汽车价值评估 二手载货汽车 遗传算法 bp神经网络 排放标准
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
15
作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSga-Ⅱ算法
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基于GA-BP神经网络的风雹耦合所致冰雹冲击力预测
16
作者 戴益民 李怿歆 +2 位作者 徐瑛 刘泰廷 王威 《工程力学》 北大核心 2025年第12期191-199,共9页
自然灾害统计表明,风雹对光伏结构灾害损失量呈现逐年递增趋势,国内外针对风雹耦合作用相关研究基本空白,因此有必要针对风雹耦合作用下光伏结构的抗风雹冲击力开展研究,该研究对精确预测光伏结构抗风雹冲击能力具有重要的现实意义。该... 自然灾害统计表明,风雹对光伏结构灾害损失量呈现逐年递增趋势,国内外针对风雹耦合作用相关研究基本空白,因此有必要针对风雹耦合作用下光伏结构的抗风雹冲击力开展研究,该研究对精确预测光伏结构抗风雹冲击能力具有重要的现实意义。该文采用课题组自研的冰雹冲击模拟一体化装置进行了风雹耦合机理试验,以风速与湍流度为变量,系统研究不同粒径冰雹对光伏结构冲击力峰值规律,试验结果验证并指导建立了BP神经网络结构用于预测风雹下单颗粒冰雹冲击力,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立了GA-BP神经网络。结果表明:冰雹冲击力峰值随着冰雹粒子直径、发射速度以及风速的增大而增大,冰雹冲击力峰值随着湍流度的增大而减小,且同样冰雹发射速度下,直径越大,冰雹冲击力受风速以及湍流度的影响越明显;相比传统BP神经网络,GA-BP神经网络的预测精度和泛化能力更强,可以更精准地预测风雹耦合作用下单颗粒冰雹冲击力峰值。 展开更多
关键词 光伏结构风雹灾害 冰雹冲击力 bp神经网络 ga-bp神经网络 风速 湍流度
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基于田口方法与GA-BP神经网络的高速钢轧辊磨削表面粗糙度预测
17
作者 高慧敏 任新意 +3 位作者 艾矫健 黄华贵 周鹏飞 胡淇伟 《上海金属》 2025年第3期86-92,共7页
由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移... 由于高速钢轧辊磨削表面粗糙度难以预测且精度低,结合田口方法与GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络提出了一种预测轧辊磨削表面粗糙度的智能方法。采用田口正交试验设计和信噪比理论,研究了轧辊转速、砂轮速度、横移速度和进给量等工艺参数对轧辊表面粗糙度的影响,获得了最优磨削工艺参数。利用遗传算法对BP神经网络中的权值和阈值进行优化,并利用实际生产数据构建了基于GA-BP神经网络的预测高速钢轧辊磨削表面粗糙度模型。与实测结果的对比表明,该模型具有良好的适用性和预测精度,可为高速钢轧辊表面粗糙度的精准控制提供参考。 展开更多
关键词 热轧 磨削 田口方法 ga-bp神经网络 表面粗糙度
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基于嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风功率预测方法研究 被引量：4
18
作者 刘翘楚 王杰 +3 位作者 秦文萍 张文博 陈玉梅 刘佳昕 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第2期138-146,共9页
短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提... 短期风电功率预测对于保障电力系统稳定运行具有重要意义。针对单一BP(back propagation)神经网络预测模型难以满足风电功率的强随机波动特性,结合遗传算法(geneticalgorithm,GA)和粒子群智能算法(particleswarm optimization,PSO),提出嵌套优化的GA-PSO-BP神经网络短期风电功率预测模型。建立内外双层嵌套的优化机制,内层机制中引入GA算法优化PSO算法学习因子,优化后PSO算法作为外层机制实现BP神经网络阈值和权值的优化。模拟风电数据预测结果表明,比起GA-BP、PSO-BP、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测模型,所提嵌套优化模型在平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)、决定系数R2 3个评价维度上均取得了最优值;利用山西某风电场不同月份、不同时段、不同波动特征的实际运行数据进行验证,预测结果表明MAE均小于0.02,R2均大于0.99,所提嵌套优化模型具有较高的预测精度和拟合程度。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 嵌套优化
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基于CS-BP-PID算法的烟叶密集烤房温度控制系统
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作者 沈少君 闫九福 +4 位作者 卢雨 林晓路 杜超凡 朱荣光 孟令峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期95-102,共8页
烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经... 烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经网络PID控制器。通过模拟布谷鸟的寄生行为和莱维飞行特性,对BP神经网络的初始权重进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,以实现密集烤房温度的快速精准调控,降低了超调量,提高了响应速度。同时,基于树莓派4B搭建了密集烤房温湿度控制试验平台,并对控制器性能进行了验证。结果表明:CS-BP-PID控制器上升时间为79.35 s,峰值时间为180.00 s,调节时间为249.38 s,最大超调量为3.25%,相比常规PID控制器缩短了38.18%,调节时间缩短了47.05%,峰值时间和最大超调量减少了50%以上,满足系统温度控制需求。通过多阶段烟叶烘烤试验,上等烟比例提高了14.45%,经济效益得到了显著提升。该控制器综合性能优良,达到了精准控温控湿的效果。 展开更多
关键词 烟叶密集烤房 温度控制系统 CS-bp-PID算法
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基于GA-BP神经网络的商品导购类账号价值评估
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作者 赖玥 余恺贤 《商业观察》 2025年第31期20-24,共5页
直播带货行业的火热发展推动了商品导购类账号交易行为的出现,合理评估该类账号的价值不仅能为消费者的购物决策提供参考,也有助于品牌合作与商业变现。文章首先分析了商品导购类账号的价值评估问题,然后比较三大基本评估方法,发现该类... 直播带货行业的火热发展推动了商品导购类账号交易行为的出现,合理评估该类账号的价值不仅能为消费者的购物决策提供参考,也有助于品牌合作与商业变现。文章首先分析了商品导购类账号的价值评估问题,然后比较三大基本评估方法,发现该类账号更适用于收益法。为了预测商品导购类账号的未来预期收入,文章构建了遗传算法优化BP神经网络模型,解决了传统的BP神经网络模型精度低的问题。最后,文章选取“交个朋友”账号进行案例分析,评估结果显示,遗传算法优化BP神经网络模型能使评估值更合理。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 账号价值评估 账号收入预测
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