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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
1
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法 被引量:1
2
作者 金灵 《科技创新与应用》 2025年第20期82-85,共4页
随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等... 随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的日益增加,精准的短期电力负荷预测对于电力系统的稳定运行、经济调度以及能源管理等方面至关重要。该文针对BP-ANN算法对短期电力负荷数据预测可能存在的局限性,如易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法,通过实例验证GA-BP-ANN和PSO-BP-ANN这2种预测模型的相关系数R2均高于BP-ANN预测模型的,预测误差也低于BP-ANN预测模型,结果表明,基于BP-ANN融合算法的短期电力负荷预测方法具有良好的应用前景,可为电力系统的高效运行和合理规划提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 电力负荷预测 BP-ann 融合算法 GA-BP-ann
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融合AES算法和Hopfield ANN的网络数据加密传输技术
3
作者 孟轩 昝风彪 刘昕 《电子设计工程》 2025年第4期174-178,共5页
为有效保障网络数据的传输安全性,提出融合AES算法和Hopfield ANN的网络数据加密传输技术。在AES算法下实现基于AES算法的数据密钥生成。设计Hopfield ANN网络架构,利用AES算法的数据密钥定义传输序列,标定目标传输位置,实现网络数据加... 为有效保障网络数据的传输安全性,提出融合AES算法和Hopfield ANN的网络数据加密传输技术。在AES算法下实现基于AES算法的数据密钥生成。设计Hopfield ANN网络架构,利用AES算法的数据密钥定义传输序列,标定目标传输位置,实现网络数据加密传输技术方法的设计。实验结果表明,经上述方法加密后再向外传输的数据只能得到目标主机的认证,其他开放主机对于该类传输数据始终保持非响应状态,有效控制计算机网络的运行风险,提高了数据传输安全性。 展开更多
关键词 AES算法 Hopfield ann网络 网络数据 加密传输 字节代换
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ANN model of subdivision error based on genetic algorithm
4
作者 齐明 邹继斌 尚静 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2010年第1期131-136,共6页
According to the test data of subdivision errors in the measuring cycle of angular measuring system, the characteristics of subdivision errors generated by this system are analyzed. It is found that the subdivision er... According to the test data of subdivision errors in the measuring cycle of angular measuring system, the characteristics of subdivision errors generated by this system are analyzed. It is found that the subdivision errors are mainly due to the rotary-type inductosyn itself. For the characteristic of cyclical change, the subdivision errors in other measuring cycles can be compensated by the subdivision error model in one measuring cycle. Using the measured error data as training samples, combining GA and BP algorithm, an ANN model of subdivision error is designed. Simulation results indicate that GA reduces the uncertainty in the training process of the ANN model, and enhances the generalization of the model. Compared with the error model based on the least-mean-squared method, the designed ANN model of subdivision errors can achieve higher compensating precision. 展开更多
关键词 genetic algorithm artificial neural network ann subdivision error angular measuring system error model
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基于HHO-ANN混合算法的钢箱梁桥有限元模型修正
5
作者 李月峰 贺国京 《公路工程》 2025年第5期88-96,共9页
为了提高钢箱梁桥有限元模型的精度,提出了一种基于哈里斯鹰优化算法(HHO)与人工神经网络(ANN)相结合的HHO-ANN混合优化模型修正方法。以湖南省长沙市某钢箱梁桥为例,通过实桥环境振动测试,获取桥梁前11阶模态的实测自振频率,并建立初... 为了提高钢箱梁桥有限元模型的精度,提出了一种基于哈里斯鹰优化算法(HHO)与人工神经网络(ANN)相结合的HHO-ANN混合优化模型修正方法。以湖南省长沙市某钢箱梁桥为例,通过实桥环境振动测试,获取桥梁前11阶模态的实测自振频率,并建立初始有限元模型和目标函数。采用HHO算法优化ANN的权重与偏置值,完成对有限元模型修正参数的搜索和优化。研究结果表明,修正后的HHO-ANN模型在预测桥梁自振频率方面具有较高的精度,相较于传统ANN模型,其均方根误差(RMSE)和平均绝对值百分比误差(MAPE)显著降低。修正后模型的计算结果与实测结果高度一致,前八阶模态的误差绝对值均低于6%,模态保证准则(MAC)值均高于0.9,进一步验证了模型的可靠性和准确性。此外,修正后的有限元模型在静态响应和高阶频率预测方面也表现出良好的泛化性能。研究表明,HHO-ANN混合算法可有效提高有限元模型的精度和鲁棒性,为类似桥梁结构的动力与静力分析提供了可行的技术路径和重要参考价值。 展开更多
关键词 钢箱梁桥 有限元模型 哈里斯鹰算法 人工神经网络 环境振动测试
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BP网络培训算法的改进及其ANN在催化精馏水解塔模拟中的应用 被引量:6
6
作者 赵之山 旷戈 +2 位作者 王良恩 赵素英 刘家祺 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期44-46,共3页
将人工神经网络法应用到催化精馏塔的模拟,并用逐批处理及非单调线性搜索等方法对标准BP算法进行改进。
关键词 BP算法 ann 催化 精馏 水解塔 模拟
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降雨-径流过程的ANN建模 被引量:9
7
作者 舒畅 姜铁兵 +1 位作者 蔡华 梁年生 《水电能源科学》 1999年第2期56-58,共3页
论证了应用人工神经网络进行降雨-径流建模的可行性;给出了建模用的BP算法;和应用人工神经网络进行建模的具体方法,并采用实例进行仿真,表明该模型对大、中、小各种洪水过程都能进行很好的模拟,对预报流量图上的一些最重要的特征... 论证了应用人工神经网络进行降雨-径流建模的可行性;给出了建模用的BP算法;和应用人工神经网络进行建模的具体方法,并采用实例进行仿真,表明该模型对大、中、小各种洪水过程都能进行很好的模拟,对预报流量图上的一些最重要的特征可作出较准确的预报. 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 降雨-径流 ann模型
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基于多维特征向量及ANN技术的色彩传递算法 被引量:6
8
作者 滕秀花 陈昭炯 叶东毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期2866-2868,共3页
灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法,指出了该算法存在的两大不足之处,提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式,并结合最近邻域搜索算法(ANN),提出了一种新的色... 灰度图像色彩传递可以实现对灰度图像的自动上色处理。分析了目前色彩传递的经典算法——Welsh算法,指出了该算法存在的两大不足之处,提出了一种包含高频纹理信息的向量式像素点描述方式,并结合最近邻域搜索算法(ANN),提出了一种新的色彩传递算法,弥补了传统算法的不足,使灰度图像的彩色化效果有了较大改进。 展开更多
关键词 色彩传递 高频纹理信息 多维特征向量 最近邻域搜索算法
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基于ANN耦合遗传算法的爆破方案选择方法 被引量:38
9
作者 崔铁军 马云东 白润才 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期64-68,共5页
为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深... 为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深度和飞石距离为爆破方案的被优化目标参数。另一方面,炮眼深、间距、装药深度、阻塞深度、单位炸药消耗量和钻孔率对超爆深度和飞石距离的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为爆破方案的影响参数。分别用影响参数和目标参数作为ANN的输入值和输出值加以训练,训练后的ANN数据作为GA的适应度函数进行方案优化。结果表明:可找到符合工程实例数据的爆破方案集合,借助Pareto图,可得到相关参数的值最小(超瀑深度为0.6999m,飞石距离为27.3386m)的最优爆破方案。 展开更多
关键词 人工神经网络(ann) 遗传算法(GA) 适应度函数选择 采矿爆破 爆破方案选择
原文传递
基于GA-ANN模式识别技术的中药效应成分筛选研究 被引量:1
10
作者 胡律江 魏燕娜 +4 位作者 赵晓娟 郭慧玲 胡志方 高文军 曾辉 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期274-277,共4页
目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要... 目的:应用基于遗传算法(GA)的BP神经网络(BP-ANN)模型和平均影响值(MIV)算法对中药效应成分进行筛选。方法:以四制香附为模型药物,通过MATLAB 7.14软件中的遗传算法和神经网络工具箱,建立GA-ANN模型,筛选出四制香附治疗痛经功效的主要效应成分。结果:四制香附有效成分中治疗痛经的前4位为:在体动物模型中为x13、x15、x16、x7峰;离体模型中为x15、x13、x16、x9峰。结论:运用GA-ANN算法与前期研究的PLS-ANN法分析结果相吻合,提示GA-ANN算法可有效的实现四制香附调经止痛有效成分的筛选。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 平均影响值 四制香附 有效成分
原文传递
基于PFEA、ANN和GA的U形件成形板料形状优化 被引量:3
11
作者 肖冠云 谢世坤 +1 位作者 黄菊花 郑慧玲 《模具工业》 北大核心 2006年第12期1-5,共5页
将参数化网格划分系统ParaMesh和网格模型转换接口程序应用于参数化有限元分析(PFEA)和优化设计之中。通过ParaMesh建立了参数化有限元模型并进行参数化有限元分析。把人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)相结合进行优化设计,研究了U形件... 将参数化网格划分系统ParaMesh和网格模型转换接口程序应用于参数化有限元分析(PFEA)和优化设计之中。通过ParaMesh建立了参数化有限元模型并进行参数化有限元分析。把人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)相结合进行优化设计,研究了U形件翻边成形中的板料形状优化。利用优化的结果值进行验算,获得了良好的成形件,表明基于PFEA、ANN和GA进行成形板料形状优化是可行的。 展开更多
关键词 参数化有限元分析 人工神经网络 遗传算法 优化
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改进GA算法结合ANN用于酚类化合物的QSAR研究 被引量:2
12
作者 杨蕾 王鹏 +1 位作者 蒋益林 夏冰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期216-218,共3页
采用改进的遗传算法(IGA)和BP人工神经网络相结合的方法,研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性,并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较.结果表明,该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题,采用最优交叉和... 采用改进的遗传算法(IGA)和BP人工神经网络相结合的方法,研究了50个酚类化合物的麻醉毒性和分子结构之间的相关性,并与单纯用BP人工神经网络建立的模型进行比较.结果表明,该方法克服了人工神经网络训练中的局部最优问题,采用最优交叉和变异等遗传策略,有效地解决了收敛过程中的振荡问题,所得模型的训练精度和预测精度均优于单纯的BP人工神经网络QSAR模型. 展开更多
关键词 定量构效关系 遗传算法 BP-人工神经网络 酚类化合物
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电力系统短期负荷预测的共轭梯度ANN方法 被引量:10
13
作者 王民量 张伯明 夏清 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期34-36,共3页
针对传统BP学习算法的缺陷,提出了基于共轭梯度优化技术的ANN学习算法。ANN模型中考虑了温度、天气情况的影响,可进行工作日、一般休息日和节假日的预测。计算表明,该ANN模型和学习算法实用、有效。
关键词 电力系统 负荷预测 神经网络 ann算法
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基于ANN和模糊控制相结合的电力负荷短期预测方法 被引量:13
14
作者 吕志来 张保会 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第22期37-39,共3页
提出了一种ANN与模糊控制(FC)相结合的电力负荷短期预测方法。通过优化训练样本、变步长和变动量因子来改进BP算法,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。算例计算表明ANN与模糊控制相结合提高了预测精度。
关键词 负荷预测 BP算法 模糊控制 ann 电力系统
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基于ANN的移动通信网络入侵检测模型研究 被引量:2
15
作者 尉永青 刘培德 《山东师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第3期26-28,共3页
为了对移动通信网络中的非法用户进行检测,从移动通信网络的特点入手,通过对用户的行为特征进行分析,将ANN引入到了移动通信网络的入侵检测当中,建立了基于ANN的移动通信网络入侵检测模型.对该系统进行了实现,设计了用户行为特征提取模... 为了对移动通信网络中的非法用户进行检测,从移动通信网络的特点入手,通过对用户的行为特征进行分析,将ANN引入到了移动通信网络的入侵检测当中,建立了基于ANN的移动通信网络入侵检测模型.对该系统进行了实现,设计了用户行为特征提取模块和采用BP算法的ANN分析模块.最后对系统的优缺点进行了评判并给出了实验分析结果.从实验结果可以看出,此系统能够很好地解决移动通信网络入侵检测难的问题. 展开更多
关键词 ann BP算法 移动通信 入侵检测
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基于粒子群优化算法的球磨机制粉系统PID-ANN解耦控制器 被引量:6
16
作者 王介生 丛峰武 张勇 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1743-1748,共6页
球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有... 球团厂钢球磨煤制粉系统是多变量强耦合、时滞、非线性以及生产工况变化大的复杂对象,其自动控制问题一直是控制界关注的热点。基于粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点以及PID神经网络的自调节和自适应特性,设计了具有PID结构的多变量自适应神经网络控制器。PID神经网络解耦控制方法被用来消除回路之间的耦合,神经网络连接权值由粒子群算法进行学习优化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法具有较好的控制品质、良好的自适应解耦能力和自学习功能。该控制策略可在大范围内克服系统的非线性和强耦合问题,具有很高的工程实用价值。 展开更多
关键词 制粉系统 解耦控制技术 PID神经网络 粒子群优化算法
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环境空气SO_2和NO_2浓度的GA_ANN预测模型研究 被引量:7
17
作者 赵宏 刘爱霞 +1 位作者 王恺 白志鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期199-201,213,共4页
空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题。国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物。设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003~2006年... 空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题。国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物。设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003~2006年的数据建立神经网络空气质量预测模型,对该市2007年全年SO2和NO2的预测实验表明,GA_ANN模型比单纯的神经网络模型具有更高的预报精度。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 空气质量预测
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基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究 被引量:8
18
作者 陈晓东 陈斌 刘国华 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期59-63,52,共6页
根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工... 根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法(GA)的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。 展开更多
关键词 水工材料 配合比优化 BPann-GA混合型算法 混凝土 人工神经网络 遗传算法
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改进NLPM-ANN模型在径流预报中的应用 被引量:2
19
作者 李超群 郭生练 +1 位作者 张俊 郭靖 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-5,共5页
基于人工神经网络的非线性扰动模型(NLPM-ANN)充分利用了LPM的季节信息处理方法和ANN强大的非线性模拟性能.然而该模型没有考虑流域的前期土壤湿度状态,影响了模型的模拟预报精度.为了将流域的前期土湿加入模型,同时能更加充分利用降水... 基于人工神经网络的非线性扰动模型(NLPM-ANN)充分利用了LPM的季节信息处理方法和ANN强大的非线性模拟性能.然而该模型没有考虑流域的前期土壤湿度状态,影响了模型的模拟预报精度.为了将流域的前期土湿加入模型,同时能更加充分利用降水信息,采取一种将LPM与ANN结合起来的联合预报模式.选用8个流域的降雨径流资料,对改进的NLPM-ANN模型与SLM-ANN和NLPM-ANN模型进行比较研究.计算结果表明,改进的NLPM-ANN模型优于SLM-ANN模型和NLPM-ANN,在率定期和检验期的模型效率相对增值指数较NLPM-ANN提高10%左右. 展开更多
关键词 人工神经网络 BP算法 径流预报 NLPM—ann SLM—ann模型
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基于GA-ANN改进的空气质量预测模型 被引量:20
20
作者 赵宏 刘爱霞 +1 位作者 王恺 白志鹏 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1276-1281,共6页
基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料... 基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证.对2007年全年的ρ(SO2),ρ(NO2)和ρ(PM10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0.与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%.GA-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 空气质量预测 空气污染指数
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