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基于优化BP神经网络的污水总氮浓度预测
1
作者 李阳 刘建华 《今日自动化》 2025年第8期163-165,共3页
在污水处理中,动态监测水质指标对整个处理过程至关重要。总氮(Total Nitrogen,TN)含量是衡量污水质量的关键参数,也是污水处理效果的主要污染指标,然而传统的人工实验测定方法耗时耗力,也无法满足持续监测的需求。基于此,本文设计了反... 在污水处理中,动态监测水质指标对整个处理过程至关重要。总氮(Total Nitrogen,TN)含量是衡量污水质量的关键参数,也是污水处理效果的主要污染指标,然而传统的人工实验测定方法耗时耗力,也无法满足持续监测的需求。基于此,本文设计了反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型来预测总氮浓度,为克服BP神经网络缺陷,使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络,构造出GA-BP神经网络模型,并在某工厂半年内每日记录排放污水处理数据集上做验证,通过与未优化的BP神经网络对比,GA-BP神经网络模型预测准确率有效提升,并避免了陷入局部最优解。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 GA-bp神经网络模型 污水处理 总氮含量
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基于改进灰狼算法优化BP模型的滨州市用水量预测
2
作者 张运鑫 郭邦 +1 位作者 王恰恰 樊煜 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第6期95-101,共7页
用水量预测对于水资源的可持续管理、提高生产效率以及保护生态环境都有着重要的意义。为提高用水量预测精度,提出改进灰狼算法优化BP神经网络(IGWO-BP)模型用于用水量预测。选取16个影响因子,利用灰色关联性分析筛选出与用水量关联性... 用水量预测对于水资源的可持续管理、提高生产效率以及保护生态环境都有着重要的意义。为提高用水量预测精度,提出改进灰狼算法优化BP神经网络(IGWO-BP)模型用于用水量预测。选取16个影响因子,利用灰色关联性分析筛选出与用水量关联性较大的4个影响因子作为IGWO-BP模型的输入变量,用水量作为模型的输出变量。使用Circle混沌映射、非线性收敛因子、引入Levy飞行和贪婪搜索策略来改进灰狼算法(GWO),将IGWO分别与GWO、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)进行6种基本函数算法性能测试,验证算法的寻优和收敛性能;然后通过IGWO-BP模型对滨州市用水量预测,把IGWO-BP模型预测结果分别与GWO-BP模型、PSO-BP模型和BP神经网络模型预测结果进行对比。结果表明:在选取的16个影响因子中,总人口、农用地、平均气温和全年日照时间与用水量关系更加密切;同等参数下,在6种基本函数算法性能测试中IGWO的寻优和收敛性能明显优于其他3种算法;在用水量预测中,IGWO-BP模型适应度值的收敛速度和最小值都优于GWO-BP模型和PSO-BP模型,IGWO-BP模型预测值的平均相对误差和均方根误差相比于其他3个模型都有较大幅度的降低。无论是从模型适应度值还是预测值精度上,IGWO-BP模型用水量预测效果更好,预测精度更高,可为未来用水预测提供一种思路和技术支撑。 展开更多
关键词 用水量预测 IGWO-bp 灰色关联性分析 GWO-bp 适应度值
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基于PSO-BP神经网络的风电功率短期预测
3
作者 马莉 刘嘉晨 《价值工程》 2025年第23期59-61,共3页
本文以风电功率短期预测为研究对象,对风电功率预测在当前能源结构中的作用及关键性进行了概括。运用BP神经网络结合粒子群优化算法构建预测模型,系统介绍了BP神经网络和PSO算法原理,模型构建章节详细介绍了PSO-BP神经网络模型结构设计... 本文以风电功率短期预测为研究对象,对风电功率预测在当前能源结构中的作用及关键性进行了概括。运用BP神经网络结合粒子群优化算法构建预测模型,系统介绍了BP神经网络和PSO算法原理,模型构建章节详细介绍了PSO-BP神经网络模型结构设计、参数优化以及训练学习过程,随后重点探讨了数据预处理与特征选择方法,包括了数据采集清洗、归一化处理等关键步骤。本研究模型可更加精准地完成风电功率短期预测工作,为风电产业的发展提供关键的技术支撑。 展开更多
关键词 风电功率预测 bp神经网络 粒子群优化 模型构建 PSO-bp神经网络
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基于BP神经网络的江苏省多维度碳排放预测 被引量：3
4
作者 郑琰 夏朝泽 +2 位作者 肖玉杰 王杰 余伟 《环境科学》 北大核心 2025年第6期3485-3495,共11页
“双碳”目标下,推进节能减排是经济高质量发展的关键.通过创新提出在多维度视角下对江苏省的碳排放量进行影响因素分析和预测,针对性给出降低碳排放的策略.基于STRIPAT扩展模型和LMDI模型,构建江苏省碳排放量影响因素指标体系,多维度... “双碳”目标下,推进节能减排是经济高质量发展的关键.通过创新提出在多维度视角下对江苏省的碳排放量进行影响因素分析和预测,针对性给出降低碳排放的策略.基于STRIPAT扩展模型和LMDI模型,构建江苏省碳排放量影响因素指标体系,多维度分析不同指标因素对碳排放量的影响.运用岭回归和因子分析方法,得到碳排放量与各指标间的关联度和贡献率,采用BP神经网络算法对江苏省碳排放量进行预测.结果表明,江苏省碳排放量影响因素程度排名为:能源消耗量、GDP、人口、第三产业增加值占比、能耗结构、第二产业增加值占比和第一产业增加值占比.其中第一产业增加值占比和第二产业增加值占比这两个因素对碳排放量的增长起到了抑制作用,其余因素均为促进作用.同时根据预测结果,江苏省应当在2025~2035年间调整产业和能源结构,将非化石能源占比增至30%,单位CO_(2)排放下降28.6%,实现碳达峰.在2050年前后,将非化石能源占比提高到50%,单位能耗下降46.1%,则CO_(2)排放进入快速下降阶段.最终,在2060年前后将非化石能源占比超过80%,单位能耗下降54.6%,CO_(2)排放减少77.9%,达到碳中和. 展开更多
关键词 碳排放量影响因素 多维度 LMDI模型 岭回归 bp神经网络
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基于BP神经网络的路堑下穿致高铁桥墩位移的预测 被引量：1
5
作者 宋旭明 陈松 +2 位作者 唐冕 孙凯 程丽娟 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期2539-2549,共11页
依托某新建路堑工程,建立土体-桥梁三维数值模型,采用正交试验法分析高铁桥梁附加位移的参数敏感性,利用拉丁超立方抽样方法,通过神经网络(backpropagation neural network)拟合墩顶附加位移与主要影响因素的隐式函数关系,结合蒙特卡洛... 依托某新建路堑工程,建立土体-桥梁三维数值模型,采用正交试验法分析高铁桥梁附加位移的参数敏感性,利用拉丁超立方抽样方法,通过神经网络(backpropagation neural network)拟合墩顶附加位移与主要影响因素的隐式函数关系,结合蒙特卡洛法,对参数进行1×10^(6)次抽样计算,得到墩顶附加位移的超限概率。研究结果表明:浅层土体力学参数对墩顶纵向位移的影响较大,开挖深度对墩顶纵向位移的影响最显著;最优BP神经网络模型预测的墩顶附加位移与有限元计算值的均方误差为4.345×10^(-4),最大相对误差为5.1%,表明最优BP神经网络模型可代替有限元进行快速估算;当开挖深度在2 m以内时,背景工程墩顶纵向附加位移基本不会超限,当开挖深度为3 m时,超限概率达40%,建议开挖前采用适当的支护措施以确保结构安全。 展开更多
关键词 路堑开挖 敏感性分析 随机响应面 bp神经网络 位移预测 可靠度
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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：1
6
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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基于动量算法优化的BP神经网络HRG漂移补偿方法 被引量：1
7
作者 罗巍 魏博深 +2 位作者 陈刚 唐明浩 戴劼峰 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第5期502-509,共8页
针对半球谐振陀螺(HRG)漂移传统分步标定补偿方法存在的补偿精度低与耗时长问题,提出一种基于动量算法优化的反向传播(BP)神经网络HRG漂移补偿方法。根据HRG误差模型分析了分步标定补偿方法的局限性,构建了基于BP神经网络的HRG漂移补偿... 针对半球谐振陀螺(HRG)漂移传统分步标定补偿方法存在的补偿精度低与耗时长问题,提出一种基于动量算法优化的反向传播(BP)神经网络HRG漂移补偿方法。根据HRG误差模型分析了分步标定补偿方法的局限性,构建了基于BP神经网络的HRG漂移补偿模型,并引入动量算法,提升BP神经网络训练效率,利用三只自研的HRG进行了实验验证。实验结果表明:所提方法能够有效提升陀螺精度,同时简化标定和补偿流程,提高陀螺漂移补偿工作效率,相比现有分步标定补偿法,陀螺精度提升36.1%,标定补偿效率提升32.1%。 展开更多
关键词 半球谐振陀螺 bp神经网络 陀螺漂移补偿
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量：1
8
作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 bp神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量：2
9
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ISSA-BP神经网络的混凝土声发射定位算法 被引量：1
10
作者 黄振宇 郭涛 时英元 《自动化与仪器仪表》 2025年第1期19-23,共5页
针对现阶段声发射技术在混凝土结构健康检测中由于衰减严重而导致的损伤源精度低问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络(ISSA-BP)用于混凝土声发射定位的方法。首先采用BP人工神经网络作为混凝土声发射定位的基础框架,... 针对现阶段声发射技术在混凝土结构健康检测中由于衰减严重而导致的损伤源精度低问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法来优化BP神经网络(ISSA-BP)用于混凝土声发射定位的方法。首先采用BP人工神经网络作为混凝土声发射定位的基础框架,通过对声发射信号进行小波降噪,并将信号的峰值时间,时间差,能量和幅值作为网络的输入参数,然后利用ISSA对BP神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性采用0.5 mm硬度为2H的铅芯进行断铅实验,实验结果表明所提方法算法比传统BP神经网络和麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络在混凝土损伤源声发射定位上平均误差分别减少了43.47%、14.02%,最大误差减少了56.52%、4.41%,最小误差减少了42.82%、72.42%,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 ISSA-bp 声发射定位 混凝土 bp神经网络
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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 被引量：1
11
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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基于IWOA-BP算法的金属结构弱磁检测缺陷量化研究
12
作者 樊梦 童博 +3 位作者 高晨 姚中原 张宇 胡博 《机械强度》 北大核心 2025年第3期113-120,共8页
金属结构被广泛用于工业界,在役金属结构受拉压疲劳载荷易产生裂纹缺陷,为实现金属结构裂纹缺陷的定量化检测,研究了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的金属结构弱磁检测缺陷定量分析方法。针对BP神经网络在参数调整时的... 金属结构被广泛用于工业界,在役金属结构受拉压疲劳载荷易产生裂纹缺陷,为实现金属结构裂纹缺陷的定量化检测,研究了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的金属结构弱磁检测缺陷定量分析方法。针对BP神经网络在参数调整时的效果欠佳、效率低等问题,采用基于Sine混沌映射的改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)对BP神经网络参数调整方式进行优化,兼顾全局寻优的同时提高局部寻优的能力,进而将IWOA搜索到的最优参数赋值给BP神经网络,提高网络初始参数的质量。以人工矩形槽模拟裂纹,对矩形槽的长度、宽度、深度进行反演定量。结果表明,IWOA-BP神经网络预测的平均精度均在80%以上,深度、长度、宽度预测精度分别提高了106.72%、9.68%、6.86%。 展开更多
关键词 弱磁检测 金属结构 bp神经网络 鲸鱼算法 IWOA-bp神经网络
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特征融合与BP神经网络结合的刀具磨损预测 被引量：1
13
作者 郭宏 徐延 +1 位作者 伊亚聪 胡孔耀 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期108-111,116,共5页
通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在... 通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在时域、频域和时频域内分析并提取特征,再将融合后的各类传感器特征使用Pearson相关系数和主成分分析(PCA)实现数据降维,最后将降维后的融合特征输入搭建好的BP神经网络,通过非线性仿真分析,从而实现刀具磨损量的预测。案例验证表明:与单一传感器预测相比,提出的多传感器特征融合的刀具磨损预测方法误差最小,且决定系数R2达到0.993。 展开更多
关键词 传感器 特征提取 小波去噪 PCA bp神经网络 磨损预测
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基于BP神经网络的RC框架结构主余震易损性分析 被引量：1
14
作者 邓夕胜 周紫娟 +2 位作者 赖馨粤 林嘉聪 朱一林 《地震研究》 北大核心 2025年第3期496-506,共11页
为研究RC框架结构在主余震序列地震动作用下的易损性,设计了一个6层RC框架结构,挑选不同余震持时的主余震地震动合成得到主震-长持时余震和主震-短持时余震序列地震动各20组,选用地震动强度指标作为预测变量,将全部地震序列输入到结构... 为研究RC框架结构在主余震序列地震动作用下的易损性,设计了一个6层RC框架结构,挑选不同余震持时的主余震地震动合成得到主震-长持时余震和主震-短持时余震序列地震动各20组,选用地震动强度指标作为预测变量,将全部地震序列输入到结构中进行IDA分析,以IDA分析结果作为神经网络数据库,训练出最佳BP神经网络模型,得到BP神经网络的结构易损性曲面,从而综合考虑余震持时和主震强度的向量型IM与结构最大层间位移角之间的关系。结果表明:在主震-长持时余震和主震-短持时余震两种地震作用下,前者对结构的影响较大,造成结构的失效概率更大;基于BP神经网络的易损性函数能更好地反映结构损伤。 展开更多
关键词 主余震 持时 bp神经网络 RC框架结构 易损性曲面
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中国2025—2035年稀土需求预测——基于灰色关联分析和ARIMA-GM-BP神经网络的组合模型 被引量：1
15
作者 郑明贵 李丽 于明 《稀土》 北大核心 2025年第2期145-158,共14页
稀土供需矛盾日益尖锐,科学预测未来中国稀土需求量,对稀土合理开采利用、进出口计划以及国家产业政策制定具有重要意义。利用灰色关联分析,选取2003—2023年稀土价格、中国GDP、产业结构作为主要驱动变量,并构建了ARIMA-GM-BP神经网络... 稀土供需矛盾日益尖锐,科学预测未来中国稀土需求量,对稀土合理开采利用、进出口计划以及国家产业政策制定具有重要意义。利用灰色关联分析,选取2003—2023年稀土价格、中国GDP、产业结构作为主要驱动变量,并构建了ARIMA-GM-BP神经网络组合模型,采用情景分析法预测中国2025—2035年稀土需求。结果表明,所选取驱动变量与中国稀土需求具有较高的关联性,且组合模型较单一模型预测精度更高;2025—2035年中国稀土需求量和进口量将持续上升,但增长速度有所放缓;三种情景下预测2025年、2030年和2035年中国稀土需求量均值分别为28万吨、42万吨和47万吨;2025—2035年平均进口依存度为24.96%。据此提出针对性的政策建议。 展开更多
关键词 ARIMA-GM-bp模型 中国稀土 情景分析 需求 预测
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基于SA-BP神经网络的直线电机优化设计 被引量：1
16
作者 郭凯 李昊 +1 位作者 李彪 梁楠楠 《太原学院学报(自然科学版)》 2025年第2期45-52,共8页
针对永磁直线同步电机推力波动大、有限元仿真计算时间长等问题,提出了一种结合解析算法(SA)和BP神经网络算法的电机仿真优化模型:依据电机各部件的磁导率不同划分解析域,由解析算法算出电磁场分布等电机参数,利用解析获得的电机性能参... 针对永磁直线同步电机推力波动大、有限元仿真计算时间长等问题,提出了一种结合解析算法(SA)和BP神经网络算法的电机仿真优化模型:依据电机各部件的磁导率不同划分解析域,由解析算法算出电磁场分布等电机参数,利用解析获得的电机性能参数建立BP神经网络训练样本库,设计BP神经网络算法的训练周期、衰减率等参数后进行模型训练,拟合预测出电机尺寸参数与定位力之间的关系模型,最后利用多目标优化算法优化电机的尺寸参数。实验结果表明:基于SA-BP神经网络的电机模型的推力计算结果与有限元仿真结果的误差为2.35%,SA-BP神经网络算法不仅具有较高的计算精度,还能有效提升电机仿真计算速度。 展开更多
关键词 永磁直线同步电机 解析算法 bp神经网络算法 定位力 多目标优化算法
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基于BP神经网络与GIS的出行方式识别 被引量：1
17
作者 王杰 杨坤 张文斌 《山东理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期9-15,共7页
现代城市交通的规划建设离不开大量、详实调查数据的支撑,而现有的问卷调查和出行日志调查内容繁琐、数据更新周期长、效率低下、成本高昂。本文利用GPS采集出行轨迹数据,基于BP神经网络模型结合GIS地图匹配的方法,实现了对步行、自行... 现代城市交通的规划建设离不开大量、详实调查数据的支撑,而现有的问卷调查和出行日志调查内容繁琐、数据更新周期长、效率低下、成本高昂。本文利用GPS采集出行轨迹数据,基于BP神经网络模型结合GIS地图匹配的方法,实现了对步行、自行车、电动自行车、公交车与出租车5种出行方式的识别。采用混淆矩阵验证算法识别精度,结果表明对5种出行方式的识别准确率均达到了95%以上。该方法可为交通出行调查方法的改进提供参考。 展开更多
关键词 出行方式 识别 bp神经网络 GIS GPS
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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
18
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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BP神经网络回归预测模型的改进 被引量：3
19
作者 何大四 金璐琪 +1 位作者 张祖铭 赵强强 《机械工程与自动化》 2025年第1期224-226,共3页
为了优化BP神经网络,提出了一种优化BP神经网络的流程。首先,判断各影响因素之间的自相关性,如果各影响因素满足自相关评价指标,则可以使用BP神经网络进行回归训练;其次,改变BP神经网络的隐藏节点数、学习效率、训练误差和训练次数等影... 为了优化BP神经网络,提出了一种优化BP神经网络的流程。首先,判断各影响因素之间的自相关性,如果各影响因素满足自相关评价指标,则可以使用BP神经网络进行回归训练;其次,改变BP神经网络的隐藏节点数、学习效率、训练误差和训练次数等影响因素;最后,加入遗传算法或者粒子群算法与BP神经网络组成混合算法,以提高BP神经网络的训练精度。 展开更多
关键词 bp神经网络 隐藏节点 混合算法 回归预测 自相关性
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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
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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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