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基于改进PSO-BO-BP的拖拉机双燃料发动机性能预测
1
作者 陈晖 王冰心 +1 位作者 黄镇财 计端 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期268-276,共9页
为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机... 为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机制,构建多尺度优化模型。结果表明:BO解析了神经网络隐含层维度与学习率的非线性耦合效应,确定隐含层神经元数量24、学习率0.00215为最优参数组合,表明模型复杂度与学习率调控对泛化性能的协同约束作用;性能预测中,IMPSO-BO-BP对制动热效率(BTE)和制动燃料消耗率(BSFC)的预测平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)较BO-BP模型降低25%~40%,R^(2)提升至0.995及以上,验证了其对物理主导型非线性关系的高精度建模能力;排放预测方面,模型对CO、NO_(x)和HC的MAPE为3.403%、5.223%、3.413%,R^(2)达0.9925、0.9942、0.9946,RMSE为56.429、45.709、335.322,虽精度略低于性能参数预测,但较BO-BP模型仍提升显著。研究证实多算法协同机制通过全局优化与局部收敛的互补效应,可显著提升模型精度和鲁棒性,为拖拉机双燃料发动机多目标优化控制和低排放设计提供了可靠的建模工具。 展开更多
关键词 双燃料发动机 性能预测 bp神经网络 改进粒子群优化算法
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基于BP神经网络的煤矿高压供电系统电容电流预测研究
2
作者 栾斌 范秀伟 《陕西煤炭》 2026年第1期94-101,共8页
【目的】在煤矿生产规模不断扩大和电网建设日趋智能化的背景下,针对煤矿高压供电系统电容电流预测精度低和计算误差大的问题,提出了一种煤矿高压供电系统电容电流智能预测方法。【方法】根据部分现有电缆参数,采用BP神经网络建立电容... 【目的】在煤矿生产规模不断扩大和电网建设日趋智能化的背景下,针对煤矿高压供电系统电容电流预测精度低和计算误差大的问题,提出了一种煤矿高压供电系统电容电流智能预测方法。【方法】根据部分现有电缆参数,采用BP神经网络建立电容电流的预测模型,进而引入粒子群算法对预测模型进行优化,进行了特征参数选取、数据归一化处理并设计了采用文中方法的预测流程。通过平均相对误差等指标来分析误差大小并评价方法的精度,利用实测数据对电容电流预测方法进行对比分析。【结果】结果表明该方法的相对误差为2.52%。【结论】该方法实现了煤矿高压供电系统电容电流的准确预测,为其智能化预测提供了新思路。 展开更多
关键词 煤矿供电系统 电容电流 bp神经网络 PSO算法
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数字化时代财务BP与业务部门协同效能提升策略分析
3
作者 李卉 《中国会展》 2026年第1期111-113,共3页
在数字化转型全面推进的背景下,财务BP与业务部门的协同已成为企业实现精细化管理的关键所在。本文从明确协同目标并制度化落地、优化财务BP角色职责边界、建立高效信息共享机制、推进数据标准统一与整合、搭建双向数据分析平台等方面,... 在数字化转型全面推进的背景下,财务BP与业务部门的协同已成为企业实现精细化管理的关键所在。本文从明确协同目标并制度化落地、优化财务BP角色职责边界、建立高效信息共享机制、推进数据标准统一与整合、搭建双向数据分析平台等方面,全方位促进财务与业务深度融合,助力企业在数字化浪潮中实现可持续发展。 展开更多
关键词 财务bp 业务部门 协同效能 数字化转型
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基于BP神经网络的课程增值评价探究——以《PLC编程与应用》为例
4
作者 邱德贵 李艳丽 《家电维修》 2026年第1期74-77,共4页
针对“PLC编程与应用技术”课程终结性评价无法衡量教学对学生能力“净效应”,不能体现技能型课程教学质量的问题,本文通过构建融合BP神经网络与层次分析法的混合模型,使用“要素赋权-网络映射-差值分级”的三段式方法,研究了高职“PLC... 针对“PLC编程与应用技术”课程终结性评价无法衡量教学对学生能力“净效应”,不能体现技能型课程教学质量的问题,本文通过构建融合BP神经网络与层次分析法的混合模型,使用“要素赋权-网络映射-差值分级”的三段式方法,研究了高职“PLC编程与应用”的增值评价机制,发现过程性投入对成绩提升呈显著非线性放大效应,而前导课程仅提供“门槛性”支撑,得到了“课堂过程管理贡献度远高于基础储备”的量化证据,职业教育须转向以“净效应”为核心的增值评价。结果显示:正向增值学生验证“岗课赛证、虚实结合”教学模式在培育复合型自动化技术技能人才中的有效性,负向增值群体则表明“先优后松”与“基础薄弱-动机低落-持续下滑”两类典型风险画像,亟需依托AI学习分析、情感计算与个性化干预策略,动态调整教学节奏与资源投放,实现从“标准化授受”到“精准化增值”的范式升级,为装备制造类高职课程持续高质量发展提供可复制、可推广的增值评价范式。 展开更多
关键词 PLC课程 增值评价 层次分析法 bp神经网络
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一种低复杂度的LDPC码改进型UMP BP-Based译码算法 被引量：1
5
作者 侯宁 曲桦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第12期4683-4685,共3页
为了弥补UMP BP-Based相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法。通过将Normalized BP-Based和O ffset BP-Based译码算法的优点相结合,并利用最小均方误差准则来计算该算法中的参数。仿真结果表明,在相同误... 为了弥补UMP BP-Based相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法。通过将Normalized BP-Based和O ffset BP-Based译码算法的优点相结合,并利用最小均方误差准则来计算该算法中的参数。仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based、Nor-malized BP-Based以及O ffset BP-Based具有更好的LDPC译码性能。 展开更多
关键词 低密度校验码 TANNER图 最小均方误差 LLRbp译码算法 UMPbp-Based译码算法 Normalizedbp-Based译码算法 Offsetbp-Based译码算法 改进型UMPbp-Based译码算法
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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
6
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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基于优化BP神经网络的污水总氮浓度预测
7
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
8
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
9
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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BP神经网络在企业综合绩评中的应用研究与改进 被引量：11
10
作者 赵全超 汪波 梁镇 《工业工程》 2005年第3期102-107,共6页
以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP人工神经网络模型在企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,此外还对BP网络的初始权重及阈值的赋值、训练样本的选取、隐含层的确定、网络的收敛性等问题做了较为详细的... 以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP人工神经网络模型在企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,此外还对BP网络的初始权重及阈值的赋值、训练样本的选取、隐含层的确定、网络的收敛性等问题做了较为详细的研究和改进,最后给出了基于Matlab的BP算法的实现并进行了实证研究。 展开更多
关键词 bp神经网络 企业 应用 bp人工神经网络模型 Matlab 评价体系 bp网络 训练样本 实证研究 bp算法 隐含层 收敛性 绩效 赋值 阈值
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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
11
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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基于BP神经网络的江苏省多维度碳排放预测 被引量：3
12
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神经网络的城市径流系数对下垫面变化的响应 被引量：1
13
作者 张琳 丁兵 +4 位作者 邓金运 姚仕明 王家生 黎礼刚 汪朝辉 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第10期32-37,共6页
在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了... 在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了这些变化对径流系数的影响。通过对比分析发现:城市下垫面变化对径流系数具有显著影响,随着建筑用地和道路的增加,径流系数呈现上升趋势,2009—2017年研究区径流系数从0.399增至0.535;而绿地、植被等用地面积的增加则有助于降低径流系数,同时海绵城市建设通过增加强透水地面面积,额外增加雨水调蓄容积,可达到降低径流系数的作用,海绵城市项目实施后,2017年径流系数为0.535,较海绵城市项目实施前降低0.051。研究成果可为城市规划和防洪排涝系统的设计提供科学依据,也可为城市水文循环和水资源管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 径流系数 下垫面 bp神经网络模型 遥感技术 土地利用方式 城市规划
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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
14
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BP神经网络的扁平钢箱梁涡振性能预测 被引量：1
15
作者 白桦 杨光 +2 位作者 杨鹏瑞 杨鑫 高广中 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期1388-1398,共11页
以大跨桥梁常用的扁平钢箱梁为研究对象,通过风洞试验和数值模拟建立了扁平钢箱梁断面在不同动力特性和气动外形下的扭转涡振响应数据库。利用建立的数据库训练了BP神经网络,提出了确定最佳隐含层节点数的方法,并利用交叉验证和遗传算法... 以大跨桥梁常用的扁平钢箱梁为研究对象,通过风洞试验和数值模拟建立了扁平钢箱梁断面在不同动力特性和气动外形下的扭转涡振响应数据库。利用建立的数据库训练了BP神经网络,提出了确定最佳隐含层节点数的方法,并利用交叉验证和遗传算法对BP神经网络的初始权值及阈值进行优化,预测扁平钢箱梁断面的扭转涡振性能。结果表明,利用遗传算法优化后的BP神经网络可以有效预测扁平钢箱梁断面的涡振特性,随机抽取的2个样本预测平均相对误差为8.18%。参数分析表明,扁平钢箱梁断面的腹板角度越小,箱梁断面越趋近于流线型,扭转涡振响应越小。扁平钢箱梁断面增加风嘴后可以减小扭转涡振响应,然而风嘴角度越大,扭转涡振响应越大。 展开更多
关键词 扁平钢箱梁 涡振 bp神经网络 遗传算法 交叉验证
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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：4
16
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
17
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
18
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：4
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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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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究 被引量：1
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作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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