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Salt and Pepper Noise Filter Based on GA-BP Algorithm Noise Detector 被引量:2
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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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Neural Network Based on GA-BP Algorithm and its Application in the Protein Secondary Structure Prediction 被引量:8
2
作者 YANG Yang LI Kai-yang 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 2006年第1期1-9,共9页
The advantages and disadvantages of genetic algorithm and BP algorithm are introduced. A neural network based on GA-BP algorithm is proposed and applied in the prediction of protein secondary structure, which combines... The advantages and disadvantages of genetic algorithm and BP algorithm are introduced. A neural network based on GA-BP algorithm is proposed and applied in the prediction of protein secondary structure, which combines the advantages of BP and GA. The prediction and training on the neural network are made respectively based on 4 structure classifications of protein so as to get higher rate of predication---the highest prediction rate 75.65%,the average prediction rate 65.04%. 展开更多
关键词 BP algorithm GENETIC algorithm NEURAL network STRUCTURE classification Protein SECONDARY STRUCTURE prediction
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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
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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
4
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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响应面法与GA-BP神经网络联合优化细菌降解石油烃参数研究 被引量:1
5
作者 鲁钧豪 孙先锋 +2 位作者 王致桦 宋柯 吴蔓莉 《现代化工》 北大核心 2025年第4期102-109,共8页
采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),... 采用单因素法考察环境因子对石油烃降解率的影响,以石油烃降解率为响应值,利用响应面法(RSM)和遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络和石油烃降解条件,并对优化结果进行对比。结果表明,目标菌株BM-1为蕈状芽孢杆菌(Bacillus mycoides),经GA-BP神经网络优化后的最优降解条件为:温度为35.10℃、pH为7.96、菌液接种量为5.17%、初始原油质量分数为1.02%,该条件下石油烃降解率的试验值可达(63.15±0.73)%,而GA-BP神经网络的预测值为63.4926%,预测值与试验值之间相对误差仅0.54%,模型整体拟合度较高(R=0.976 06),说明应用GA-BP神经网络优化石油烃降解条件合理可行。 展开更多
关键词 石油烃降解 响应面法 条件优化 ga-bp神经网络
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基于特征工程和GA-BP神经网络的气体超声流量计使用中检验方法的研究 被引量:1
6
作者 金宇强 李春辉 +1 位作者 黄震威 谢代梁 《计量学报》 北大核心 2025年第6期884-890,共7页
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部... 气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具,检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法,基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大,部分检定流量点模型表现欠佳的问题,提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键,通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选,在保持关键特征参数和模型性能的基础上,减少冗余特征,将初始的17个特征降至9个;同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明,经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升,最高预测准确度提升达33%。 展开更多
关键词 流量计量 超声流量计 使用中检验 机器学习 特征工程 ga-bp神经网络
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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
7
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GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
8
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GA-BP的最优前置角滑模控制算法
9
作者 宋炣 杜昌平 郑耀 《弹箭与制导学报》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页
对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计... 对于导弹精确制导任务,提出一种基于GA-BP(genetic algorithm, GA;back propagation, BP;GA-BP)最优前置角的分段改进滑模控制算法。首先针对固定前置角滑模控制依赖前置角数值且难以预先确定的问题,建立了一个GA-BP神经网络,用于估计具体任务模型下的最优前置角。然后根据剩余时间的估计值设计分段滑模趋近律,得到分段改进滑模控制算法,以期提高制导控制过程的鲁棒性。进而构成完整的基于GA-BP最优前置角的分段改进滑模控制算法。最后对算法进行了仿真分析,结果表明:相较固定前置角的滑模控制算法,本算法平均可以减少约5%的任务时间和12%左右的总体过载,最高可以减少30%的任务时间,具有更高的优越性。 展开更多
关键词 制导 前置角 滑模控制 ga-bp 数据预测
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基于GA-BP算法的汽车前端框架翘曲变形优化及验证 被引量:1
10
作者 林煌旭 孔选 +3 位作者 陆将男 周华江 朱国常 朱浩伟 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第1期90-97,共8页
针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺... 针对车用前端框架格栅插槽处翘曲变形大造成整车装配精度差的问题,首先通过Moldflow软件建立有限元模型分析零件初始翘曲变形量及影响参数。选定模具温度、熔体温度、保压压力、保压时间、冷却时间作为设计因素,通过正交试验表得到工艺参数与翘曲变形量之间的映射关系并建立单目标非线性优化模型。利用GA遗传算法改良的BP神经网络进一步描述优化模型的非线性函数关系,以适应度曲线迭代收敛预测得到最佳的BP网络模型预测工艺参数分别为:模具温度60℃、熔体温度265℃、保压压力55MPa、保压时间4s、冷却时间35s,最大翘曲变形量为1.191mm。最后将最优工艺参数导入Moldflow中模拟得到最大翘曲变形量为1.33mm,较优化前初始翘曲量2.423 mm降低了45.1%。经GA-BP算法优化后的工艺参数应用于生产制造过程,前端框架注塑件偏差测量结果表明,实际测量值与优化后Moldflow模拟值拟合度较高,两者平均偏差为0.28mm,满足整车装配要求,证实了GA-BP神经网络预测模型用于优化前端框架翘曲变形的可行性。 展开更多
关键词 汽车前端框架 翘曲变形 MOLDFLOW 正交试验法 GA遗传算法 BP神经网络模型
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基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOH的估算方法研究 被引量:1
11
作者 陈小兵 赵宝平 《汽车电器》 2025年第4期99-103,共5页
锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于G... 锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于GA-BP神经网络搭建电池SOH估计模型,借助遗传算法(GA)对误差逆传播(BP)神经网络予以优化,成功克服了BP神经网络收敛速度缓慢、全局搜索能力不足以及易陷入局部最小值等缺点。最终,利用NASA电池老化数据对该算法进行验证,结果表明,此算法能够契合动力电池SOH估算的实际需求。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 锂离子电池 SOH 估算方法 研究
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基于数字孪生及GA-BP神经网络的开关柜温升风险预测
12
作者 谢汶含 蒋永清 +2 位作者 孙大伟 王志伟 孙超 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第2期184-190,共7页
风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜... 风电机组开关柜是风电场的重要电力设备之一,为保障开关柜的稳定运行和风电机组的安全,针对开关柜内部器件温升异常问题进行研究。采用数字孪生技术对开关柜温升状态进行数字化建模,设计开关柜数字孪生架构模型,在不同条件下仿真开关柜触头温升,通过GA-BP神经网络对温升数据进行训练学习,实现触头温升异常风险预测。研究结果表明:数字孪生体可再现物理开关柜运行的全部温度数据,通过GA-BP网络模型预测开关柜温升风险平均绝对百分比误差为0.03%,可实现温升风险准确预测,避免开关柜因温升过高而导致热故障发生。 展开更多
关键词 开关柜 温升 风险预测 数字孪生 ga-bp神经网络
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基于GA-BP算法的锂电池辊压机设计
13
作者 汪婷婷 顾佳丽 +3 位作者 王远鹏 张训 吕万年 杨进民 《科技创新与生产力》 2025年第4期102-104,共3页
随着新能源产业的不断发展,电池作为其最核心的部分,其使用寿命、安全性等参数一直是一个严峻的问题。电池的质量在很大程度上取决于电极的质量。本文提出的辊压机是基于GA-BP算法来精确控制辊缝的。采用全闭环控制系统,控制精度可达... 随着新能源产业的不断发展,电池作为其最核心的部分,其使用寿命、安全性等参数一直是一个严峻的问题。电池的质量在很大程度上取决于电极的质量。本文提出的辊压机是基于GA-BP算法来精确控制辊缝的。采用全闭环控制系统,控制精度可达±1μm以内。与传统的辊压机设备相比,其整体效率、稼动率和带来的收益都有了一定的提高。 展开更多
关键词 辊轧机 辊缝 ga-bp算法
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基于GA-BP神经网络的退役动力锂电池健康状态快速分选模型研究 被引量:1
14
作者 原佳林 刘得星 《科技创新与应用》 2025年第3期29-32,共4页
针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建G... 针对退役车用动力锂离子电池健康状态评估问题,分析得到内阻、温度、充电和放电倍率4大影响因素;然后构建BP神经网络模型,并利用已有的实验数据验证其预测准确率为89.48%,模型平均绝对百分比误差MAPE为10.52%;进一步引入GA遗传算法搭建GA-BP神经网络模型,预测准确率提高到97.72%,模型平均绝对百分比误差MAPE降低到2.28%,均优于标准BP神经网络。结果表明,采用GA遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值可以改善模型精度,提高该模型的预测准确率。 展开更多
关键词 退役动力锂电池 梯次利用 ga-bp神经网络 遗传算法 锂电池SOH
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基于GA-BP神经网络对生物医药企业价值评估
15
作者 李钰荷 李明 李骅 《商业观察》 2025年第20期16-20,共5页
文章针对生物医药企业价值评估难题,提出GA-BP神经网络模型。该行业研发周期长、投入高、风险大,评估复杂。文章选取461家2023年A股生物医药公司,构建含14项指标的BP模型,并用遗传算法优化。结果显示,GA-BP模型预测市值误差仅3.7%,远低... 文章针对生物医药企业价值评估难题,提出GA-BP神经网络模型。该行业研发周期长、投入高、风险大,评估复杂。文章选取461家2023年A股生物医药公司,构建含14项指标的BP模型,并用遗传算法优化。结果显示,GA-BP模型预测市值误差仅3.7%,远低于BP模型。对比实验中,GA-BP平均误差率0.012%,远低于BP模型的-0.386%。文章为生物医药企业评估提供高效方法,助投资者明智决策,降低风险,提升效率。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 企业价值 遗传算法
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基于GA-BP模型与NSGA-Ⅱ的曲面约束角形喷嘴参数优化设计
16
作者 代翔宇 李森 +2 位作者 徐艳 闫月娟 张井龙 《化工自动化及仪表》 2025年第4期562-570,共9页
为使空化水射流空化性能满足曲面约束下清洗的需求,提高清洗效率,对角形喷嘴结构和工作参数进行优化。建立以入口压力、收缩段角度、圆柱段直径、扩散段角度为输入,以靶面速度、气相体积分数和剪切力为输出的GA-BP神经网络模型;通过NSGA... 为使空化水射流空化性能满足曲面约束下清洗的需求,提高清洗效率,对角形喷嘴结构和工作参数进行优化。建立以入口压力、收缩段角度、圆柱段直径、扩散段角度为输入,以靶面速度、气相体积分数和剪切力为输出的GA-BP神经网络模型;通过NSGA-Ⅱ算法对角形喷嘴工作和结构参数进行优化,得到Pareto解集,对Pareto解集进行熵权TOPSIS决策分析,得到综合优化后的结构和工作参数组合。优化结果表明:当入口压力p=15 MPa、收缩段角度α=12.4°、圆柱段直径d=1.69 mm、扩散段角度β=66°时,角形喷嘴产生的空化射流作用在靶面上的速度为148.2 m/s、气相体积分数为98.3%、剪切力为98.4 kPa,有效提升了曲面约束条件下的清洗效率。可为喷嘴参数设计和空化射流的应用提供理论参考。 展开更多
关键词 ga-bp神经网络 NSGA-Ⅱ算法 角形喷嘴 空化射流 曲面约束 小靶距
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基于数据融合及GA-BP算法的GEO高能电子通量预测
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作者 陈建飞 方美华 +2 位作者 吴康 宋定一 王彪 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第2期124-132,共9页
为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指... 为了提高GEO大于2 MeV电子通量提前一天的预测效率,采用基于模拟退火算法和最小二乘拟合的数据融合算法处理GOES系列卫星电子通量数据,以融合后的数据为基础建立遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)模型。模型输入参数包括太阳风速度、地磁指数(包括SYM/H、Ap、AU、AE、Dst)、大于0.6 MeV电子积分通量和大于2 MeV电子积分历史通量,各参数的时间分辨率均为日均值;同时以1999-2007年的数据为训练集,使用数据融合后的GA-BP模型预测2008-2010年的电子积分通量,将预测结果与其他经典模型的预测结果进行比较。结果表明:采用模拟退火算法将位于75°W区域的卫星数据投影到135°W区域,数据误差变小,融合效果更好;大于2 MeV电子通量提前1天预测效率为0.863,最高预测效率可达0.931,优于以往很多模型的预测精度。 展开更多
关键词 GEO卫星 ga-bp算法 模拟退火算法 数据融合 高能电子通量预测 深层充电
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基于GA-BP的三坐标钻高速电主轴热误差建模研究
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作者 梁林 张栋 +1 位作者 白永康 周浩光 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期94-100,共7页
针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确... 针对三坐标钻的高速电主轴非均匀温度场,提出一种基于遗传算法(GA)的BP神经网络建模方法。结合模糊聚类法和灰色关联分析法对三坐标钻高速电主轴的温度测点组合进行测量。通过分析按时间排列的电主轴温度测点序列和电主轴热误差序列,确定神经网络的输入和输出参数,从而构建GA-BP高速电主轴热误差模型;在不同的高速电主轴转速下,将GA-BP神经网络模型、多元线性回归模型以及BP神经网络模型进行对比。结果表明:GA-BP神经网络热误差模型的预测精度优于多元线性回归法和BP神经网络建模方法,GA-BP神经网络模型在10000 r/min转速下的最大均方误差为0.0673μm,在12000 r/min转速下的最大残差为1.98μm。GA-BP热误差预测模型相较其他模型具有鲁棒性强、精度高的优点,该模型可以有效提高三坐标钻的加工质量。 展开更多
关键词 高速电主轴 ga-bp神经网络 热误差建模
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基于GA-BP神经网络和响应面法的猪大肠卤制关键工艺优化
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作者 杨洪浪 代钰霖 +1 位作者 龙红 刘达玉 《中国调味品》 北大核心 2025年第6期95-104,共10页
为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到... 为探究猪大肠的最佳卤制工艺,该研究首先通过单因素试验和响应面试验对猪大肠卤制过程中香辛料用量、卤制时间和浸泡时间进行了优化,然后依据响应面试验设计原理,获取建立BP神经网络模型所需数据集,同时运用遗传算法对其进行优化,得到猪大肠卤制的最佳工艺条件。研究结果表明,通过响应面优化模型得出猪大肠卤制的最佳工艺条件为香辛料用量0.97%、卤制时间37.76 min、浸泡时间108.09 min,卤猪大肠的感官得分达到最大值90.19分,实测值为(89.63±1.25)分;GA-BP神经网络优化模型得到最佳工艺条件为香辛料用量0.77%、卤制时间33.30 min、浸泡时间89.15 min,卤猪大肠的感官得分为93.68分,实测值为(93.41±0.83)分;GA-BP神经网络优化模型得到的预测值与实际值分别比响应面优化模型得到的对应值高3.87%与4.22%,相对误差明显低于响应面模型,响应面模型与GA-BP神经网络模型的拟合度均高于98%,表明GA-BP神经网络模型与响应面模型均能够有效用于猪大肠卤制工艺研究中,同时通过综合对比,运用GA-BP神经网络模型优化的猪大肠卤制所需成本更低,预测效果更好,更适合对猪大肠卤制工艺条件进行优化。 展开更多
关键词 卤猪大肠 剪切力 色差 感官评价 响应面 ga-bp神经网络
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GA-BP神经网络在精准刻画场地地下水污染物扩散范围的应用研究
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作者 季佳运 肖霄 +2 位作者 杨品璐 刘洋 周亚红 《岩矿测试》 北大核心 2025年第3期406-419,共14页
自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范... 自2021年最新生态环境损害鉴定评估指南发布实施以来,对地下水中污染物(如铬、铅、铁、锰等污染物)的扩散范围刻画的精度要求越来越高。受研究区场地条件限制,采样点无法完全分布均匀,现有插值方法难以解决采样点分布不均而导致扩散范围刻画不准确的问题。本文通过ArcGIS空间插值图展示某化工园区地下水溶质的空间分布,发现Mn^(2+)离子分布与其形成机制规律相差较大,且尝试使用GIS多种插值方法(如克里金法、反距离权重法、样条函数等插值方法)效果均不理想,其扩散方向与研究区地下水流向及形成机理不符,可能是由于其监测点位分布不均。因此以重金属Mn^(2+)为例,使用GA-BP神经网络与标准BP神经网络对园区各点位Mn^(2+)浓度进行回归预测,建立其浓度与空间分布的神经网络模型,选取拟合程度较好的神经网络模型对监测点位缺失区域进行浓度预测,并结合空间插值圈定化工园区中心Mn^(2+)的扩散范围,同时用Mn^(2+)的产生机制对扩散范围进行验证。结果表明:GA-BP神经网络的Mn^(2+)浓度预测效果最好,使用其补充监测点缺失位置的Mn^(2+)浓度并重新绘制Mn^(2+)浓度分布图,新Mn^(2+)分布图显示化工园区中心Mn^(2+)扩散范围为1.70×10^(6)m^(2),超出化工园区面积为2.13×10^(5)m^(2)。与优化前的扩散范围相比,校正后的扩散范围符合Mn^(2+)产生和运移规律。GA-BP神经网络对场地地下水污染物扩散范围的精确圈定有较好的辅助效果,可为环境污染评估提供更加科学有效的方法支持。 展开更多
关键词 地下水 化工园区 ga-bp神经网络 扩散范围
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