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Adaptive Routing Algorithms and Implementation for TESH Network
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作者 Yasuyuki Miura Masahiro Kaneko +1 位作者 M. M. Hafizur Rahman Shigeyoshi Watanabe 《Communications and Network》 2013年第1期34-49,共16页
The Tori-connected mESH (TESH) Network is a k-ary n-cube networks of multiple basic modules, in which the basic modules are 2D-mesh networks that are hierarchically interconnected for higher level k-ary n-cube network... The Tori-connected mESH (TESH) Network is a k-ary n-cube networks of multiple basic modules, in which the basic modules are 2D-mesh networks that are hierarchically interconnected for higher level k-ary n-cube networks. Many adaptive routing algorithms for k-ary n-cube networks have already been proposed. Thus, those algorithms can also be applied to TESH network. We have proposed three adaptive routing algorithms—channel-selection, link-selection, and dynamic dimension reversal—for the efficient use of network resources of a TESH network to improve dynamic communication performance. In this paper, we implement these routers using VHDL and evaluate the hardware cost and delay for the proposed routing algorithms and compare it with the dimension order routing. The delay and hardware cost of the proposed adaptive routing algorithms are almost equal to that and slightly higher than that of dimension order routing, respectively. Also we evaluate the communication performance with hardware implementation. It is found that the communication performance of a TESH network using these adaptive algorithms is better than when the dimension-order routing algorithm is used. 展开更多
关键词 TESH network Adaptive routing algorithm HARDWARE cost ROUTER delay Communication Performance
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Research on the Application of Neural Networks in Construction Engineering Cost
2
作者 Hu Xu 《Journal of Zhouyi Research》 2014年第2期86-89,共4页
关键词 BP神经网络 工程造价 应用 神经网络工具箱 预测模型 MATLAB 算法原理 案例分析
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基于改进SSA-BP算法的沙漠公路造价预测研究
3
作者 王首绪 胡杨子彦 赵娜 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期184-193,共10页
【目的】探讨沙漠公路造价难以精确估测的问题。【方法】以新疆塔里木沙漠地区公路为研究对象,在结合沙漠公路特点构建造价指标体系的基础上,采取平均影响值法筛选对造价起显著影响的指标。利用Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法优化B... 【目的】探讨沙漠公路造价难以精确估测的问题。【方法】以新疆塔里木沙漠地区公路为研究对象,在结合沙漠公路特点构建造价指标体系的基础上,采取平均影响值法筛选对造价起显著影响的指标。利用Logistic混沌映射改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络模型,以提高模型的寻优能力和预测精度,克服沙漠公路样本量小、问题维度高等问题。采用均方根误差、平均绝对百分比误差等指标评价本文预测模型,并通过比较分析验证所提模型的预测性能。【结果】确定了对沙漠公路造价影响显著的基层厚度、特殊路基处理长度等指标,并结合实例预测沙漠公路造价,用本文模型预测的沙漠公路造价平均绝对百分比误差为4.26%,相比原始模型预测的降低了17.39个百分点。【结论】本文模型表现出优秀的预测性能,可以为投资者在前期阶段准确预测沙漠公路造价提供参考。 展开更多
关键词 沙漠公路 造价预测 麻雀搜索算法 BP神经网络 LOGISTIC混沌映射
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基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测研究
4
作者 从明智 陆红梅 赵立伟 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期332-340,共9页
预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权... 预制构件生产成本是装配式混凝土建筑成本的重要组成部分,对预制构件生产成本的准确预测有利于装配式混凝土建筑的发展。建立基于IPSO-BP神经网络的预制构件生产成本预测模型,其中,在粒子群算法中引入线性变化惯性权重调整策略、随机权重算法和动态学习因子来加强BP神经网络的训练、搜索速度和跳出局部最优解的能力,并利用优化的粒子群(PSO)算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化来提高BP神经网络的预测精度和鲁棒性,然后结合实际数据进行验证和对比分析PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络预测的结果,结果表明:IPSO-BP神经网络预测模型的预制构件生产成本的预测值与真实值最为接近,平均绝对误差、平均偏差误差、均方根误差与平均绝对百分比误差分别为1.2951、0.8961、1.4315、0.0539,较PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络和BP神经网络均显著降低,用于预测预制构件生产成本的效果也显著提高,该模型可有效提高预制构件生产成本预测的准确性。 展开更多
关键词 预制构件 成本预测 粒子群优化算法 BP神经网络
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电力通信中的智能路由算法研究 被引量:3
5
作者 李宏娟 周雯 《信息与电脑》 2025年第7期122-125,共4页
随着智能电网及电力物联网的发展,电力通信网络面临着复杂多变的流量需求与带宽管理难题。为此,研究提出了融合神经网络与深度强化学习的智能路由算法,借助AUGRU(Attention-Based Gated Recurrent Unit)模型实现流量预测与动态带宽分配... 随着智能电网及电力物联网的发展,电力通信网络面临着复杂多变的流量需求与带宽管理难题。为此,研究提出了融合神经网络与深度强化学习的智能路由算法,借助AUGRU(Attention-Based Gated Recurrent Unit)模型实现流量预测与动态带宽分配。经大量实验验证,该算法显著提高了路由决策准确性与网络稳定性,为电力通信网络智能化、高效运行提供新思路与技术支撑。 展开更多
关键词 电力通信 智能路由算法 流量预测 带宽分配 深度强化学习 神经网络
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基于传播模型与神经网络的输变电工程造价分析与预测方法研究 被引量:2
6
作者 陆汉东 方明 +1 位作者 刘刚刚 周妍 《综合智慧能源》 2025年第4期33-40,共8页
在现代电力系统中,准确预测输变电工程的造价对项目规划和实施至关重要。传统预测方法在处理时间序列和结构分析等定量预测问题时存在精度低和自适应能力差的问题。为了改进预测精度,提出了一种基于易感者-感染者-治愈者(SIR)传染病模... 在现代电力系统中,准确预测输变电工程的造价对项目规划和实施至关重要。传统预测方法在处理时间序列和结构分析等定量预测问题时存在精度低和自适应能力差的问题。为了改进预测精度,提出了一种基于易感者-感染者-治愈者(SIR)传染病模型和神经网络的输变电工程造价预测方法。该方法利用SIR模型对可变费用进行动态建模,并通过非线性最小二乘法拟合模型参数。将历史数据和模型参数输入前馈神经网络(FNN),通过训练和计算得到预测结果。最终,采用贝叶斯优化算法(BOA)对FNN的超参数进行优化,完成BOA-FNN模型训练。研究结果表明,该预测方法的平均绝对百分比误差(MAPE)低至0.4307%,稳定可靠地提高了预测精度。 展开更多
关键词 输变电工程 工程造价 传染病模型 SIR模型 前馈神经网络 贝叶斯优化算法 工程投资预测
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大数据环境下基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法 被引量:17
7
作者 王林峰 张文静 +2 位作者 刘云 陈志宾 王立功 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期7-12,共6页
针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法... 针对大数据环境下电力工程造价在精准化、动态化等方面存在的不足,提出了一种基于BIM与CNN的电力工程造价优化算法。利用BIM技术的特点进行电力工程全生命周期的造价管理,实现了造价的动态化管控。并且采用Levenberg-Marquardt规则算法改进卷积神经网络,通过改进后的CNN网络对每个工程环节的造价完成预测,从而优化整个工程的施工方案。结合相关的电力工程造价数据,基于Matlab对所提算法进行实验测试。结果表明,当学习率为0.010时CNN网络的性能最佳,所提算法的预测准确率为94%,并且与造价的真实值最为接近。 展开更多
关键词 电力工程造价 BIM技术 卷积神经网络 大数据环境 Levenberg-Marquardt规则算法 全生命周期 动态化管控 预测准确性
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一种优化FPGA布线拥塞的FHO-BP网络
8
作者 聂廷远 孔琪 +1 位作者 王艳伟 王振昊 《电讯技术》 北大核心 2024年第5期785-792,共8页
超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),引入火鹰优化(Fire Hawk Optimizer,FHO)... 超大集成电路的高度复杂化造成的布线拥塞可能导致电路的不可布性,早期的布线拥塞预测对于提高集成电路的最终设计质量非常关键,因此针对现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA),引入火鹰优化(Fire Hawk Optimizer,FHO)算法机制优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,提出一种基于复杂网络和FHO-BP网络的布线拥塞优化方法,将电路布局的复杂网络特征向量应用到布线拥塞度预测模型中,并利用提出的优化算法改善电路布线拥塞。实验结果表明,与经典的BP网络相比,所提FHO-BP预测模型具有更高的预测精度和收敛速度,决定系数达到92.62%,模型的平均训练时间为94.55 s,平均预测时间为0.57 s,并且利用布线拥塞优化算法对布局进行优化后的布线实际拥塞程度明显缓和。 展开更多
关键词 超大规模集成电路 FPGA布线拥塞预测 复杂网络 BP神经网络 火鹰优化算法
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基于BP神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型
9
作者 冯新宇 《大众科学》 2024年第23期22-24,共3页
输变电工程项目的造价预测是项目管理中的关键环节,对于确保工程预算的准确性和控制成本具有重要意义。提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型,通过引入优化算法来改善BP神经网络的性... 输变电工程项目的造价预测是项目管理中的关键环节,对于确保工程预算的准确性和控制成本具有重要意义。提出了一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络优化算法的输变电工程造价预测模型,通过引入优化算法来改善BP神经网络的性能。该模型将BP神经网络的学习能力与优化算法的搜索能力相结合,能够有效提高预测精度,以期为输变电工程的成本控制提供技术参考。 展开更多
关键词 BP 神经网络 优化算法 输变电工程 造价预测 模型
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经营性高速公路停止收费后运营成本预测模型 被引量:7
10
作者 章权 周伟 +1 位作者 温惠英 林珊 《长安大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期90-93,104,共5页
针对单纯的神经网络会陷入局部最小点的缺点,以及单纯的GA方法不具备自适应学习能力,且在处理局部区域上存在一定问题的缺点,通过将遗传算法与神经网络相结合,提出了遗传算法优化神经网络权重的混合算法,并将此模型用于对经营性高速公... 针对单纯的神经网络会陷入局部最小点的缺点,以及单纯的GA方法不具备自适应学习能力,且在处理局部区域上存在一定问题的缺点,通过将遗传算法与神经网络相结合,提出了遗传算法优化神经网络权重的混合算法,并将此模型用于对经营性高速公路收费期满、停止收费后的运营成本进行预测。研究结果表明:相比单纯的BP算法,该算法能同时对解空间内的多个点进行遗传优选,避免陷入局部最小点,具有更快的收敛速度和更高的预测精度;该算法预测平均误差为0.06%,比单纯的BP算法提高了1.5%;利用该算法进行经营性高速公路停止收费后运营成本预测,可为高速公路运营管理者进行科学决策提供参考。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路 运营成本 遗传算法 神经网络 预测
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基于IGA-IBP算法的高速公路逃费预测 被引量:9
11
作者 李松江 周舟 +3 位作者 李岩芳 王艳春 宋小龙 王鹏 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3840-3845,共6页
为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF... 为解决现有高速公路逃费预测方法的准确率和稳定性低等问题,依据车辆收费数据提出一种基于IGA-IBP算法的预测模型。优化遗传算法中的变异算子和BP神经网络的隐含层和输出层之间的学习率,减小传统算法的误差并提高收敛速度,通过ReliefF算法选取车辆逃费行为共有的关键特征,动态调整车辆行驶时间特征,归一化特征属性建立IGA-IBP算法预测模型。实验结果表明,与传统算法相比,该算法在各项评价指标中均具有优越性,可为高速公路管理局的决策提供重要支持。 展开更多
关键词 高速公路 IGA-IBP算法 神经网络 特征选取 动态行驶时间 逃费预测
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基于BP神经网络的产品成本预测 被引量:39
12
作者 胥悦红 顾培亮 《管理工程学报》 CSSCI 2000年第4期61-64,共4页
本文将 BP神经网络理论应用于产品成本的预测 ,在与目前常用的其它成本预测方法进行比较后 ,指出了用神经网络进行产品成本预测的优势 ,讨论了网络的结构设计、学习算法等问题 ,并给出计算实例 。
关键词 神经网络 学习算法 成本预测 企业成本管理
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基于神经网络的动态路由选择算法 被引量:3
13
作者 袁友伟 余江鸿 湛含辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第12期165-167,共3页
在分析了网络中基于QoS组播路由问题的基础上,文章给出了基于Hopfield神经网络的动态路由选择算法的模型。仿真研究表明该算法具有良好的分布特性和智能决策能力,此方案不仅保证了带宽、端到端延时和延时抖动,优化了路由树的代价,而且... 在分析了网络中基于QoS组播路由问题的基础上,文章给出了基于Hopfield神经网络的动态路由选择算法的模型。仿真研究表明该算法具有良好的分布特性和智能决策能力,此方案不仅保证了带宽、端到端延时和延时抖动,优化了路由树的代价,而且有效地控制了算法的复杂性,是一种快速动态组播路由算法,能实现全局网络资源利用的优化,容易扩展到大型网络中应用。 展开更多
关键词 神经网络 动态路由选择算法 服务质量 INTETNET 组播
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应用改进的BP神经网络预测导弹的研制费用 被引量:5
14
作者 梁宇 李保林 +1 位作者 李勇 李执力 《战术导弹技术》 北大核心 2006年第2期48-53,共6页
结合导弹武器系统研制的特点,分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素,并在前人研究的基础上,提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型.该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响,而且提高了算法的运行效率和... 结合导弹武器系统研制的特点,分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素,并在前人研究的基础上,提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型.该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响,而且提高了算法的运行效率和模型的预测精度.通过具体的实例分析比较,充分证明了利用该方法的科学合理性.最后探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议. 展开更多
关键词 BP神经网络 改进算法 研制费用 预测
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基于改进BP神经网络的产品成本预测研究和实现 被引量:5
15
作者 杨久红 王小增 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第7期223-225,共3页
作为成本管理重要环节的产品成本预测是个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。引入BP神经网络算法对产品成本进行预测,针对BP算法容易陷入局部最小的缺陷,提出了改进BP算法。根据产品成本的具体特征提取特征值并建立相应的... 作为成本管理重要环节的产品成本预测是个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。引入BP神经网络算法对产品成本进行预测,针对BP算法容易陷入局部最小的缺陷,提出了改进BP算法。根据产品成本的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,经测试表明,网络具有较高的预测精度,能够为企业生产运营提供可靠的依据。 展开更多
关键词 成本 神经网络 改进BP算法 预测
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基于Adaboost集成BP网络原煤生产成本预测研究 被引量:4
16
作者 任海芝 苏航 《资源开发与市场》 CAS CSSCI 2014年第12期1444-1446,1462,共4页
为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adabo... 为了提高传统BP神经网络预测模型精度,避免BP网络容易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,将BP神经网络与Adaboost算法相结合,提出了一种Adaboost集成BP神经网络模型。结合磁县观台煤矿原煤生产成本相关数据,建立了原煤生产成本预测的Adaboost集成BP神经网络模型,将该模型用于实际的原煤成本预测。结果表明:该模型预测精度高于传统的BP神经网络,收敛速度快,具有较强的鲁棒性,预测精度能满足实际预测需要,为原煤生产成本预测提供了一种新的途径,也为原煤生产成本控制提供了重要依据。 展开更多
关键词 原煤生产成本 BP神经网络 ADABOOST算法 预测
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连续搅拌反应釜(CSTR)的神经网络动态建模 被引量:7
17
作者 王永骥 徐桂英 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期375-377,384,共4页
基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建模结果表明 ,基于 GRPE训练的 DRNN比基于 BP训练的 ML P模型... 基于广义性能指标 ,提出一种神经网络学习算法——广义递推预报误差学习算法 (GRPE) ,该算法具有二阶收敛阶次。同时讨论了学习速率的选择问题。利用所提出方法对 CSTR动态建模结果表明 ,基于 GRPE训练的 DRNN比基于 BP训练的 ML P模型精度高 ,收敛速度快。 展开更多
关键词 收敛性 连续反应搅拌釜 神经网络 动态建模
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基于改进的BP神经网络的产品生产成本估算 被引量:1
18
作者 周辉 杨岳 +2 位作者 谢素超 程立志 宋加佳 《铁路计算机应用》 2009年第9期34-37,共4页
基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进。以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8... 基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进。以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8组检测样本检验训练好的遗传人工神经网络。计算结果表明:预测值与期望值的误差小于4%,说明利用遗传神经网络模型对产品成本进行估算切实可行。 展开更多
关键词 BP人工神经网络 遗传算法 成本估算 转向架
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基于BP神经网络的建设工程造价预测方法 被引量:11
19
作者 王建茹 《沈阳建筑大学学报(社会科学版)》 2014年第1期42-45,共4页
阐述了神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,最后通过案例分析对其具体应用作了详尽阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测... 阐述了神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,最后通过案例分析对其具体应用作了详尽阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 建设工程 工程造价 预测
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基于GA-BP神经网络的单病种成本预测研究 被引量:2
20
作者 李惠 刘子先 +1 位作者 张美丽 路岩莉 《中国农村卫生事业管理》 2012年第5期445-447,共3页
目的:针对单病种成本管理难度大、管理成本高等问题,通过对单病种成本的快速准确估算,实现病种成本的动态跟踪,为合理确定病种支付标准、有效降低医院运营成本提供重要保障。方法:利用矩阵形式表示单病种成本构成,构建单病种成本结构模... 目的:针对单病种成本管理难度大、管理成本高等问题,通过对单病种成本的快速准确估算,实现病种成本的动态跟踪,为合理确定病种支付标准、有效降低医院运营成本提供重要保障。方法:利用矩阵形式表示单病种成本构成,构建单病种成本结构模型,把GA和BP算法相结合应用到单病种成本预测领域,并以天津市一所三甲医院阑尾炎病种进行分析。结果:建立GA-BP网络的单病种成本预测模型,表明该模型具有计算精度高、适用范围广、运算速度快的特点。结论:为单病种成本预测提供可靠依据,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 单病种 成本预测 BP神经网络 遗传算法
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