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基于遗传算法与神经网络的逆向侵蚀管涌通道表征方法
1
作者 梁越 饶育锋 +5 位作者 赵卓越 许彬 杨晓霞 夏日风 邓惠丹 RASHID Hafiz Aqib 《岩土力学》 北大核心 2026年第1期323-336,共14页
堤防是应用最广泛且有效的防洪工程措施之一。然而,由于堤防老化、加固措施不力以及复杂的地质条件,在汛期常发生管涌等险情,导致重大且往往难以修复的损失。以双层堤基逆向侵蚀管涌(backward erosion piping,简称BEP)为研究对象,开展... 堤防是应用最广泛且有效的防洪工程措施之一。然而,由于堤防老化、加固措施不力以及复杂的地质条件,在汛期常发生管涌等险情,导致重大且往往难以修复的损失。以双层堤基逆向侵蚀管涌(backward erosion piping,简称BEP)为研究对象,开展遗传算法(genetic algorithm,简称GA)优化的反向传播(back propagation,简称BP)神经网洛对逆向侵蚀管涌通道进行刻画研究。主要研究工作及成果包括:(1)通过非均质含水层中BEP的数值模拟构建训练数据集,并利用室内沙槽管涌试验验证了该数据集的可靠性;(2)从BEP室内试验的Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ组数据中提取水头H和渗透系数K数据,进行数据集扩充,并优化GA-BP模型以表征I组试验结果,结果表明优化后的模型能更准确地刻画K≤1.0 cm/s的区域;(3)利用优化后的GA-BP模型表征BEP通道的发展过程。结果表明,该模型能准确捕捉总体发展趋势,但在表征通道位置和尺寸方面与实际条件仍存在微小偏差。综上所述,研究为表征BEP提供了有效工具,并证明了GA-BP网络模型在该领域的实际应用潜力。 展开更多
关键词 逆向侵蚀管涌 管涌通道 BP神经网络 遗传算法 渗透系数
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基于复合多尺度气泡熵的小样本滚动轴承故障诊断方法
2
作者 杨堃 左延红 +1 位作者 周超 夏仕龙 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第7期2895-2903,共9页
针对滚动轴承故障样本较少,存在多种损伤类别故障和故障样本分布不均匀时,常规模型诊断效果不佳及模型泛化性不足的问题,提出了一种基于复合多尺度气泡熵的故障诊断模型。首先将原信号基于鲁棒性局部均值分解产生多个乘积分量,根据皮尔... 针对滚动轴承故障样本较少,存在多种损伤类别故障和故障样本分布不均匀时,常规模型诊断效果不佳及模型泛化性不足的问题,提出了一种基于复合多尺度气泡熵的故障诊断模型。首先将原信号基于鲁棒性局部均值分解产生多个乘积分量,根据皮尔逊相关系数,筛选重要分量进行重构。然后在气泡熵中引入复合理论和多尺度理论,得到复合多尺度气泡熵,以提升对重构信号的特征提取能力。为了提高BP(back propagation)神经网络的识别性能,使用黑翅鸢算法优化BP神经网络。通过在三组不同轴承数据集下实验中的应用,发现该模型在小样本下的平均诊断准确率均高于98%,样本标准差为0.36,具有较高的诊断准确率和稳定性,这为小样本下的滚动轴承故障诊断提供了新的方法。 展开更多
关键词 鲁棒性局部均值分解 复合多尺度气泡熵 黑翅鸢算法 BP神经网络 故障诊断
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改进麻雀算法优化神经网络的锂电池荷电状态估计
3
作者 刘爱芳 贾振华 +2 位作者 岳喜凯 李晓杰 彭星渊 《北京化工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期103-114,共12页
锂电池荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)最核心的状态参数之一,准确估算电池SOC对电动汽车的发展具有重要意义。传统方法严重依赖于电池模型的准确度,不能很好地适应电池的高度非线性和时变特性。随着深度学习理论的发展,基于神经网络... 锂电池荷电状态(SOC)是电池管理系统(BMS)最核心的状态参数之一,准确估算电池SOC对电动汽车的发展具有重要意义。传统方法严重依赖于电池模型的准确度,不能很好地适应电池的高度非线性和时变特性。随着深度学习理论的发展,基于神经网络的估算方法得到了广泛应用。提出一种基于混沌映射、正余弦算法和萤火虫扰动方法改进麻雀算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络(ISSA-BP)模型,用于高精度估算SOC。采用马里兰大学多种复杂工况及不同温度下的公开实验数据集对ISSA-BP模型进行验证,从平均绝对误差、均方误差以及均方根误差的角度对预测结果进行评价。结果表明,在多种工况及温度条件下ISSA-BP模型对SOC的估计误差均能控制在2%之内,相比于单一的神经网络模型具有更好的精度,且具有良好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 动力电池 Tent混沌映射 正弦余弦算法 萤火虫扰动 反向传播(BP)神经网络 麻雀算法
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警觉度影响下矿工风险感知能力识别模型
4
作者 田水承 李红妍 +3 位作者 石炎彬 田方圆 王亚娟 段梦菲 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第2期1-8,共8页
为探究矿工警觉度对风险感知的影响规律,基于文献调研,设计开展矿工警觉度测试与风险感知试验,采集被试的近红外信号、行为与外周生理数据,运用正态性检验、单因素方差分析(ANOVA)等方法,探究不同警觉度矿工的风险感知差异性;优选13项... 为探究矿工警觉度对风险感知的影响规律,基于文献调研,设计开展矿工警觉度测试与风险感知试验,采集被试的近红外信号、行为与外周生理数据,运用正态性检验、单因素方差分析(ANOVA)等方法,探究不同警觉度矿工的风险感知差异性;优选13项显著差异指标作为特征指标,引入正弦混沌映射麻雀搜索算法优化反向传播神经网络(Sine-SSA-BP),构建矿工风险感知能力分类识别模型。结果表明:矿工警觉度对风险感知能力存在显著影响,警觉度升高,矿工风险感知正确率显著提升;随着矿工警觉度的升高,矿工的背外侧前额叶区域以及额极区激活指数β值具有显著差异,皮肤电(EDA)中的皮肤电导平均值(SC_mean)显著升高,心率变异性(HRV)中的平均心跳间期(Mean_IBI)、心跳R-R间期标准差(SDNN)、连续心跳间期差值均方根(RMSSD)显著降低,平均心率(Mean_HR)显著升高;构建的矿工风险感知能力分类识别模型综合性能最优,准确率高达92.30%,模型具备较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 警觉度 矿工 风险感知能力 识别模型 功能性近红外光谱技术(fNIRS) 正弦混沌映射麻雀搜索算法优化反向传播神经网络(Sine-SSA-BP)
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基于IBOA-BP神经网络的变压器故障诊断方法
5
作者 高锟 郑清伟 +4 位作者 刘苏峣 毕子明 朱尤省 宋子琛 谢小军 《电力与能源》 2026年第1期51-55,共5页
变压器是电力系统的核心设备,其故障诊断的准确性直接决定电力系统运行的可靠性。提出了一种融合改进海狸优化算法与反向传播(BP)神经网络的变压器故障诊断模型。为解决海狸优化算法(BOA)后期搜索能力衰减的问题,通过引入动态惯性权重... 变压器是电力系统的核心设备,其故障诊断的准确性直接决定电力系统运行的可靠性。提出了一种融合改进海狸优化算法与反向传播(BP)神经网络的变压器故障诊断模型。为解决海狸优化算法(BOA)后期搜索能力衰减的问题,通过引入动态惯性权重与局部扰动机制对算法进行改进,实现全局搜索与局部优化能力的平衡;将改进后的海狸优化算法与BP神经网络融合,构建高精度变压器故障诊断模型。仿真结果表明,该诊断方法不仅具有良好的分类准确性和适应性,还具备较高的诊断稳定性,可有效满足变压器故障诊断需求。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 改进海狸优化算法 BP神经网络
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基于机器学习算法构建绝经后骨质疏松症合并腰椎间盘突出症患者术后残留腰腿痛的预测模型
6
作者 周敏洪 王丽娟 +1 位作者 王林夏 金海明 《中华全科医学》 2026年第1期50-54,共5页
目的本研究旨在通过机器学习算法构建预测模型,为绝经后骨质疏松症(OP)合并腰椎间盘突出症(LDH)患者术后残留腰腿痛的识别提供预测工具。方法回顾性选取2023年1月—2025年1月温州医科大学附属第二医院疼痛科和脊柱外科收治的200例绝经... 目的本研究旨在通过机器学习算法构建预测模型,为绝经后骨质疏松症(OP)合并腰椎间盘突出症(LDH)患者术后残留腰腿痛的识别提供预测工具。方法回顾性选取2023年1月—2025年1月温州医科大学附属第二医院疼痛科和脊柱外科收治的200例绝经后OP合并LDH患者,按分层随机抽样法以7∶3比例分为训练集(140例)和验证集(60例)。采用LASSO回归方法筛选绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛相关特征变量,基于机器学习算法构建预测模型。采用验证集数据对模型效能进行验证。结果绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛发生率为48.50%(97例)。绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛的影响因素包括年龄、糖尿病、腰椎骨密度、疼痛表现、Pfirrmann分级、术前ODI。基于LASSO筛选变量构建随机森林模型,训练集、验证集预测绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛的AUC分别为0.799、0.790。糖尿病、疼痛表现、年龄、Pfirrmann分级对绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛呈正向贡献,腰椎骨密度对绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛呈反向贡献。结论基于随机森林算法构建的预测模型可有效预测绝经后OP合并LDH患者术后残留腰腿痛风险,有利于及早识别术后残留腰腿痛高风险患者,为临床干预提供指导。 展开更多
关键词 骨质疏松症 机器学习算法 绝经 腰椎间盘突出症 术后残留腰腿痛 预测模型 随机森林
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基于HBA-BPNN算法和显微拉曼技术的黑加仑籽油掺假量化
7
作者 王旭 任晓鸽 《粮油食品科技》 北大核心 2026年第2期199-207,共9页
黑加仑籽油作为一种高价值营养油,其掺假问题严重影响消费者信任。为实现快速、精准的掺假量化检测,本研究提出一种蜜獾优化算法(HBA)结合反向传播神经网络(BPNN)助力显微拉曼光谱的分析方法。以纯黑加仑籽油为基础,掺入不同比例廉价植... 黑加仑籽油作为一种高价值营养油,其掺假问题严重影响消费者信任。为实现快速、精准的掺假量化检测,本研究提出一种蜜獾优化算法(HBA)结合反向传播神经网络(BPNN)助力显微拉曼光谱的分析方法。以纯黑加仑籽油为基础,掺入不同比例廉价植物油制备样本,利用显微拉曼光谱无损采集分子指纹信息。针对传统BPNN易陷入局部最优和训练效率低的问题,引入HBA优化其初始权值与阈值,提升模型预测精度与泛化能力。经特征提取与筛选,建立HBA-BPNN定量模型。结果表明,该方法预测性能显著优于传统BPNN模型,预测决定系数R2高于0.95,均方根误差RMSE低于0.057,为黑加仑籽油及其他油脂的质量安全控制与掺假鉴别提供了一种高效、无损、高灵敏度的新策略。 展开更多
关键词 蜜獾优化算法 反向传播神经网络 显微拉曼光谱 掺假定量 黑加仑籽油
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基于MOJS算法和BP神经网络的剩磁式单稳态操动机构结构及励磁电路优化设计
8
作者 李培源 刘晓明 +1 位作者 陈海 郑佳圆 《真空科学与技术学报》 北大核心 2026年第1期91-100,共10页
为提升真空断路器中剩磁式单稳态操动机构的性能,建立了磁滞特性与驱动电路暂态响应耦合的场-路联合有限元分析模型。构建了以操动机构结构参数与励磁电路参数为输入层,合闸保持力、合闸末平均速度及分闸响应时间为输出层的反向传播神... 为提升真空断路器中剩磁式单稳态操动机构的性能,建立了磁滞特性与驱动电路暂态响应耦合的场-路联合有限元分析模型。构建了以操动机构结构参数与励磁电路参数为输入层,合闸保持力、合闸末平均速度及分闸响应时间为输出层的反向传播神经网络(BPNN)预测模型。误差分析结果表明,该预测模型能够通过严谨的统计验证,准确刻画输入变量与输出响应之间的定量关系。此外,采用多目标水母搜索(MOJS)算法与BPNN预测模型相结合的优化方法,对操动机构进行了结构优化。优化后样机的实验验证结果显示:合闸保持力提升了12.4%,合闸末平均速度降低了17.6%,分闸响应时间缩短了4.5%,验证了所提方法的有效性与优化效果。 展开更多
关键词 单稳态剩磁式操动机构 真空断路器 多目标水母优化算法 反向传播神经网络
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基于GOA-BP的海域蒸发波导智能预报方法
9
作者 文凯 闫晓龙 廖希 《电波科学学报》 北大核心 2026年第1期187-196,共10页
面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型... 面向对流层超视距通信对大区域高分辨率蒸发波导高度的精确性预报需求,提出了一种融合塘鹅优化算法(gannet optimization algorithm, GOA)和反向传播(back propagation, BP)神经网络的预报模型,即GOABP模型。首先利用天气研究和预报模型(weather research and forecasting model, WRF)中尺度数值模式,获得区域环境气象参数;其次,结合美国海军研究生院NPS模型预报蒸发波导高度,构建出包含环境信息与蒸发波导高度预报值的联合数据集;再次,引入GOA优化BP神经网络的初始参数,显著增强模型的全局搜索能力和收敛速度,规避传统BP神经网络易于陷入局部最优解的缺陷;最后,经过训练得到GOA-BP模型。实验表明,GOABP模型决定系数达到0.972 1,验证均方根误差(root mean square error, RMSE)平均值为2.24 m,说明GOABP模型能够更准确有效地预报蒸发波导高度。本文方法可为超短波/微波超视距雷达和无线电通信系统规划和应用提供参考。 展开更多
关键词 蒸发波导预报 WRF NPS模型 反向传播(BP)神经网络 塘鹅优化算法(GOA)
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头颈部CTA采用FIRST算法与FBP算法对图像质量的影响
10
作者 田原 赵瑞 刘康康 《影像技术》 2026年第2期74-79,共6页
目的:探讨头颈部CT血管成像(CTA)检查中应用全模型迭代重建(FIRST)算法与滤波反投影(FBP)算法对图像质量的影响。方法:前瞻性选取2022年10月-2024年8月我院接诊的160例行头颈部CTA检查的患者,对原始图像以不同的算法进行重建,分为FBP组(... 目的:探讨头颈部CT血管成像(CTA)检查中应用全模型迭代重建(FIRST)算法与滤波反投影(FBP)算法对图像质量的影响。方法:前瞻性选取2022年10月-2024年8月我院接诊的160例行头颈部CTA检查的患者,对原始图像以不同的算法进行重建,分为FBP组(FBP算法)、FIRST组(FIRST算法),对比两组主观图像质量评分、客观图像质量参数[信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)]、辐射剂量参数[容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)]以及诊断效能。结果:与FBP组相比,FIRST组的各医生主观图像质量评分均更高(P<0.05);两组CTDIvol、DLP、ED比较,差异均无统计学意义(P>0.05),与FBP组比较,FIRST组目标血管颈总动脉(CCA)、颈内动脉(ICA)颈段、椎动脉(VA)、大脑中动脉(MCA)水平段、大脑前动脉(ACA)水平段的SNR值、CNR值均更高,背景噪声值均更低(P<0.05);与FBP组相较,FIRST组的诊断价值更高,其与减影血管造影检查结果一致。结论:在头颈部CTA的扫描过程中,采用FIRST算法重建后的图像质量要优于FBP算法,FIRST算法在相同辐射剂量下提供更高SNR、CNR和更低噪声,能够在一定程度上满足头颈部CTA检查患者的诊断需求。 展开更多
关键词 头颈部CT血管成像 全模型迭代重建算法 滤波反投影算法 图像质量
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分布式光伏通信系统改进型BEB退避算法研究
11
作者 纪元 周玮 +3 位作者 贾婷 俞亚 李双岑 李世豪 《能源与环保》 2026年第2期233-240,共8页
随着海量分布式光伏设备接入电网,通信系统中设备与台区信息系统常采用RS485总线进行通信,这类通信通常是主从式的半双工通信。在光伏分布式系统中,终端设备有一个自注册的过程,此过程会与正常的RS485数据引发数据冲突,导致系统性能大... 随着海量分布式光伏设备接入电网,通信系统中设备与台区信息系统常采用RS485总线进行通信,这类通信通常是主从式的半双工通信。在光伏分布式系统中,终端设备有一个自注册的过程,此过程会与正常的RS485数据引发数据冲突,导致系统性能大幅度下降。为了解决这种半双工通信网络处理效率低的问题,提出一种基于退避策略改进的BEB退避算法,通过Q-learning和先验概率计算进行竞争窗口门限值的调整和新竞争窗口值的设定,干预网络吞吐量变化速率。结果表明,改进算法有效减少了重传和碰撞次数,提高了信道利用率。 展开更多
关键词 半双工通信 退避算法 吞吐量 竞争窗口
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基于GA-BP神经网络的12Cr1MoV晶粒尺寸激光超声识别研究
12
作者 王钳华 严祯荣 +4 位作者 王化南 霍元明 安壮壮 陈乐 李森林 《激光技术》 北大核心 2026年第1期147-154,共8页
为了解决高温高压服役条件下12Cr1MoV主蒸汽管道表面微损伤的非接触式识别技术难题,通过固溶加热法,获得了模拟长期服役主蒸汽管道表面晶粒胀粗的试样,采用一种激光超声表面波特征参数表征晶粒尺寸的方法,建立了激光超声波声速及衰减系... 为了解决高温高压服役条件下12Cr1MoV主蒸汽管道表面微损伤的非接触式识别技术难题,通过固溶加热法,获得了模拟长期服役主蒸汽管道表面晶粒胀粗的试样,采用一种激光超声表面波特征参数表征晶粒尺寸的方法,建立了激光超声波声速及衰减系数的表面晶粒尺寸表征模型,这两种模型的预测相对误差与决定系数R2分别为2.2%、0.81和22.4%、0.91;再结合遗传算法优化的反向传播神经网络,建立了以超声声速和衰减系数作为输入特征、表面晶粒尺寸作为输出特征的参数表征模型。结果表明,该模型的预测误差和决定系数R2分别为4.5%、0.99,提高了声速法中输入与输出特征关联的显著性,降低了衰减法的预测误差,验证了遗传算法优化的反向传播神经网络识别在晶粒尺寸表征中的优势。该研究为高温高压环境下主蒸汽母管表面组织损伤的在线监测提供了技术支撑。 展开更多
关键词 信息光学 晶粒尺寸 基于反向传播的遗传算法神经网络 激光超声 12CR1MOV
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侧向多开口地铁列车和隧道温度特征参数预测
13
作者 吴振坤 彭敏 +2 位作者 朱国庆 刘璐 秦东子 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第1期130-137,共8页
为解决现有地铁列车和隧道火灾预测方法大多依赖于物理模型和经验公式而导致预测精度不足的问题,从人工智能角度出发,基于遗传算法(GA)优化反向传神经网络(BPNN),构建GA-BPNN网络模型;利用GA对BPNN的权重和阈值进行全局寻优;训练与预测... 为解决现有地铁列车和隧道火灾预测方法大多依赖于物理模型和经验公式而导致预测精度不足的问题,从人工智能角度出发,基于遗传算法(GA)优化反向传神经网络(BPNN),构建GA-BPNN网络模型;利用GA对BPNN的权重和阈值进行全局寻优;训练与预测车厢与隧道顶棚温度分布,智能反演火灾温度场。结果表明:GA-BPNN模型对车厢温度预测的平均绝对误差(MAE)为8.17,均方根误差(RMSE)为9.76,决定系数R^(2)为0.99;隧道温度预测的MAE为3.95,RMSE为5.63,R^(2)为0.98。通过对比发现,GA-BPNN模型在准确性和泛化能力上都优于传统BPNN模型。 展开更多
关键词 侧向多开口 地铁列车 温度预测 特征参数 反向传播神经网络(BPNN) 遗传算法(GA)
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基于DOA-XGBoost高效优化算法的风机基础力学参数反演方法
14
作者 梁贤哲 叶恺 +3 位作者 胡之晨 苏国韶 李鑫丞 陈贤杰 《水力发电》 2026年第1期105-111,共7页
针对时变风荷载下风机基础力学参数难以快速确定的问题,提出了一种融合梦境优化算法(DOA)与极端梯度提升(XGBoost)的风机基础力学参数反演方法。该方法以风机基础变形监测数据与数值模拟结果的时间序列均方根误差最小化为目标函数,利用... 针对时变风荷载下风机基础力学参数难以快速确定的问题,提出了一种融合梦境优化算法(DOA)与极端梯度提升(XGBoost)的风机基础力学参数反演方法。该方法以风机基础变形监测数据与数值模拟结果的时间序列均方根误差最小化为目标函数,利用DOA强大的全局搜索能力进行参数寻优。在寻优过程中,将积累历史样本数据用于训练XGBoost代理模型,以加速优化进程。基于数学测试函数的验证表明,与DOA相比,DOA-XGBoost算法显著提高全局寻优效率,同时大幅减少函数调用次数。在陆上风机案例中,该方法具有参数反演效率高、实用性强的特点,为时变风荷载作用下风机基础力学参数的高效确定提供了一个可靠的解决方案。 展开更多
关键词 风机基础 参数反演 基础变形 优化算法 DOA-XGBoost算法
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MIMO雷达成像验证系统
15
作者 龚一帆 翟丽敏 +2 位作者 贾岩 刘永庆 张祥坤 《现代雷达》 北大核心 2026年第3期17-25,共9页
多输入多输出(MIMO)雷达因成像时间短、孔径合成方向自由等优势得到了快速发展,与其相关的成像优化理论受到了广泛关注,但MIMO成像雷达的系统体制显著提升了成像验证试验的成本。文中使用滑轨系统的两个平台分别搭载收发天线,遍历目标... 多输入多输出(MIMO)雷达因成像时间短、孔径合成方向自由等优势得到了快速发展,与其相关的成像优化理论受到了广泛关注,但MIMO成像雷达的系统体制显著提升了成像验证试验的成本。文中使用滑轨系统的两个平台分别搭载收发天线,遍历目标阵列的阵元位置组合,以等效MIMO雷达的成像过程,从而搭建了一套复杂度较低、阵元位置可自由调整的半实物仿真成像验证系统。此外,针对回波幅度受传输参数影响导致目标响应旁瓣恶化,从而影响成像质量判断的问题,文中在成像聚焦过程中引入幅度反加权项优化了后向投影(BP)算法。仿真和成像试验结果表明,MIMO雷达成像验证系统在一定误差范围内得到了理想的成像结果,具备了成像质量验证功能;改进的BP算法优化了目标响应的旁瓣水平,抑制了幅度调制项的不良影响。 展开更多
关键词 多输入多输出 雷达成像 传输参数反加权 后向投影算法 雷达成像验证系统
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分布式合成孔径雷达前视高分辨成像算法
16
作者 张彬 许高添 +2 位作者 张廷豪 李志辉 何宏强 《系统工程与电子技术》 北大核心 2026年第1期119-131,共13页
针对一发多收前视成像,传统算法涉及的椭圆坐标系难以保持波数矢量正交分解,加剧了波数谱形状和范围的不规则性,降低了多平台图像融合性能和运动误差估计精度。为此,设计一种多中心极坐标系,保证一发多收前视构型下波数矢量的正交分解,... 针对一发多收前视成像,传统算法涉及的椭圆坐标系难以保持波数矢量正交分解,加剧了波数谱形状和范围的不规则性,降低了多平台图像融合性能和运动误差估计精度。为此,设计一种多中心极坐标系,保证一发多收前视构型下波数矢量的正交分解,保持波数谱形状和范围的规则性。结合快速后向投影算法中的频谱递归融合策略,重新设计频谱处理函数来精确和快速融合多平台图像。仿真结果表明,在满足频谱无混叠条件时,所提方法相较于传统方法所需的图像采样率更低,图像融合效率更高。在理想采样条件下,所提算法的图像融合精度相比传统方法更高。仿真实验验证该算法在提升成像质量和融合效率方面的有效性,为分布式合成孔径雷达前视高分辨成像提供一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 快速后向投影算法 分布式合成孔径雷达 一发多收 波数矢量分解 频谱递归融合
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基于一种改进BP-GA的高速公路服务区负荷预测
17
作者 徐子峰 《电气自动化》 2026年第2期61-63,68,共4页
针对高速公路服务区电力负荷预测模型特征提取能力弱、预测精度低的问题,提出了一种基于反向传播神经网络和遗传算法的电力负荷预测方法。通过随机分类样本构建主网络与分支网络,利用遗传算法优化网络参数增强特征提取能力,结合迁移学... 针对高速公路服务区电力负荷预测模型特征提取能力弱、预测精度低的问题,提出了一种基于反向传播神经网络和遗传算法的电力负荷预测方法。通过随机分类样本构建主网络与分支网络,利用遗传算法优化网络参数增强特征提取能力,结合迁移学习迁移全局最优解实现模型并行化。试验结果表明,所提方法在均方误差、平均绝对百分比误差和决定系数方面和其他模型进行对比,发现性能有显著提升;在5~20 dB噪声环境下均方误差增幅最低。所提方法有效提升了高速公路服务区电力负荷预测的精度与效率,验证了其在实际应用中的可行性和先进性。 展开更多
关键词 高速公路服务区 负荷预测 反向传播神经网络 遗传算法 迁移学习
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基于海鸥算法的电力系统谐振自适应抑制
18
作者 杨康 倪杰 +2 位作者 周航 李蓝青 李言 《电子设计工程》 2026年第5期137-141,共5页
为了在降低电力系统损耗的同时有效控制系统谐振,提出基于海鸥算法的电力系统谐振自适应抑制方法。利用并联式有源滤波器(APF)检测电力系统中的低次谐波,实时监测并反馈滤波电容中的电流变化,生成反向补偿电流。构建以最大化抑制输出响... 为了在降低电力系统损耗的同时有效控制系统谐振,提出基于海鸥算法的电力系统谐振自适应抑制方法。利用并联式有源滤波器(APF)检测电力系统中的低次谐波,实时监测并反馈滤波电容中的电流变化,生成反向补偿电流。构建以最大化抑制输出响应幅值为目标,同时满足衰减系数、幅值误差、滤波电容等约束条件的LCL滤波器优化数学模型。采用海鸥算法求解该模型,利用优化后的LCL滤波器将反向补偿电流引入APF控制回路,通过反向补偿电流动态调整APF输出,实现电力系统谐振自适应抑制。实验结果表明,该方法可有效抑制电力系统谐振,使5次、10次谐波电流分别降低至0.076%、0.095%,证实了优化后的LCL滤波器在谐振抑制方面表现出色。 展开更多
关键词 海鸥算法 谐振抑制 有源滤波器 谐波 电容电流反馈 APF控制回路
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基于BP-Adaboost的变转速泵控缸系统位移软测量
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作者 许弘焜 张树忠 +3 位作者 国钰 王亚兵 凌泽懿 阮玉镇 《福建理工大学学报》 2026年第1期90-94,102,共6页
针对传统位移传感器测量液压缸位移存在的不足以及变转速泵控差动缸系统的非线性特征,采用基于自适应提升算法与反向传播神经网络相结合(back propagation neural network-adaptive boosting algorithm,BP-Adaboost)的方法进行位移软测... 针对传统位移传感器测量液压缸位移存在的不足以及变转速泵控差动缸系统的非线性特征,采用基于自适应提升算法与反向传播神经网络相结合(back propagation neural network-adaptive boosting algorithm,BP-Adaboost)的方法进行位移软测量。首先,利用MATLAB/Simulink搭建变转速泵控差动缸液压系统模型和机械臂机械模型,并与试验结果对比,证明了模型的准确性。其次,基于软测量原理分别搭建BP神经网络软测量模型和BP-Adaboost神经网络软测量模型;将已验证的泵控缸模型与20 t挖掘机机械模型相结合,以该挖掘机铲斗的装卸不同物料为例,通过批量仿真获取数据集。最后,对所搭建的两个神经网络模型的铲斗位移软测量结果进行对比分析。结果表明:BP-Adaboost神经网络在约800 mm的行程中的位移软测量的平均误差和最大误差分别为0.9 mm和9.6mm,与BP相比分别降低了47.1%和50.8%,提高了预测的鲁棒性和泛化性。 展开更多
关键词 位移软测量 变转速泵控系统 反向传播神经网络 自适应提升算法 液压挖掘机
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基于鲸鱼优化算法-反向传播神经网络的钢筋混凝土耐久性预测 被引量：2
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作者 冯琼 谢晓扬 +2 位作者 王鹏辉 乔宏霞 马云霞 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期2276-2285,共10页
本文研究通过配合比设计提高钢筋混凝土的耐久性,设计拓扑结构为6-14-2的鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型。模型数据集共100*2组数据,其中60*2组数据用于建立模型,40*2组数据用于验证模型。通过对比反向传播神经网络模型与鲸鱼优化算... 本文研究通过配合比设计提高钢筋混凝土的耐久性,设计拓扑结构为6-14-2的鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型。模型数据集共100*2组数据,其中60*2组数据用于建立模型,40*2组数据用于验证模型。通过对比反向传播神经网络模型与鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型的预测性能,表明鲸鱼优化算法可以显著提高反向传播神经网络模型的预测性能。鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型预测T_(1)性能指标的均值分别为R^(2)=0.90、RMSE=33.92、MAPE=0.06、MAE=27.31;T_(2)性能指标的均值分别为R^(2)=0.90、RMSE=29.75、MAPE=0.04、MAE=23.81。可知,鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型可以有效预测钢筋混凝土的耐久性。 展开更多
关键词 土木工程材料 钢筋混凝土耐久性 腐蚀电流密度 混凝土损伤度 鲸鱼优化算法-反向传播神经网络
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