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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
1
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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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：1
2
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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无人机平台单天线合成孔径全球导航卫星系统干扰源定位方法
3
作者 王璐 王轩 吴仁彪 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第10期3759-3771,共13页
被动合成孔径(PSA)技术在干扰源定位中具有广泛应用前景。针对低空低速无人机平台下全球导航卫星系统(GNSS)干扰源定位问题,该文提出一种基于无人机平台单天线合成孔径的GNSS干扰源定位方法。首先将不同类型干扰去基带调制,得到统一的... 被动合成孔径(PSA)技术在干扰源定位中具有广泛应用前景。针对低空低速无人机平台下全球导航卫星系统(GNSS)干扰源定位问题,该文提出一种基于无人机平台单天线合成孔径的GNSS干扰源定位方法。首先将不同类型干扰去基带调制,得到统一的信号表示;其次基于斜距精确表示的距离多普勒(RD)算法实现距离搜索与方位聚焦,获取粗定位结果;然后基于该结果构建高分辨率网格并运用后向投影(BP)算法得到代价函数;最后对代价函数进行峰值搜索,得到最终定位结果。仿真实验表明,所提算法能够实现高精度定位且性能稳定。 展开更多
关键词 干扰源定位 被动合成孔径 距离多普勒算法 后向投影算法
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采用混合算法优化的桥式起重机负载运动轨迹BP-PID控制仿真研究
4
作者 岑华 崔治 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第5期753-757,789,共6页
随着工业领域的不断发展,桥式起重机在物料搬运等方面发挥着至关重要的作用。然而,其负载运动轨迹的精确控制是当前研究的问题之一。对此,提出了桥式起重机负载运动轨迹反向传播比例积分微分(BP-PID)控制优化方法。构建出了桥式起重机... 随着工业领域的不断发展,桥式起重机在物料搬运等方面发挥着至关重要的作用。然而,其负载运动轨迹的精确控制是当前研究的问题之一。对此,提出了桥式起重机负载运动轨迹反向传播比例积分微分(BP-PID)控制优化方法。构建出了桥式起重机平面模型,推导其运动学方程式。结合反向传播(BP)神经网络和比例积分微分(PID)控制技术,利用BP神经网络强大的非线性映射能力和自学习能力,并根据学习结果实时优化PID控制器的参数。采用人工蜂群算法和差分进化算法对BP-PID控制方法进行优化,从而快速地搜索到最优控制参数。运用Matlab软件对桥式起重机负载运动轨迹展开仿真操作,与优化前输出结果实施对比分析。结果表明:采用混合算法优化BP-PID控制方法,在减小轨迹跟踪误差方面表现出色,能使桥式起重机负载运动轨迹更加符合预期,提升了系统的控制精度和稳定性。 展开更多
关键词 混合算法 桥式起重机 BP-PID控制 误差 仿真
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基于PSO-BP神经网络模型的浸胶竹束干燥过程含水率预测 被引量：1
5
作者 王晓曼 吕建雄 +5 位作者 李贤军 吴义强 李新功 郝晓峰 乔建政 徐康 《林业科学》 北大核心 2025年第5期187-198,共12页
【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测... 【目的】利用人工神经网络模型预测浸胶竹束干燥过程含水率变化,揭示干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率对浸胶竹束干燥过程含水率变化的影响规律,为浸胶竹束高质高效干燥提供参考依据。【方法】基于浸胶竹束干燥过程含水率实测数据,以干燥温度、干燥时间、铺装方式和初始含水率为输入变量,干燥过程含水率为输出变量,制作数据集。将数据集划分为训练集(308个测试数据,占总数据量的70%)、验证集(66个测试数据,占总数据量的15%)和测试集(66个测试数据,占总数据量的15%),采用粒子群优化算法(PSO)优化反向传播(BP)神经网络初始权重与阈值,构建PSO-BP神经网络预测模型,并进行验证分析。【结果】PSO-BP神经网络模型具有较强的预测能力,在模型测试集中,决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和剩余预测残差(RPD)分别达0.98、1.27、3.73和7.96。相较BP神经网络,PSO-BP神经网络的R^(2)和RPD分别提高6.53%和110.2%,MSE和MAE分别降低54.0%和71.86%。模型验证表明,干燥温度和铺装方式是影响浸胶竹束干燥过程含水率变化的主要因素,二者对PSO-BP神经网络模型预测结果影响显著。干燥温度为60℃时,在4种不同铺装方式下PSO-BP神经网络模型展现出较好预测效果,其R^(2)均超过0.969且MSE均低于3;铺装层数为3时,在4种不同干燥温度下PSO-BP神经网络模型表现最佳,其R^(2)均超过0.99且MSE均低于2。干燥时间和浸胶竹束初始含水率对PSO-BP神经网络模型预测结果影响不显著。【结论】PSO-BP神经网络模型在浸胶竹束干燥过程含水率预测中表现出准确性,可有效解决传统BP神经网络预测误差大、收敛速度慢等问题,为浸胶竹束高质高效干燥提供技术支撑。 展开更多
关键词 浸胶竹束 干燥 含水率 粒子群优化算法 反向传播 神经网络
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基于融合注意力机制BP神经网络的深基坑变形预测方法
6
作者 张明聚 秦胜旺 +3 位作者 李鹏飞 葛辰贺 杨萌 谢治天 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第2期95-104,共10页
针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention... 针对单一反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测基坑开挖变形时泛化性差及容易出现局部最优解的问题,分别采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行优化,并融合注意力机制(Attention)组合成GA-Attention-BP和PSO-Attention-BP神经网络模型.依托南京双子座基坑工程,采用PLAXIS 2D模拟了680组不同工况下围护结构及地表的变形特征,并结合20组南京地区基坑实测监测数据作为数据集,以均方误差(Mean Squared Error,MSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和决定系数(RSquare,R2)作为评价指标,将不同神经网络的预测值和实际监测值进行对比.研究结果表明:GAAttention-BP和PSO-Attention-BP的MSE分别为3.47和3.22,MAE分别为1.59和1.47,R2分别为0.93和0.96,较BP和Attention-BP神经网络有较大的性能提升,预测效果较好;基于注意力机制的权重分配结果表明,基坑深度和地下连续墙的宽度对围护结构变形的影响最为显著,其权重系数分别高达1.33和1.17. 展开更多
关键词 深基坑工程 数值模拟 注意力机制 反向传播 遗传算法 粒子群算法
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多种策略改进的黏菌算法
7
作者 王晓磊 庞娜 刘历波 《计算机与数字工程》 2025年第2期308-313,357,共7页
针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优... 针对黏菌算法易陷入局部最优停滞,收敛速度慢等问题,提出了基于多种混合策略改进的黏菌算法。首先采用混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;在黏菌个体更新位置引入自适应可调节反馈因子协调算法的全局探索与局部开发能力;将教与学优化算法中的随机性学习策略与黏菌算法结合,避免算法在全局的盲目寻优;利用Lévy飞行的变异机制的变异操作,使得算法跳出局部最优。对八个标准的测试函数对改进算法进行寻优性能测试,结果表明,改进后的算法鲁棒性强,寻优精度强,寻优速度快。选取了经典的桁架结构优化问题用算法进行求解,该算法在桁架结构优化设计中优于其他算法,运行更少的迭代次数达到目标函数。 展开更多
关键词 黏菌算法 混沌映射 反馈因子 随机学习策略 莱维飞行 测试函数 桁架优化
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CT成像算法在核燃料组件成像检测中的应用
8
作者 孙尔雁 何高魁 +1 位作者 张向阳 张思颖 《无损检测》 2025年第6期1-8,共8页
探讨了滤波反投影法和代数迭代重建算法在核燃料组件CT成像中的应用,重点分析了扫描帧数、噪声及伪影校正对成像质量的影响。首先,对压水堆核燃料组件的CT扫描结果进行了模拟,分析了滤波反投影法在不同扫描帧数下的成像质量。结果表明,... 探讨了滤波反投影法和代数迭代重建算法在核燃料组件CT成像中的应用,重点分析了扫描帧数、噪声及伪影校正对成像质量的影响。首先,对压水堆核燃料组件的CT扫描结果进行了模拟,分析了滤波反投影法在不同扫描帧数下的成像质量。结果表明,随着帧数的增加,图像质量显著提升,条状伪影逐渐减弱。针对CT图像中的常见环状伪影,研究了双边滤波与高斯滤波的校正效果,发现双边滤波在边缘保留方面优于高斯滤波。此外,采用迭代重建算法对带有本底噪声的图像进行重建,验证了其内在的滤波功能及其对噪声抑制的有效性。通过调整迭代步长(松弛因子)和正则化参数,进一步提升了图像质量,同时保留了图像的细节结构。试验结果表明,迭代算法在抑制噪声和环状伪影方面具备优势,但在细节保留上不及滤波反投影法。该结果可为核燃料组件的高精度CT成像提供有效参考。 展开更多
关键词 滤波反投影算法 迭代成像算法 核燃料组件成像 稀疏视图CT
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基于FDM的ABS/GF复合材料的力学性能分析及工艺参数优化 被引量：1
9
作者 林峰 叶大鹏 《塑料工业》 北大核心 2025年第4期77-85,共9页
为探索熔融沉积制造(FDM)工艺参数对玻璃纤维增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS/GF)复合材料力学性能的影响,为其应用和性能优化提供理论依据,本文通过Plackett-Burman筛选实验、单因素实验以及正交试验,探讨了各工艺参数对材料力学... 为探索熔融沉积制造(FDM)工艺参数对玻璃纤维增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS/GF)复合材料力学性能的影响,为其应用和性能优化提供理论依据,本文通过Plackett-Burman筛选实验、单因素实验以及正交试验,探讨了各工艺参数对材料力学性能的影响,并识别出对拉伸强度和弯曲强度有显著影响的关键参数。在此基础上,基于拉丁超立方采样方法获取实验数据,通过反向传播(BP)神经网络建立工艺参数与力学性能之间的非线性预测模型。最后,通过非支配排序遗传算法II(NSGA-II)多目标遗传算法,对拉伸强度和弯曲强度进行同步优化,得到了Pareto前沿解集,展示了不同参数组合下的优化权衡。结果表明,喷嘴温度、打印层高、打印线宽和打印速度是影响材料拉伸强度和弯曲强度的最显著因素。通过多目标优化,得到了能够同时最大化拉伸强度和弯曲强度的最佳参数组合,拉伸强度和弯曲强度分别提高7.6%和7.2%以上。实验验证结果显示,优化模型的预测值与实验测得值的偏差在可接受范围内,进一步验证了所提出代理模型和多目标优化方法的有效性。 展开更多
关键词 玻璃纤维增强丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物 正交试验 反向传播神经网络 遗传算法 多目标优化
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基于BP神经网络的给水厂混凝剂投加量预测 被引量：1
10
作者 王坤 孙新洋 +4 位作者 黄显怀 唐玉朝 伍昌年 尹翠琴 张良霄 《中国给水排水》 北大核心 2025年第9期53-58,共6页
选取合肥市某给水厂运行数据,使用相关系数法进行筛选后,选取流量、浊度、耗氧量、pH和水温作为预测模型的输入参数,利用多层变分模态分解(VMD)算法捕捉数据信息,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络权重和偏置,建立基于VMD-GA-BP神经网络... 选取合肥市某给水厂运行数据,使用相关系数法进行筛选后,选取流量、浊度、耗氧量、pH和水温作为预测模型的输入参数,利用多层变分模态分解(VMD)算法捕捉数据信息,通过遗传算法(GA)优化BP神经网络权重和偏置,建立基于VMD-GA-BP神经网络的给水厂混凝剂投加量预测模型。该模型评价指标平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)均低于单层VMD-GA-BP模型、输入参数未经多层VMD分解的GA-BP模型和未利用GA优化的VMD-BP模型,相比单层VMD-GA-BP模型,MAE下降37.26%、RMSE下降36.19%、MAPE下降2.44%;与GA-BP模型相比,MAE下降27.03%、RMSE下降23.94%、MAPE下降1.43%;与VMD-BP模型相比,MAE下降40.99%、RMSE下降41.47%、MAPE下降2.83%。结果表明,多层VMD算法与GA的参与提高了模型预测的准确性和稳定性,模型能有效拟合混凝剂投加量变化趋势。 展开更多
关键词 混凝剂投加量 变分模态分解(VMD) 遗传算法(GA) BP神经网络
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基于旗鱼算法优化BP神经网络的水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析 被引量：2
11
作者 刘东 刘海岳 +2 位作者 张祥敏 张亮亮 齐晓晨 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期229-242,共14页
针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦... 针对区域水-能源-粮食耦合系统安全状况难以精准量化问题,该研究构建一种基于旗鱼优化算法改进的BP神经网络模型(sailfish optimization algorithm-back propagation neural network,SFO-BPNN),并将其应用于哈尔滨市2000—2022年WEF耦合系统安全特征测度分析中。采用基于主成分分析法-R聚类分析法-皮尔逊相关系数法-变异系数法的优选方法构建WEF耦合系统安全评价指标体系。深入分析耦合系统安全时间演变特征与关键驱动因子。结果表明:哈尔滨市WEF耦合系统安全指数在研究时段内呈现先波动变化,后大幅提升,最后趋于稳定的趋势。降水量、顷均机电井数目、人均粮食产量和农机总动力等为关键驱动因子。构建的SFO-BPNN模型与传统BP神经网络模型和基于遗传算法优化的BP神经网络模型相比,平均绝对误差分别降低16.94%和3.36%、均方误差分别降低26.40%和16.93%、平均绝对百分比误差分别降低22.89%和2.66%、单次运行时间分别降低31.6%和30.5%、决定系数分别升高0.98%和0.15%,说明SFO-BPNN模型无论从精度还是效率方面都更具优势。研究结果可为水-能源-粮食耦合系统安全特征测度分析提供新模型,同时可为有效防控和降低区域安全风险提供参考。 展开更多
关键词 水-能源-粮食耦合系统 安全特征 旗鱼优化算法 BP神经网络
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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量：2
12
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(BP)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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基于不同机器学习算法构建胸腰椎骨折术后残余腰背痛风险预测模型及评价
13
作者 董晓辉 范卫娟 +1 位作者 关亚妮 李孟喜 《颈腰痛杂志》 2025年第4期639-645,共7页
目的 探究基于不同机器学习算法构建胸腰椎骨折术后残余腰背痛(RBP)风险预测模型,以期为临床准确识别高风险人群、有效防控RBP提供依据。方法 选取2023年1月至2024年6月河北工程大学附属医院收治的278例胸腰椎骨折患者,收集患者临床资料... 目的 探究基于不同机器学习算法构建胸腰椎骨折术后残余腰背痛(RBP)风险预测模型,以期为临床准确识别高风险人群、有效防控RBP提供依据。方法 选取2023年1月至2024年6月河北工程大学附属医院收治的278例胸腰椎骨折患者,收集患者临床资料,并根据视觉模拟评分(VAS)分为RBP组与非RBP组,运用Logistic回归分析确定进入胸腰椎骨折术后RBP预测模型构建的特征变量,采用不同程序包构建风险预测模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)验证其预测效能。结果 随访3个月,成功完成随访者共有274例。274例胸腰椎骨折患者中,术后RBP发生率为14.60%,术后1 d、1周、1个月、3个月RBP组VAS评分高于非RBP组(P<0.05);Logistic回归分析显示,骨密度T值≥-2.5 SD、脊柱后凸角矫正度数是胸腰椎骨折术后RBP的保护因素,筋膜损伤、骨折椎体数、椎体内裂隙征、肌肉减少症、肌肉脂肪浸润程度(MFI)是其危险因素(P<0.05);ROC显示随机森林模型、列线图预测模型、决策树模型预测胸腰椎骨折术后RBP的AUC分别为0.934(95%CI:0.897~0.960)、0.906(95%CI:0.865~0.938)、0.876(95%CI:0.831~0.913),其中随机森林的AUC>列线图AUC>决策树模型AUC(P<0.05)。结论 相比决策树、列线图,基于随机森林算法构建的预测模型对胸腰椎骨折术后RBP的预测效能更好,可有效评估术后RBP的发生概率,为RBP的防控提供指导。 展开更多
关键词 胸腰椎骨折 机器学习算法 残余腰背痛 预测模型 特征变量 预测效能
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激光诱导击穿光谱结合PCA-BP算法的荧光粉检测与识别 被引量：1
14
作者 沈令斌 田丽萍 +1 位作者 田东鹏 刘玉柱 《激光技术》 北大核心 2025年第3期469-474,共6页
为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧... 为了提高电子废弃物的分类回收利用效率,基于激光诱导击穿光谱技术和主成分分析(PCA)算法与反向传播(BP)算法,建立了一种电子荧光粉检测与识别系统来验证该系统的可靠性。以3种不同型号的荧光粉(CRT-B,P43和P47)为例,采用该系统获取荧光粉样品在200 nm~890 nm范围内的激光诱导击穿光谱数据,完成了对光谱谱线校正和元素标定。结果表明,荧光粉CRT-B富含元素Zn、Al,P43富含元素Gd,P47富含元素Y、Si,P47中还检测到微量元素Ce;利用PCA算法分析光谱数据,前3个主成分的贡献率高达99.769%,3种荧光粉在空间中可以被清晰地分开;建立的PCA-BP神经网络模型对CRT-B、P43及P47荧光粉的识别率分别为99.8%、100%和100%。该研究结果对工业生产生活中电子废弃物的快速检测和回收利用是有帮助的。 展开更多
关键词 激光技术 荧光粉检测 高精度识别 激光诱导击穿光谱 主成分分析算法 反向传播算法
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ISSA-BP神经网络的模拟电路故障诊断 被引量：1
15
作者 李安康 李昕 《洛阳理工学院学报(自然科学版)》 2025年第2期62-68,共7页
为了解决使用反向传播(BP)神经网络对模拟电路进行故障诊断时不能有效分类的问题,提出采用改进麻雀搜索算法(ISSA)对BP神经网络寻优的诊断方法。利用变分模态分解(VMD)对模拟电路输出响应进行特征提取;由麻雀搜索算法融入Tent混沌扰动... 为了解决使用反向传播(BP)神经网络对模拟电路进行故障诊断时不能有效分类的问题,提出采用改进麻雀搜索算法(ISSA)对BP神经网络寻优的诊断方法。利用变分模态分解(VMD)对模拟电路输出响应进行特征提取;由麻雀搜索算法融入Tent混沌扰动和高斯变异的方法对BP神经网络参数寻优,构造VMD-ISSA-BP诊断模型;实验电路选取四运放高通滤波电路,该诊断方法相较于BP神经网络具有更高的诊断精度。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 反向传播神经网络 特征提取 故障诊断
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基于LHS-SSA-BPNN的地下厂房支护优化方法
16
作者 陈雨婷 夏天倚 +3 位作者 徐云乾 包腾飞 程健悦 赵向宇 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期162-166,共5页
为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向... 为解决传统地下厂房支护结构优化方法未考虑洞室交错的结构复杂性,以及统计回归模型难以定量地揭示支护参数与评价指标稳定性间复杂的映射关系、耗时长的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法(LHS),结合麻雀搜索算法(SSA)改进的反向传播神经网络(BPNN)的地下厂房支护结构优化方法。该方法首先采用LHS构建样本方案,然后通过Python批量生成用于ABAQUS仿真分析的计算文件,接着将计算结果标准化成综合评价指标值作为学习样本,从锚杆长度和间距两个因素出发考虑支护参数对稳定性的影响,进一步利用SSA-BPNN构建支护参数与评价指标之间的非线性映射,最后用训练完成的SSA-BPNN模型在一定约束条件下的全局空间内搜索最优支护参数。实例分析表明,基于LHS-SSA-BPNN的支护结构优化方法能够准确搜索出最优支护参数,SSA-BPNN预测值与仿真分析结果的拟合度达96.16%,与BPNN相比性能明显提高,验证了该方法在复杂地质条件下地下厂房支护结构优化的优越性和合理性。 展开更多
关键词 地下厂房支护优化 拉丁超立方抽样 麻雀搜索算法 反向传播神经网络
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基于海鸥算法的BP-PID架类作物施药控制系统研究
17
作者 白鑫 李海虹 孙胜 《农机化研究》 北大核心 2025年第9期208-215,共8页
为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海... 为提高架类作物喷雾装备作业的精准化,设计了一种基于BP神经网络PID自适应控制的喷雾控制系统。以速度和流量传感器检测到的数据为依据,运用BP神经网络自主学习能力调整PID参数,完成快速稳定调节机具速度所对应流量的目标,并采用改进海鸥优化算法(SOA)对神经网络的初值进行筛选,解决神经网络初值敏感的问题;在MATLAB/Simulink上对SOA-BP控制系统进行建模仿真,与模糊PID、控制传统PID控制进行对比分析,仿真结果表明,SOA-BP控制系统的调节时间为4.69 s,小于传统PID控制的调节时间7.41 s和模糊PID控制的调节时间4.93 s,且改进BP神经网络自适应控制方法的超调量,减少到1.63%,稳态误差为0.26%,均优于另两种方法。在田间试验过程中,设计了恒定车速与动态车速两种运行状态下的试验,恒定车速下变量喷雾系统达到稳定运行的调节耗时为7.81 s;分别在两种运行状态下进行5次试验,其实测流量与需求流量均有较好的拟合,单位面积喷洒量误差均小于6%。 展开更多
关键词 变量喷雾系统 变挡位跟随控制 控制算法 改进SOA算法 反向传播神经网络
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基于KLDA-IDBO-BP的装甲车发动机故障诊断 被引量：3
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作者 李英顺 于昂 +2 位作者 李茂 贺喆 刘师铭 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期105-113,共9页
润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagat... 润滑油在发动机中发挥作用时携带着大量关于发动机的状态信息,能够对发动机产生的故障进行表征,可利用其对发动机进行故障诊断。以某型装甲车辆发动机为研究对象,提出一种基于核线性判别和改进的蜣螂优化算法优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法。对获取的润滑油数据通过核线性判别分析进行降维处理,降维后的数据作为BP神经网络的输入,通过引入最优拉丁超立方、权重因子以及Levy飞行策略对蜣螂优化算法进行改进,进一步对BP神经网络的关键参数进行优化,建立故障诊断模型,实现对测试数据的故障预测。实验结果验证了新方法在进行故障诊断预测方面的有效性,为装甲车辆发动机的维护和修理提供了科学依据。 展开更多
关键词 润滑油信息 发动机 故障诊断 蜣螂优化算法 反向传播神经网络 核线性判别分析
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履带起重机桁架臂最大静力响应预测
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作者 李金平 张宇 +4 位作者 田一 顾海荣 叶敏 张大庆 徐信芯 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期2731-2740,共10页
为了快速、准确预测不同工况下履带起重机桁架臂结构最大静力响应,提出了一种将BP神经网络和改进的COOT算法(ICOOT)相结合的ICOOT-BP神经网络预测模型。首先,采用Ansys参数化设计语言创建桁架臂在不同工况、杆件尺寸参数和载荷作用下最... 为了快速、准确预测不同工况下履带起重机桁架臂结构最大静力响应,提出了一种将BP神经网络和改进的COOT算法(ICOOT)相结合的ICOOT-BP神经网络预测模型。首先,采用Ansys参数化设计语言创建桁架臂在不同工况、杆件尺寸参数和载荷作用下最大静力响应的参数化模型,获取静力响应训练样本;其次,使用Tent混沌映射和自适应变异方法改进原始COOT算法,提高其优化能力,得到了改进的COOT算法(ICOOT);最后,确定了BP神经网络模型的拓扑结构,利用ICOOT算法优化BP神经网络中的权值和阈值,建立桁架臂静力分析时输入参数与输出响应之间的代理模型ICOOT-BP。研究结果表明:某型履带起重机桁架臂在多种工况下,ICOOT-BP模型能够快速预测桁架臂的最大静力响应,预测结果与有限元分析结果具有高度一致性,位移和应力相对误差绝对值均小于4%,且在预测精度与训练效率方面均显著高于所对比的其他预测模型。所提ICOOT-BP模型极大地提高了履带起重机桁架臂的最大静力响应分析效率,可为桁架臂力学分析与结构优化设计提供准确的结构分析代理模型。 展开更多
关键词 履带起重机 桁架臂 静力响应预测 BP神经网络 改进的COOT算法
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基于ISSA-BP的地震灾害救援装备需求预测
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作者 刘浩 石福丽 +2 位作者 罗雷 李文博 李文渊 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期246-251,共6页
为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行... 为提高地震救援装备调配保障效率,分析国内历史地震救援信息,以受灾人数为预测对象,选取震级、震源深度、地震烈度等8个灾情信息为影响因素,提出一种基于反向传播(BP)神经网络并融合空间金字塔匹配(SPM)混沌映射、正余弦算法和Levy飞行策略的改进麻雀搜索算法(ISSA)的预测模型,结合受灾人数与救援装备间的数量关系,间接预测地震救援装备需求量,并以“12·18积石山地震”救援实例进行验证。结果表明:ISSA-BP模型在预测受灾人数方面精度更高,可有效预测震后受灾人数,从而推算所需救援装备数量。“12·18积石山地震”救援实例验证了模型对震后救援装备需求预测的实用性。 展开更多
关键词 改进麻雀优化算法(ISSA) 反向传播(BP) 地震灾害 救援装备 需求预测
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