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分割树遗传算法的不规则物流园区布局研究
1
作者 张思奇 郑一明 李冠洋 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第1期71-76,83,共7页
结合物流工程中不规则物流园区功能区块布局中存在的问题,寻找合理的布局设计,为保证当前及未来持续时间内园区准确平稳运作,需要减少运作成本,以及提升运作效率。这里首先分析了物流园区的发展现状,同时对物流园区未来的发展需求进行... 结合物流工程中不规则物流园区功能区块布局中存在的问题,寻找合理的布局设计,为保证当前及未来持续时间内园区准确平稳运作,需要减少运作成本,以及提升运作效率。这里首先分析了物流园区的发展现状,同时对物流园区未来的发展需求进行了预测,并结合功能区块的物流量及面积,对物流园区的功能区块进行了划分。采用栅格结构,以物流成本最小及综合相关度最大为目标函数的集合划分模型,分析分割树遗传算法在不规则物流园区布局上的合理性,利用分割树的编码和解码方式,将遗传算法和分割树相结合。在此基础上,通过案例详细分析了分割树遗传算法在不规则物流园区布局中的具体实现方案。最后,通过实例上的运用,可以看到该模型和算法应用在不规则物流园区布局中存在的不足,并对物流园区布局的前景进行了展望。 展开更多
关键词 不规则物流园区 分割树 遗传算法 神经网络预测 矢量化模块 功能区布局
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基于卫星遥感甲烷监测信息的可视化分析系统的设计与实现
2
作者 万勇 王丽娜 +3 位作者 范路 李立刚 戴永寿 陈芳芳 《微型电脑应用》 2026年第1期101-103,108,共4页
为了更好地分析和展示卫星遥感获得的甲烷浓度信息,介绍了一种基于卫星遥感数据的可视化分析系统。所提出的系统利用Python爬虫技术获取卫星数据,结合ECharts可视化技术进行数据处理和展示。为了提高日均甲烷浓度预测的准确性,提出了基... 为了更好地分析和展示卫星遥感获得的甲烷浓度信息,介绍了一种基于卫星遥感数据的可视化分析系统。所提出的系统利用Python爬虫技术获取卫星数据,结合ECharts可视化技术进行数据处理和展示。为了提高日均甲烷浓度预测的准确性,提出了基于遗传算法优化长短时记忆(LSTM)神经网络模型参数的时序预测算法。遗传算法不断优化参数,使得LSTM模型更适应日均甲烷浓度数据的特征,将预测精度提高了9.8%。所提出的可视化系统和时序预测算法的应用有助于更好地分析和展示卫星遥感数据,为相关部门提供甲烷浓度信息。 展开更多
关键词 甲烷监测 数据可视化 遗传算法 长短时记忆神经网络 时间时序预测
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基于PSO-BP的水质监测系统设计
3
作者 张凌飞 赵明玉 +2 位作者 赵展文 陈博行 陈洋洋 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期33-41,共9页
为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后... 为提高水质监测系统覆盖范围并提升系统鲁棒性,设计一种以LoRa技术为通信方式,结合BP神经网络的水质监测系统。利用多节点采集水质的温度、pH值、总溶解固体(TDS)、氧化还原电位(ORP)等参数,通过无线传输技术将数据传输至汇聚节点,之后上传至云端物联网平台并实时下载到本地数据库,以支持网络模型处理和数据可视化分析,实现了多区域信息采集。再结合粒子群优化(PSO)算法优化BP神经网络的水质参数预测模型,实现对水质参数的预测补充,以提高系统的鲁棒性。通过实验验证系统水质信息采集的准确性以及参数预测模型的可靠性,结果表明,粒子群优化算法优化的BP神经网络模型对于pH值、温度、TDS和ORP四个参数的预测平均绝对百分比误差分别降低0.8269%、1.9475%、1.1039%和0.3125%,能够满足监测系统的需求。 展开更多
关键词 水质监测 无线传输 LoRa技术 粒子群优化算法 BP神经网络 参数预测
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基于GA-BP神经网络的碳纤维复合芯导线压接缺陷识别方法
4
作者 杜志叶 黄子韧 +2 位作者 俸波 岳国华 廖永力 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期315-328,共14页
碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出... 碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出一种碳纤维复合芯导线压接缺陷的漏磁检测信号缺陷特征提取方法。通过实验优化,以漏磁检测信号数据中7个峰值点的幅值、21个相对位置信息和7个波形类型信息作为缺陷判断特征值,有效地提高了缺陷种类和缺陷程度识别的准确度。对碳纤维芯导线进行磁性制备,并研制相对应的漏磁检测装置,生产106根不同类型、不同程度的碳纤维芯压接缺陷样品,得到613组漏磁检测信号数据并完成特征值提取,搭建基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络。实测数据表明,该方法可以有效地完成对碳纤维复合芯导线压接缺陷类型的识别,同时对缺陷程度的识别准确率可达到94.31%。 展开更多
关键词 碳纤维复合芯导线 缺陷识别 磁性制备 漏磁检测 遗传算法 BP神经网络
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基于改进灰狼算法的磁悬浮离心泵优化设计
5
作者 赵伟国 路一帆 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期280-289,共10页
为了提高磁悬浮离心泵的水力效率,选取某型号的磁悬浮离心泵为研究对象,在流量15 L/min、转速6000 r/min的工况下以泵的效率最大值作为优化目标,基于泵的基本方程采用Plackett-Burman试验设计筛选出对效率影响最为显著几何参数,最终选... 为了提高磁悬浮离心泵的水力效率,选取某型号的磁悬浮离心泵为研究对象,在流量15 L/min、转速6000 r/min的工况下以泵的效率最大值作为优化目标,基于泵的基本方程采用Plackett-Burman试验设计筛选出对效率影响最为显著几何参数,最终选出叶片进口边交点节圆直径、节圆切线与工作面切线的夹角、叶片工作面型线半径、叶片背面型线半径、前盖板轴面投影线与竖直方向的夹角作为优化变量。采用最优拉丁超立方设计方法设计了50组试验方案,并结合数值模拟的方法计算出相应的扬程和效率,引入RBF神经网络进行训练得到优化变量与优化目标之间的近似模型,最后利用改进后的灰狼算法进行寻优。结果表明:经过优化,磁悬浮离心泵的扬程提高了0.06 m,水力效率提高了0.56个百分点,同时流量-扬程曲线变得更加平滑,使泵的运行更加稳定;优化后叶轮流道变宽,流道内的压力梯度变小,漩涡在径向收缩,叶片工作面的漩涡几乎消失,流动状况有所改善;叶轮流道内湍动能分布更加合理,同时低湍动能区域增加,流动损失减少,叶片做功能力提高,水力效率也因此提高。 展开更多
关键词 磁悬浮离心泵 改进灰狼算法 RBF神经网络 水力效率 湿法刻蚀清洗设备
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基于改进随机森林算法与多尺度卷积神经网络的频率选择表面敏捷设计
6
作者 王义富 廖广昕 +7 位作者 李华萍 任燕飞 黄浩然 蒋伟 郑沈理 郭嘉诚 杜力 杜源 《通信学报》 北大核心 2026年第1期267-278,共12页
针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量... 针对传统频率选择表面(FSS)结合神经网络的设计存在预测偏差大、数据集成本高的问题,提出基于改进随机森林(RF)与多尺度卷积神经网络(MS-CNN)的FSS敏捷设计框架。改进RF通过电磁特性分裂准则与多特征交互评估,优化采样策略,构建高质量数据集,达到均方误差(MSE)<2.0的预测精度仅需1157组样本,较传统采样减少61%;MS-CNN采用3×1、5×1、7×1多尺度卷积核提取电磁响应特征,结合频率梯度损失函数,0°/70°入射角下TE/TM双极化S_(21)曲线预测MSE低至2.2。以MS-CNN为预测代理,结合粒子群优化(PSO)的逆向设计,输出满足25~33 GHz频段S_(21)≥-1.5 dB、0°~70°入射角稳定、双极化适配的FSS参数,经HFSS验证达标,同时在20~28 GHz验证了模型泛化性。 展开更多
关键词 频率选择表面 随机森林算法 多尺度卷积神经网络 粒子群优化
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基于社交扩散和自适应负采样的推荐算法
7
作者 蔡晓东 李婷 苏一峰 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期52-61,共10页
基于图神经网络的社交推荐算法利用社交网络提升推荐系统的性能。但是现有算法大多直接将原始社交图整合到推荐系统中,忽略了社交网络中存在的非同质性社交连接,从而为推荐系统引入噪声信息。此外,现有负采样策略选择固定难度的负样本,... 基于图神经网络的社交推荐算法利用社交网络提升推荐系统的性能。但是现有算法大多直接将原始社交图整合到推荐系统中,忽略了社交网络中存在的非同质性社交连接,从而为推荐系统引入噪声信息。此外,现有负采样策略选择固定难度的负样本,容易产生假负样本,导致模型对用户偏好的区分度不足。为解决上述问题,该文提出了一种基于社交扩散和自适应负采样的推荐算法。首先,对社交网络执行前向扩散和用户兴趣引导去噪操作,生成用户的同质性社交表示;然后利用多视图表征对齐方法,以最大化用户表示在去噪社交图、原始社交图和用户-项目交互图间的互信息,进而优化用户表示质量;最后,根据正样本预测评分选择自适应难度的负样本,实现正负样本相似度边界的动态校准,以提升模型的整体性能。实验结果表明,该算法较当前先进推荐算法效果显著,在数据集Douban上的召回率和归一化折扣累积增益分别提升了11.99%和10.54%,在数据集Epinions上分别提升了15.62%和11.14%,在数据集Yelp上分别提升了13.80%和14.90%,验证了其能有效缓解噪声干扰,区分正负样本之间的细微差别。 展开更多
关键词 推荐算法 社交网络 图神经网络 扩散模型 对比学习 负采样
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基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补
8
作者 席艳 洪年芳 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期180-186,共7页
无线传感器网络监测数据中的缺失数据可能包含关键的网络状态信息,若被错误处理,这些有价值的信息数据将永久丢失,无法进行网络管理、故障排除和决策制定。为此,提出基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补方法。利用布谷鸟... 无线传感器网络监测数据中的缺失数据可能包含关键的网络状态信息,若被错误处理,这些有价值的信息数据将永久丢失,无法进行网络管理、故障排除和决策制定。为此,提出基于随机森林的无线传感器网络监测数据缺失多重插补方法。利用布谷鸟算法改进K-Means算法以去除网络监测数据离群点,并采用神经网络算法对网络监测数据实施分类。通过回归分析模型对预处理的数据进行单一插补,基于随机森林完成二重插补,将其结合到一起,实现传感器网络监测数据缺失多重插补。仿真结果表明,所提方法插补后数据的最大空闲时间在5 s左右,与原数据相近。10项用户端网络流量数据的平均插补误差为1.5025,证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 无线传感器网络 多重插补 随机森林 监测数据缺失 神经网络算法 改进K-MEANS算法
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基于感性工学与BP神经网络的电动修枝剪造型设计优化
9
作者 杨梅 张帆 苏兆婧 《工业设计》 2026年第2期143-146,共4页
文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量... 文章从用户情感需求与产品造型设计要素出发,结合数学模型相关理论与方法构建回归模型,实现高适应性的产品设计,从而解决目标产品设计与用户实际需求难以深度匹配的问题。首先,采用语义差异量表法,系统收集用户对目标产品的感性意象量化数据,并进行归纳与分类;其次,对目标产品模型进行模块化分解,对各模块进行数字化编码,利用所获得的情感意象评价值与模型数据进行模型训练;最后,通过二次语义差异法问卷实验验证方法的有效性。在此基础上,基于BP神经网络预测情感评价最优的产品造型,并进行第二轮用户问卷评分,以检验模型精度。该方法有助于缓解农业工具设计实践中主观需求向客观设计转化过程中存在的匹配不足问题。 展开更多
关键词 工业设计 BP神经网络 遗传算法 感性工学 电动修枝剪
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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
10
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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涡轮叶片缘板阻尼结构多参数同步优化设计
11
作者 杨光 臧朝平 姜延 《机械制造与自动化》 2026年第1期51-55,共5页
涡轮机中,缘板阻尼器是通过接触面摩擦能量耗散来抑制叶片振动。由于摩擦界面接触力的非线性特性,昂贵的高保真计算成本导致阻尼器的几何设计具有很高挑战性。为此,提出了一种缘板阻尼结构多参数同步优化方法。以含缘板阻尼结构的涡轮... 涡轮机中,缘板阻尼器是通过接触面摩擦能量耗散来抑制叶片振动。由于摩擦界面接触力的非线性特性,昂贵的高保真计算成本导致阻尼器的几何设计具有很高挑战性。为此,提出了一种缘板阻尼结构多参数同步优化方法。以含缘板阻尼结构的涡轮叶片为研究对象,由多谐波平衡法求解强迫振动响应,采用BP神经网络构建高精度代理模型。以振动幅值最低为优化目标,采用遗传算法优化求解缘板阻尼器最优尺寸参数的组合。仿真结果表明:优化后的缘板阻尼结构减振性能得到极大的优化,与未优化相比叶片峰值振幅降低了49.84%。 展开更多
关键词 涡轮机 缘板阻尼结构 多谐波平衡法 神经网络 遗传算法 多参数同步优化
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42CrMo钢超声辅助滚挤压工艺参数优化
12
作者 刘玲玲 付浩然 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期161-170,共10页
为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确... 为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确性检验,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优的问题;基于SPEA2SDE与NSGA-Ⅱ算法进行了二维双目标ZDT测试函数和三维多目标DTLZ测试函数的性能测试,并通过对比两种算法的Pareto前沿解证明了SPEA2SDE算法的优异性。最后进行了超声辅助滚挤压试验验证,优化后的表层性能最大误差均控制在5%以下,证明了优化算法的精确性。 展开更多
关键词 超声辅助滚挤压 RBF神经网络 SPEA2SDE算法 NSGA-Ⅱ算法 ZDT测试函数 DTLZ测试函数
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遗传算法-反向传播神经网络优化蛋白核小球藻蛋白的提取工艺及其抗氧化活性研究
13
作者 杨雯雯 王莹桂 +1 位作者 王婷婷 贾娟 《粮食与油脂》 北大核心 2026年第3期126-133,共8页
以蛋白核小球藻粉为原料,采用超声破碎辅助酶法提取蛋白质。以蛋白质提取率为指标,通过单因素和响应面试验设计,并结合遗传算法-反向传播神经网络模型,确定最优提取条件,并对蛋白质提取液的抗氧化活性进行测定。结果表明:最佳提取工艺... 以蛋白核小球藻粉为原料,采用超声破碎辅助酶法提取蛋白质。以蛋白质提取率为指标,通过单因素和响应面试验设计,并结合遗传算法-反向传播神经网络模型,确定最优提取条件,并对蛋白质提取液的抗氧化活性进行测定。结果表明:最佳提取工艺为液料比36∶1(mL/g)、超声时间15 min、超声功率390 W、酶添加量3.5%(以蛋白核小球藻粉质量计)、酶解时间120 min,在此条件下蛋白质提取率为(30.64±0.03)%。当提取液中蛋白质质量浓度为1.0 mg/mL时,对DPPH自由基的清除率达(96.14±1.17)%,对ABTS自由基的清除率达(95.76±0.88)%,对羟基自由基的清除率达(92.76±0.07)%,还原力为0.683±0.001。 展开更多
关键词 蛋白核小球藻 蛋白质 超声破碎辅助酶 响应面法 遗传算法-反向传播神经网络 抗氧化活性
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基于机械臂氩弧焊工艺参数预测与优化研究
14
作者 闫渭丘 田军委 +2 位作者 苏宇 刘雪松 张杰 《金属加工(热加工)》 2026年第3期38-45,共8页
针对机械臂氩弧焊中焊接参数与焊缝性能存在的高维非线性耦合问题,设计了4因素(焊接速度、气体流速、焊接电流、摆动幅度)5水平的正交试验,以熔宽和熔深作为关键焊缝性能指标,构建了系统的试验数据集,并通过正交试验对焊接参数进行优化... 针对机械臂氩弧焊中焊接参数与焊缝性能存在的高维非线性耦合问题,设计了4因素(焊接速度、气体流速、焊接电流、摆动幅度)5水平的正交试验,以熔宽和熔深作为关键焊缝性能指标,构建了系统的试验数据集,并通过正交试验对焊接参数进行优化。基于此,对比分析了多种数据驱动预测模型的性能,结果表明:所提出的BP神经网络与信念规则库(BP-BRB)混合模型在测试集上表现出最优的预测精度,其预测结果的均方误差(MSE)总和由传统BP模型的1.534947显著降至1.170058,精度提升约23.78%,有效提升了对复杂焊接过程的建模能力。为进行对比,将3种工艺下的焊缝分别标记为:试样1(PSO-GA融合算法优化)、试样2(正交试验优化)及试样3(优化前基准工艺)。结果表明:融合算法优化后的焊接效果最好,试样1相较于试样2,焊接效率提升了1.5%,试样3的焊缝宽深比提高了61.74%,焊接效果提升显著。 展开更多
关键词 焊接参数 遗传算法 神经网络 粒子群算法
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基于EEMD-AFSA-CNN的混凝土坝变形预测模型
15
作者 付思韬 赖宇杰 +1 位作者 顾冲时 顾昊 《水利水电科技进展》 北大核心 2026年第1期48-53,共6页
为解决混凝土坝原型监测数据存在噪声干扰,用于变形预测的智能算法超参数众多且调优困难等问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-人工鱼群算法(AFSA)-卷积神经网络(CNN)的混凝土坝变形预测模型。该模型利用EEMD对原始变形数据进行分... 为解决混凝土坝原型监测数据存在噪声干扰,用于变形预测的智能算法超参数众多且调优困难等问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)-人工鱼群算法(AFSA)-卷积神经网络(CNN)的混凝土坝变形预测模型。该模型利用EEMD对原始变形数据进行分解获取本征模态函数(IMF),采用小波阈值去噪方法对含噪IMF分量进行去噪处理并对各分量进行重构,并基于AFSA优化CNN模型的超参数,将重构后的数据用参数寻优后的CNN模型进行训练,并将训练好的模型用于预测。某特高拱坝实例验证结果表明,与CNN、极限学习机(ELM)、反向传播(BP)神经网络等模型进行对比,该模型在混凝土坝变形预测中具有更高的精度和更强的稳定性。 展开更多
关键词 混凝土坝变形预测 集合经验模态分解 人工鱼群算法 卷积神经网络 小波阈值去噪
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基于GA-BP神经网络的鸡舍有害气体浓度预测研究
16
作者 孙希宇 任守华 +2 位作者 彭彦斌 石嘉敏 张仕豪 《中国家禽》 北大核心 2026年第2期95-102,共8页
为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提... 为更精准地调控鸡舍内有害气体浓度,保障鸡的健康生长,试验基于遗传算法对反向传播(BP)神经网络优化的鸡舍有害气体浓度预测方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值,利用遗传算法的全局搜索能力,使得模型避免出现局部最优解的情况,有效提升预测结果的准确性。结果显示:GA-BP神经网络预测模型对有害气体浓度预测结果准确性更高,以均方根误差(RMSE)、决定系数(R^(2))作为评价指标,在二氧化碳、硫化氢、氨气浓度预测上RMSE值分别为42.43、0.03、0.48,R^(2)值分别为0.94、0.96、0.96,均优于BP神经网络预测模型。研究表明,GA-BP神经网络模型能够较准确预测鸡舍内有害气体浓度,可为鸡舍有害气体调控提供技术支持。 展开更多
关键词 鸡舍 遗传算法 BP神经网络 有害气体 预测模型
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传统木结构复杂损伤的图神经网络诊断方法
17
作者 葛子毅 姜绍飞 +1 位作者 桂悦源 宋华霖 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第2期132-139,共8页
针对传统木结构损伤识别算法在参数空间完备性、高维数据利用效率及局部-整体损伤联合诊断能力上的不足,提出基于图神经网络(GNN)的多模态数据融合损伤识别方法。首先,以结构节点加速度响应以及材性参数为输入,融合传感器拓扑关系构建... 针对传统木结构损伤识别算法在参数空间完备性、高维数据利用效率及局部-整体损伤联合诊断能力上的不足,提出基于图神经网络(GNN)的多模态数据融合损伤识别方法。首先,以结构节点加速度响应以及材性参数为输入,融合传感器拓扑关系构建图结构数据,实现节点间损伤特征的交互传递与协同识别。其次,提出联合识别算法,由局部损伤识别网络(LCGCN-LDI)与整体材性劣化网络(GCN-MPI)组成,分别对节点进行损伤识别及对材性参数进行修正。最后,试验验证联合识别算法的结构损伤综合识别精度达94.7%,局部损伤准确率为97.6%,自振频率预测误差由传统模型的28.9%降至9.4%。结果表明,联合识别算法对传统木结构复杂损伤的识别效果优于传统算法,具备较强的精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 传统木结构 结构健康监测 损伤识别算法 图神经网络
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基于随机森林算法的BP神经网络模型在坝基渗压水位预测中的应用
18
作者 王卓群 王建新 +2 位作者 王惠民 盛金昌 冯俊 《人民黄河》 北大核心 2026年第1期150-154,共5页
为提高水电站坝基渗压水位预测精度,提出一种基于随机森林的BP神经网络模型(RF-BP模型)。以白鹤滩水电站为例,基于2021年8月1日至2023年2月23日坝基18个渗流测点数据进行分析。选取GA(遗传算法)-BP、PSO(粒子群算法)-BP、RF、LSTM(长短... 为提高水电站坝基渗压水位预测精度,提出一种基于随机森林的BP神经网络模型(RF-BP模型)。以白鹤滩水电站为例,基于2021年8月1日至2023年2月23日坝基18个渗流测点数据进行分析。选取GA(遗传算法)-BP、PSO(粒子群算法)-BP、RF、LSTM(长短期记忆网络)-BP模型,与RF-BP模型的预测精度进行对比。考虑到渗压水位与库水位存在一定的相关性,对两者的皮尔逊相关系数进行计算。结果表明:在OH-WML1-1、OH-WML1-2和OH-WML5-3典型测点,RF-BP模型的MAE、RMSE、MAPE最小,预测精度最高,这突出了随机森林算法在优化因子选择方面的显著效果。测点渗压水位与库水位相关性越强,RF-BP模型的预测精度越高,说明了渗压水位与库水位之间的相关性对预测准确性有重要影响。 展开更多
关键词 渗压水位 随机森林算法 BP神经网络 精度 白鹤滩水电站
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面向Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测的GA-BP神经网络模型
19
作者 覃树宏 梁锦 《电镀与精饰》 北大核心 2026年第1期116-122,130,共8页
Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genet... Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能与其制备工艺参数之间存在复杂的非线性关系,需要具有很强的非线性拟合能力,才能捕捉输入参数与耐磨性能之间的复杂关系,在进行模型求解时可避免陷入局部最优而降低预测精度。为此,提出遗传算法-反向传播(Genetic Algorithm-Backpropagation,GA-BP)神经网络模型,对Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测方法展开研究。选用50 mm×50 mm×5 mm 304不锈钢板材作为基体材料进行预处理,使用电镀液配方对镀液进行配置;采用恒电流脉冲电镀模式完成复合电镀,并利用多功能摩擦磨损试验机进行耐磨性能试验;构建基于BP神经网络的Ni-SiC纳米镀层耐磨性能预测模型,并引入遗传算法对BP神经网络模型的阈值和权值展开寻优,将磨损量作为模型输出,实现Ni-SiC纳米镀层的耐磨性能预测。试验表明,利用本文方法获取的磨损量预测值与磨损量真实值之间的误差最大仅为0.2 mg,预测后的R^(2)为0.988,预测结果的拟合优度较高,应用效果较好。 展开更多
关键词 Ni-SiC纳米镀层 耐磨性能预测 GA算法 BP神经网络 摩擦磨损
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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
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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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