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改进HHO算法优化的BPNN模型在管道腐蚀速率预测中的应用
1
作者 线岩团 苗育华 +1 位作者 相艳 郭军军 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第11期4222-4231,共10页
油气管道在运行过程中常会出现腐蚀问题,建立合理的模型并准确预测管道的腐蚀速率具有重要的现实意义。针对传统BP神经网络模型的不足,采用新型Sine混沌映射对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法进行改进,建立了基于改进... 油气管道在运行过程中常会出现腐蚀问题,建立合理的模型并准确预测管道的腐蚀速率具有重要的现实意义。针对传统BP神经网络模型的不足,采用新型Sine混沌映射对哈里斯鹰优化(Harris Hawk Optimization,HHO)算法进行改进,建立了基于改进哈里斯鹰优化算法的优化BP神经网络(Improved Harris Hawk Optimization-Back Propagation Neural Network,IHHO-BPNN)模型,并对比分析了IHHO-BPNN模型、HHO-BPNN模型及传统BPNN模型对管道腐蚀速率的预测精度。输油管道腐蚀速率的预测结果表明,IHHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为1.473%和0.001,HHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差分别为4.647%和0.004,而传统BPNN模型的预测精度较差;南海油田管道腐蚀速率的预测结果表明,IHHO-BPNN模型的平均绝对百分比误差和均方根误差均低于HHO-BPNN模型和传统BPNN模型;混沌映射的引入改善了种群的多样性并可以更好地探索寻优空间,有助于提高HHO-BPNN模型的预测精度。 展开更多
关键词 安全工程 管道腐蚀速率 哈里斯鹰优化算法 混沌映射 bp神经网络 模型精度
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改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程拟合方法 被引量：1
2
作者 伍勇 《地理空间信息》 2025年第2期108-111,共4页
针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题,改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷,使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式,提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性,利用改进海鸥算... 针对BP神经网络受参数初始权值和阈值影响高程拟合精度问题,改进海鸥算法弥补BP神经网络缺陷,使拟合模型得到更优参数。将海鸥算法加入混沌映射初始种群和改变惯性权重运动方式,提高算法寻优精度、收敛速度且具有鲁棒性,利用改进海鸥算法的最优适应度个体神经元连接权值和阈值,以此建立改进海鸥算法优化BP神经网络的GPS高程异常值拟合预测模型,通过实际工程GPS高程数据对模型进行检核。结果表明提出改进优化模型比传统BP神经网络模型拟合精准性、稳定性高,对数据适应度更好,是一种可靠拟合模型。 展开更多
关键词 海鸥算法 混沌映射 bp神经网络 高程拟合
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基于C-I-WOA-BP神经网络的钻压温度补偿方法
3
作者 武丹 张星 +2 位作者 王飞 仵磊 高国旺 《西安石油大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-97,共8页
为了提高小井眼随钻参数测量中钻压测量的准确性,补偿温度对应变片的影响,克服传统BP神经网络学习过程收敛速度慢、对初始值和偏置值敏感、学习率不稳定、容易陷入局部最小值的缺陷,提出一种混沌映射的自适应鲸鱼优化算法优化BP神经网络... 为了提高小井眼随钻参数测量中钻压测量的准确性,补偿温度对应变片的影响,克服传统BP神经网络学习过程收敛速度慢、对初始值和偏置值敏感、学习率不稳定、容易陷入局部最小值的缺陷,提出一种混沌映射的自适应鲸鱼优化算法优化BP神经网络的C-I-WOA-BP温度补偿模型。首先,采用混沌映射的方法优化传统鲸鱼算法(WOA)的初始种群方式;然后通过自适应权重调整优化WOA的收缩包围机制;再通过WOA算法优化BP神经网络的权重系数;最后,综合对比BP网络、CWOABP网络、IWOABP网络和C-I-WOA-BP网络的性能。结果表明,C-I-WOA-BP网络提高算法收敛速度,具有全局探索能力和局部开发能力,稳定性好,能有效降低温度对钻压参数测量的影响。 展开更多
关键词 bp神经网络 温度补偿 混沌映射 鲸鱼算法 自适应权重
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基于改进SSA-BP神经网络的弹丸全弹道飞行时间预测 被引量：1
4
作者 郝博 徐才宪 +1 位作者 姜琦 杨斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期130-134,141,共6页
采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系... 采用改进的麻雀搜索算法对BP神经网络的权值与阈值进行全局最优,在麻雀搜索算法中引入Tent混沌映射策略来初始化种群,同时引入高斯变异和高斯扰动策略以及自适应惯性权重策略,提高SSA算法跳出局部最优的能力和求解精度,以提高在弹道系数、发射角度、风速和弹丸初速已知的条件下对弹丸全弹道飞行时间预测的准确性与稳定性。结果表明,改进SSA-BP预测模型提高了弹丸全弹道飞行时间预测的稳定性与准确性。 展开更多
关键词 弹丸全弹道飞行时间 bp神经网络 SSA优化算法 Tent混沌映射 高斯变异
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基于Sine-SSA-BP算法的寒冷地区大型会展中心建筑能耗估计
5
作者 陈坤鹏 厉朋 +2 位作者 刘雪峰 李爽 李文书 《微型电脑应用》 2025年第11期188-192,共5页
为了提升寒冷地区大型会展中心建筑能耗估计准确性,提出基于Sine混沌映射—麻雀搜索算法—BP神经网络(Sine-SSA-BP)算法的寒冷地区大型会展中心建筑能耗估计方法。构建能耗评估指标体系;利用核主元分析算法对指标数据进行压缩;通过Censu... 为了提升寒冷地区大型会展中心建筑能耗估计准确性,提出基于Sine混沌映射—麻雀搜索算法—BP神经网络(Sine-SSA-BP)算法的寒冷地区大型会展中心建筑能耗估计方法。构建能耗评估指标体系;利用核主元分析算法对指标数据进行压缩;通过CensusXl2季节调整方法将指标数据转化为时间序列;利用BP神经网络构建建筑能耗估计模型,通过Sine混沌映射和SSA优化网络参数,输出模型训练结果。实验结果表明,所提出的方法的RMSE均低于0.2,远低于另外2种方法的RMSE,证明所提出的方法可以反映真实的中心建筑能耗变化。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Sine混沌映射 bp神经网络 寒冷地区 建筑能耗 核主元分析
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遗传算法优化BP神经网络的短时交通流混沌预测 被引量：157
6
作者 李松 刘力军 解永乐 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1581-1585,共5页
为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几... 为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 展开更多
关键词 交通流预测 混沌理论 bp神经网络 遗传算法
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基于CSSA-BPNN模型的胶结充填体动态抗压强度预测 被引量：3
7
作者 王小林 梅佳伟 +3 位作者 郭进平 卢才武 王颂 李泽峰 《有色金属工程》 CAS 北大核心 2024年第2期92-101,共10页
充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体... 充填采矿法二步骤回采时胶结充填体稳定性受爆破扰动而降低。为快速准确地获得充填体动态抗压强度,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)进行了40组不同应变率的单轴冲击实验,以灰砂比、充填体密度、养护龄期和平均应变率作为输入参数,充填体动态抗压强度作为输出参数,建立了一种基于Logistic混沌麻雀搜索算法(CSSA)优化BP神经网络(BPNN)的预测模型,并与传统BPNN和麻雀搜索算法优化的BPNN进行了对比分析。结果表明:CSSA-BPNN模型的平均相对误差为4.11%,预测值与实测值之间拟合的相关系数均在0.96以上,模型预测精度高。CSSA-BPNN模型的均方根误差为0.395 0 MPa,平均绝对误差为0.359 2 MPa,决定系数为0.995 2,均优于另外两种预测模型。实现了对充填体动态抗压强度的准确预测,可大幅减小物理实验量,为矿山胶结充填体的强度设计提供了一种新方法。 展开更多
关键词 混沌麻雀搜索算法(CSSA) bp神经网络(bpNN) 胶结充填体 分离式霍普金森压杆(SHPB) 动态抗压强度
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基于改进Logistic-SSA-BP神经网络的地铁短时客流预测研究 被引量：8
8
作者 胡明伟 何国庆 +1 位作者 吴雯琳 赵千 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期90-97,共8页
地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经... 地铁客流的变化规律存在着一定周期性和潮汐性,针对地铁客流的预测有助于提高城市轨道系统的运营效率,实现轨道交通智慧化运营。为提高地铁短时客流预测结果的准确度,提出了一种基于Logistic混沌映射麻雀算法(Logistic-SSA)优化BP神经网络的地铁客流短时预测模型。该模型通过Logistic混沌映射初始化麻雀算法种群,再利用改进后的麻雀算法优化BP神经网络,达到提高BP神经网络的全局搜索能力和收敛效率;以深圳地铁西乡站进、出站AFC刷卡数据为例,利用构建的预测模型开展客流预测实验,并通过3种准确性评价指标(MAE、RMSE、MAPE),评价改进前后模型预测的准确性。研究结果表明:改进的Logistic-SSA-BP预测模型平均绝对百分误差分别为14.96%和13.73%;与传统BP预测模型相比,其客流预测结果具有更高的准确性。 展开更多
关键词 交通工程 地铁 短时客流预测 LOGISTIC混沌映射 麻雀算法 bp神经网络
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基于改进的SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型研究 被引量：11
9
作者 刘伟韬 李蓓蓓 +2 位作者 杜衍辉 韩梦珂 赵吉园 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期98-105,115,共9页
机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,... 机器学习与寻优算法的结合在矿井突水水源识别上得到广泛应用,但突水水样数据具有随机性且寻优算法易陷入局部最优,提高模型泛化能力和跳出局部最优需进一步研究。针对上述问题,提出了一种改进的麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络模型,用于对矿井突水水源进行定量辨识。以鲁能煤电股份有限公司阳城煤矿为研究对象,通过常规离子浓度分析、Piper三线图对该煤矿水样的水化学特征进行分析,初步判断矿井水来源于奥灰含水层和三灰含水层,并确定Na^(+)+K^(+)浓度、Ca^(2+)浓度、Mg^(2+)浓度、HCO_(3)^(-)浓度、SO_(4)^(2-)浓度、Cl^(-)浓度、矿化度、总硬度、pH值作为突水水源识别指标;建立基于改进SSA-BP神经网络的矿井突水水源识别模型:首先进行SSA参数设置,引入Sine混沌映射使麻雀种群均匀分布,然后通过计算适应度值进行麻雀种群的更新,引入随机游走策略扰动当前最优个体,如果满足终止条件,则获得最优BP神经网络权重和阈值,最后基于构建的BP神经网络,输出识别结果。研究结果表明:①改进的SSA-BP模型在训练集上的识别准确率达95.6%,在测试集上的识别准确率达100%。②改进的SSA-BP神经网络模型与BP神经网络模型、SSA-BP神经网络模型对比结果:BP神经网络模型误判率为5/18,SSA-BP神经网络模型的误判率为2/18,改进的SSA-BP神经网络模型误判率为0,迭代10次后趋于稳定,且与设定的目标误差相差最小,初始适应度值最优,识别结果可信度高。③将阳城煤矿5组矿井水水样数据作为输入层数据输入到训练好的模型中,矿井水水样的主要来源为奥灰含水层、三灰含水层和山西组含水层,模型识别结果与水化学特征分析的结论相互印证,实现了精准区分。 展开更多
关键词 矿井突水水源识别 水化学特征 麻雀搜索算法 bp神经网络 混沌映射 随机游走策略
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BP学习算法在CNN发电机建模中应用
10
作者 施伟锋 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期9-13,共5页
在应用混沌神经网络(CNN)进行同步发电机的建模过程中,对于CNN的学习,网络训练过程的收敛性很难控制。在研究了BP学习算法及其一些改进方法进行人工神经网络训练的轨迹收敛特性后,观测到运用梯度下降动量与自适应学习速率相结合的BP学... 在应用混沌神经网络(CNN)进行同步发电机的建模过程中,对于CNN的学习,网络训练过程的收敛性很难控制。在研究了BP学习算法及其一些改进方法进行人工神经网络训练的轨迹收敛特性后,观测到运用梯度下降动量与自适应学习速率相结合的BP学习算法的神经网络训练轨迹的收敛特性良好。在用基于Aihara混沌神经元构成的3层反馈CNN进行同步发电机建模的应用中,用该BP学习算法对CNN进行了训练。结果表明:用该BP算法进行CNN发电机建模具有学习速度快和均方误差曲线轨迹收敛性好的特点,而且所建立的CNN同步发电机模型运行的动态过程误差小。 展开更多
关键词 bp算法 混沌神经网络 发电机 建模
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基于改进海鸥优化算法的BP神经网络及其应用 被引量：4
11
作者 闫向彤 张健 +2 位作者 乔煜哲 董鹏辉 熊友锟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期165-168,共4页
针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混... 针对传统反向传播(BP)神经网络在预测时随机产生的初始权值、阈值影响准确性的问题,提出一种改进的海鸥优化算法(ISOA)对BP神经网络的初始阈值、权值进行寻优。首先,为提高海鸥优化算法(SOA)的收敛精度和跳出局部最优的能力,使用Sine混沌映射初始化种群,引入非线性参数A,在海鸥攻击时引入乘除策略进行扰动,同时在攻击阶段后引入反向学习策略。然后,使用ISOA优化BP神经网络初始权值、阈值,解决对初值敏感和易陷入局部最优的问题。最后,在冻结裂隙砂岩动态冲击试验中进行峰值应力预测,结果表明:对比原始BP、粒子群优化(PSO)-BP和SOA-BP,ISOA优化后的BP神经网络对峰值应力预测精度更高。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 海鸥优化算法 混沌映射 乘除策略 反向个体
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多策略SMA-BP神经网络的空气质量指数预测 被引量：5
12
作者 文昌俊 陈洋洋 +1 位作者 何永豪 陈凡 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期78-86,共9页
针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维... 针对BP神经网络预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进黏菌算法(ISMA)优化BP神经网络的预测模型,引入Tent混沌映射克服初始种群分布不均的缺点,针对黏菌算法位置更新的随机性和后期容易陷入局部最优等问题引入领导者策略和莱维飞行策略,利用自适应反向学习策略扩大搜索空间并用23组基准函数加以测试。随后利用ISMA算法优化BP网络模型的初始权值和阈值,构建ISMA-BP空气质量指数预测模型,最后将收集到的779组空气质量指数数据代入预测模型中进行测试分析,实验结果表明,与BP神经网络模型、GWO-BP、SMA-BP模型相比,ISMA-BP模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方误差为3.8402,平均绝对误差分别为1.5078。 展开更多
关键词 黏菌算法 Tent混沌映射 反向学习策略 bp神经网络 灰色关联 度空气质量预测
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基于优化WOA-BP策略的土体冻胀率因素敏感性定量分析 被引量：1
13
作者 姚兆明 孔宏水 +1 位作者 王洵 齐健 《河南城建学院学报》 CAS 2024年第4期47-57,共11页
土体冻胀是寒区工程建设面临的重要挑战之一,对其进行准确预测和敏感性分析,对于保障工程安全与稳定、预防结构变形与破坏至关重要。针对东北某矿区三种土样,在不同冷端温度、含水率和干密度条件下,实施了单向冻结且不补水的冻胀实验。... 土体冻胀是寒区工程建设面临的重要挑战之一,对其进行准确预测和敏感性分析,对于保障工程安全与稳定、预防结构变形与破坏至关重要。针对东北某矿区三种土样,在不同冷端温度、含水率和干密度条件下,实施了单向冻结且不补水的冻胀实验。基于实验数据,分析了影响冻胀率的关键因素,构建了以干密度、含水率、冷端温度、比重及结冰温度为输入变量的WOA-BP预测模型,引入Chebyshev混沌映射与自适应权重调整策略,优化得到Chebyshev混沌映射自适应权重的WOA-BP神经网络。经验证,该模型预测误差小,可以较好地预测土体的冻胀率。结合Garson算法、扰动法及蒙特卡洛模拟等三种方法,对土体冻胀率的影响因素进行了敏感性分析,所得结果一致。该矿区土样的冻胀率对干密度、比重、含水率、冷端温度、结冰温度变化的敏感程度依次降低。 展开更多
关键词 土体冻胀率 因素敏感性 WOA-bp神经网络 Chebyshev混沌映射 Garson算法 蒙特卡洛模拟
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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测 被引量：15
14
作者 赵侃 师芸 +1 位作者 牛敏杰 王虎勤 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第10期44-48,104,共6页
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的... 针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 分段线性混沌映射 萤火虫算法 bp神经网络 PM_(2.5)浓度预测
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基于BCL-ASA-BP神经网络的模拟电路板芯片故障诊断 被引量：7
15
作者 王力 刘学朋 张亦弛 《电子测量技术》 北大核心 2022年第14期164-171,共8页
针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,... 针对模拟电路板芯片故障界定标准不明确和实现快速、准确分类困难的问题,本文提出了一种基于双元卷积Logistic原子搜索算法(BCL-ASA)优化BP神经网络(BCL-ASA-BP)的故障诊断模型。首先,对电路板芯片不同状态下的温度进行采集和特征提取,并采用欧氏距离对特征进行融合,建立含有芯片故障界定标准的故障特征模型。接着,利用双元卷积Logistic映射初始化原子搜索算法的种群规模和位置,提高收敛速度和精度。然后,通过BCL-ASA优化BP神经网络寻优过程,获得最优权值和阈值。最后,将芯片故障特征模型输入到BCL-ASA-BP神经网络中进行训练和测试,完成电路板芯片故障诊断。实验采用电源电路板进行可靠性分析,结果表明,BCL-ASA-BP对芯片故障综合诊断准确率可达98.35%,较传统BP算法提升13.9%。 展开更多
关键词 双元卷积Logistic混沌映射 原子搜索算法 bp神经网络 模拟电路板芯片 故障诊断
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基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比 被引量：1
16
作者 温文 龚祝平 《河南科学》 2013年第8期1197-1201,共5页
针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题,选取了两种改进预测模型,即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型.并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验.实验表明,两种改进模型比BP神经网络预... 针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题,选取了两种改进预测模型,即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型.并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验.实验表明,两种改进模型比BP神经网络预测模型具有更好的预测性能,并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测精度更高. 展开更多
关键词 混沌时间序列 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法
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基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级识别 被引量：3
17
作者 周伦钢 赵松波 +1 位作者 仝戈 许亮 《人民黄河》 CAS 北大核心 2023年第7期130-133,162,共5页
为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度,构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标,避免冗余变量干扰,提... 为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度,构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标,避免冗余变量干扰,提升模型的训练速度;利用CPSO算法优化BP神经网络的初始权重,提高模型的收敛性及对水工钢闸门安全等级的分类能力。经过验证分析,基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级评估模型的评估结果与实际的水工钢闸门安全等级基本吻合,识别精度明显优于IG-BP、IG-GA-BP、IG-PSO-BP模型。 展开更多
关键词 信息增益 混沌粒子群优化算法 bp神经网络 安全等级识别 水工钢闸门
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基于改进的减法平均优化算法与BP神经网络的人脸识别 被引量：1
18
作者 杨泽锐 胡红萍 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期725-736,共12页
本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法... 本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法可能陷入到局部最优解的问题,并通过23个基准函数的极值寻优验证了ISABO的有效性。针对静态的人脸图像的分类识别问题,本文依次利用直方图均衡化处理方法和高斯滤波处理方法进行图像预处理,再利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对图像进行特征提取,最后利用ISABO算法优化BP神经网络实现人脸图像分类,这样建立了基于ISABO和BP神经网络的人脸识别模型ISABO-BP。实验结果表明,本文提出的ISABO-BP在ORL人脸数据库的人脸识别平均准确率为97.50%,优于其他比较算法,并且拥有良好的稳定性,有效降低了误识率、拒识率以及拒错比。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析法 减法平均优化算法 黄金正弦算法 混沌映射 bp神经网络
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改进果蝇算法优化BP神经网络预测汽油辛烷值 被引量：6
19
作者 韦修喜 陶道 黄华娟 《山东大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期20-28,36,共10页
针对BP神经网络存在预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进果蝇算法优化BP神经网络(back propagation neural network)预测模型。将混沌映射、判别因子与变步长机制引入果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)中,... 针对BP神经网络存在预测精度不佳、预测结果不稳定的问题,提出改进果蝇算法优化BP神经网络(back propagation neural network)预测模型。将混沌映射、判别因子与变步长机制引入果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)中,得到改进后的自适应混沌果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm with chaos and discriminant factors,CDFOA),并利用测试函数对算法进行性能验证。利用CDFOA优化BP神经网络的初始权值与阈值,构建基于CDFOA优化BP神经网络对于汽油辛烷值的预测模型CDFOA-BP。将采集到的60组汽油数据输入预测模型进行测试分析。预测结果表明,与FOA-BP模型、PSO-BP模型、SSA-BP模型和BP神经网络模型相比,CDFOA-BP模型在预测精度与预测稳定性上均优于其他4种模型,验证该模型的有效性与可行性。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 混沌映射 判别因子 函数测试 bp神经网络 辛烷值
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基于TWOA-BP的矿井冲击地压分级预测研究 被引量：1
20
作者 邵光波 李华强 张涛 《煤炭技术》 CAS 2024年第9期34-37,共4页
为提高煤矿开采工作的安全性,准确预测煤矿冲击地压灾害发生,提出冲击地压分级预测的TWOA-BP模型。先通过灰色关联分析法(GRA)筛选冲击地压的影响因素作为TWOA-BP预测模型的输入层,最终确定8项影响因素后,采用鲸鱼算法(WOA)对BP神经网... 为提高煤矿开采工作的安全性,准确预测煤矿冲击地压灾害发生,提出冲击地压分级预测的TWOA-BP模型。先通过灰色关联分析法(GRA)筛选冲击地压的影响因素作为TWOA-BP预测模型的输入层,最终确定8项影响因素后,采用鲸鱼算法(WOA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,随后利用Tent混沌映射初始化鲸鱼种群以增加种群多样性,最终解决了BP模型收敛速度慢和易陷入局部极小的问题。研究结果表明:与其他预测模型相比,TWOA-BP方法具有收敛速度快、预测精度高、操作简便等特点。 展开更多
关键词 灰色关联分析法 Tent混沌映射 鲸鱼算法 bp网络模型 收敛速度 预测精度
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