共查询到10条相似文献,搜索用时 37 毫秒
1.
2.
3.
4.
将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络. 相似文献
5.
BP神经网络在沉降预测过程中存在预测精度有限、收敛速度慢等缺点。为提高BP神经网络在高铁沉降预测中的精度,基于改进的果蝇算法(FOA),利用其味道浓度函数来代替BP神经网络中的梯度函数,建立果蝇算法优化BP神经网络的预测模型—FOA-BP模型。通过果蝇种群迭代寻优获取最合适的权值和阈值,重新构建BP神经网络进行沉降预测。分别采用BP神经网络算法与FOA-BP神经网络算法对某高铁路基沉降监测点的沉降趋势进行预测,将两种算法的迭代次数、均方误差与平均相对百分比误差3个指标进行对比分析,结果表明:FOA-BP神经网络算法的三种指标均远小于BP神经网络算法,其模型精度更高,预测速度更快。 相似文献
6.
7.
《石家庄铁道大学学报(自然科学版)》2014,(2)
在分析铁路货运量预测方法的基础上,针对标准BP神经网络的不足,提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度,以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力;其次,利用附加动量因子,通过对以前经验的积累,既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性,又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷;最后,采取改变学习率的方法,给定一个较大的学习率初始值,在学习的过程中学习率不断减小,网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解,还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运量的相关数据对改进BP神经网络进行了验证。验证的结果表明,改进的BP神经网络预测模型在相对误差和迭代次数上有较大改善,对铁路的货运量预测很有效。 相似文献
8.
《铁道标准设计通讯》2014,(2)
为提高轨道电路故障处理效率和正确率,对轨道电路的多故障诊断方法进行研究。建立基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断模型,用某轨道电路实测数据进行训练和测试,选择基于BP神经网络的故障诊断方法进行对比。结果表明:基于最小二乘支持向量机的轨道电路故障诊断方法能有效实现轨道电路5种故障的诊断,且具有更快的运算速度。与BP神经网络故障诊断方法比较,故障诊断正确率提高了17.14%,运算时间减少2/3。 相似文献
9.
提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。 相似文献
10.
《铁道标准设计通讯》2015,(11):104-109
针对25 Hz相敏轨道电路故障的不确定性与模糊性,提出一种基于Mamdani模糊神经网络的轨道电路故障智能诊断改进方法。采用自适应-动量BP学习调整法对模型参数进行训练优化,给出推导过程,并讨论系统参数初始值的设定。仿真实验表明,在相同实验条件下改进方法降低了训练误差,并有效地提高了诊断学习过程的稳定性与收敛速度,对25 Hz轨道电路故障进行智能模糊诊断是可行的。 相似文献