基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。     

铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

基于遗传算法与小波神经网络的客流预测研究

针对轨道交通短时客流具有动态性、非线性、不确定性的特点,提出一种基于遗传算法与小波神经网络的轨道交通短时客流预测方法.该方法利用具有全局搜索最优的遗传算法优化小波神经网络,有效的避免了神经网络易陷入局部最小值的缺陷.在分析轨道交通短时客流的特征上,利用实测数据对模型进行验证.结果表明,相比遗传算法优化的BP神经网络模型,单一的小波神经网络模型其预测精度更高,误差更小,能在实际中应用.     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的船舶交通流量预测

为了提高船舶交通流量的预测精度,在BP神经网络的基础上,结合遗传算法(GA)建立一个新的预测模型.该模型利用GA自适应搜索能力和较快的收敛速度,进而确定BP神经网络中的最优权值和阈值.以青岛港2011—2019年船舶交通流量统计数据为例,进行仿真实例验证.结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高船舶交通流量的预测精度,用于预测船舶交通流量具有一定可行性.     

神经网络结合遗传算法用于航迹预测

研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化设计,建立了基于遗传算法的BP神经网络机动目标航迹预测模型。该模型克服了普通神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优点的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。最后,用实测数据进行了验证分析,结果表明,基于遗传算法的神经网络的预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于航迹的预测。     

基子BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例,对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究,结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能.     

基于PSO的神经网络优化证券投资组合方法研究

针对传统人工神经网络中的BP(back propagation)神经网络自身局限以及其迭代次数多、收敛精度不高和泛化性差等缺点,提出了一种基于粒子群(particle swarm optimizer,PSO)算法的BP神经网络优化证券投资组合方法.在BP神经网络优化方法中,采用PSO算法替代了BP神经网络的梯度下降法,得到最优解,从而对BP神经网络模型进行优化.将该方法应用于证券投资组合的优化中,实验结果证明:该优化方法优于传统的BP神经网络优化方法.     

基于PCA-GA-BP模型对污水BOD的预测

针对污水处理系统的非线性、强耦性,结合主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和BP神经网络,提出了改进阈值参数的模型。以某污水处理厂月数据为例,利用PCA选取主参数的变化因子作为BP神经网络的输入,运用GA优化BP神经网络的权值预测BOD值,并与无优化BP网络的预测结果进行比较。结果表明:新模型对污水处理的预测平均误差为10～12,最大相对误差为1.7%,预测精度高,收敛速度快。     

遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。     

基于GA-BP神经网络的交叉口短时交通流预测

交叉口车辆运行效率不高主要由两个原因造成:一是目前很多交叉口交通信号的配时与实际交通流不匹配;二是当前短时交通流预测的时长集中在5～15min,过长的时间间隔无法给信号控制提供准确的数据支撑。为了改善这种状况,提出了一种基于优化的BP(Back Propagation)神经网络的交叉口短时交通流预测方法。首先针对流量预测提出了准实时的概念,其次引入BP神经网络,再利用遗传算法对BP神经网络进行优化,最后在优化的BP神经网络的基础上建立交叉口短时交通流预测模型,且将传统的预测时长从5min缩短到5s。利用南京市某一道路交叉口采集的数据对提出的预测方法进行验证,结果表明:与传统的BP神经网络以5min为预测时长相比,该预测方法以5s为预测时长能够将预测精度提高77%。     

基于BP神经网络的遗传算法在短时交通流预测中的应用

将BP神经网络和遗传算法的结合点进行改进,并以此为基础提出新的优化算法。新算法设计简单,易于实现,能有效地解决局部极小问题,加快收敛速度,增强网络的适应能力,预测效果明显优于BP算法。     

基于进化规划的BP神经网络学习

通过对将传统的BP算法和遗传算法应用到BP神经网络的学习的研究和分析,指出它们存在的缺陷。提出一个改进的进化规划算法,并将其应用于BP神经网络的权值优化。取XOR问题和4奇偶性问题的实验对传统的进化规划算法和改进的进化规划算法进行实验对比。实验结果表明,本文中提出的改进的进化规划算法优于前2个算法。     

基于神经网络的GPS高程拟合方法优选及精度分析

针对现有的几种神经网络GPS高程拟合方法,讨论了利用遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值和阀值的原理;结合分布较均匀、现势性较好的GPS和水准联测数据,试算了基于神经网络的GPS高程拟合。拟合结果表明:基于PSO算法优化的BP神经网络的拟合精度优于GA算法,误差相对更小。     

基于遗传算法优化BP神经网络的交通流预测

为了使传统的BP神经网络算法能够适用于中时交通流预测,提出一种基于遗传算法优化深层BP神经网络算法。将传统遗传算法优化的BP神经网络进行了优化和调整,分别在不同的隐含层数量、输入节点数量以及隐含层节点数量的条件下进行多次实验,从预测精度和运算效率两个方面综合考虑得到了针对中时交通流预测的最优神经网络结构。以此结构通过MATLAB R2016b进行仿真实验,精度指标采用平均相对误差(Mean Relative Error, MRE),准确率及均等系数(Equality Coefficient, EC)进行综合判断。结果表明,在30 min内,交通流预测的MRE低于3%,准确率和EC则分别高于95%和0.98,而预测延长至60 min内时,MRE仍然能够保持在低于7%的水平,准确率和EC则分别保持在80%和0.95以上。     

泥石流危险性SIGA-BP神经网络评价方法及应用

泥石流危险度是由泥石流危险因子综合判定的,然而危险因子有主次之分,要从众多泥石流危险因子中筛选出作用最大的主要危险因子是很困难的,利用自适应免疫遗传算法SIGA(Self-adaptive Immune Genetic Algorithm)对BP神经网络进行优化,获得了与云南省最相关的7项泥石流危险因子,建立了基于SIGA的BP神经网络模型,并对10组泥石流沟数据进行预测,得到了较高的预测结果。     

退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.     

PSO-BP混合预测模型及在港口集装箱吞吐量预测中的应用

运用粒子群优化算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权值参数进一步精确优化,从而建立基于粒子群优化的BP神经网络模型.运用该模型对某港口集装箱吞吐量进行预测.应用结果表明,该预测模型不仅能较好地拟合港口集装箱吞吐量的历史数据,同时对港口集装箱吞吐量的远期预测也具有较好的效果.     

基于遗传BP算法的我国汽车保有量预测

在对我国中长期汽车保有量预测时,针对传统BP算法的不足,采用遗传算法优化BP算法的连接权值,使优化后的BP网络的训练速度和预测精度得到了有效提高,说明该方法具有较好的实用性和推广价值.     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的.