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《中国航海》2021,(2)
为提高船舶交通流量预测的准确性,针对BP神经网络随机确定初始权值和阈值的缺点,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)改进BP神经网络的ABC-BP船舶交通流量预测模型。利用人工蜂群算法全局搜索能力和不易陷入局部最优的特点,对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,并以青岛港船舶交通流量统计数据为例,进行实例验证。结果显示,与传统的BP神经网络以及遗传算法(GA)优化的BP神经网络预测模型相比,ABC-BP模型平均绝对百分比误差(MAPE)低至3.361 8%,不仅避免了局部最优,而且通过简单的参数设置就能够显著提高船舶交通流量的预测精度。表明本模型在船舶交通流量预测上是有效可行的。 相似文献
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对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度. 相似文献
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由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。 相似文献
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《中国修船》2020,(4)
为诊断与分析船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障,文章采用基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化BP神经网络(GA-BP神经网络)的故障诊断方法。首先利用Maxwell软件平台故障仿真得到的定子三相电流作为特征信号,通过小波包分解重构以及PCA降维的处理方式,生成15维的样本数据,降低了网络规模以及处理计算时间,并针对传统BP神经网络收敛速度慢以及易陷入局部极小值的特点,利用GA算法对BP神经网络权值与阈值进行优化。通过样本数据对GA-BP神经网络进行训练测试,验证了PCA和GA-BP神经网络对于船舶同步发电机定转子匝间短路故障诊断具有可行性以及准确性。 相似文献
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船舶各种设备故障的早期诊断和预测,对船舶的安全运行具有非常重要的意义。由于船舶上设备繁多,运行环境特殊,因此,各种设备的故障症状与故障原因之间关系十分复杂,使用传统诊断方法在实际应用中效果不理想。BP神经网络在故障诊断中有广泛的应用,但由于BP网络采用的是沿梯度下降的搜索求解算法,存在收敛速度慢,且容易陷入局部极小等问题。而遗传算法具有全局搜索速度快的优点。为此,采用自适应遗传算法来优化BP神经网络,并以船舶主机轴系的故障诊断为实例,证明遗传算法优化的BP网络方法非常适用于对船舶各种设备故障的早期诊断和预测。 相似文献