基于多种群竞争进化的车辆超载网络检测

针对车辆超载检测中复杂的数据处理,提出了基于BP( Back Program)网络的非线性检测模型.为了克服神经网络在梯度学习中存在的收敛速度慢,容易陷入局部极小等不足,将多种群竞争机制引入到免疫进化中,提出了一种新的基于实数编码的多种群竞争免疫算法,并基于车辆轴重检测数据实现了BP网络的权值和阈值优化.实验结果验证了...     

遗传神经网络在导航传感器故障诊断中的应用

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.     

基于神经网络算法的码头新型分缝结构优化研究

针对码头分缝结构设计中存在问题,以神经网络算法、遗传算法为基础算法提出将遗传算法中个体的权值和阈值作为神经网络算法权重值和阈值。通过算法性能分析,结果表明改进算法能够提高算法最优值。并将算法应用到码头分缝设计中,结果表明能够提高分缝效果。     

改进PSO-ANN神经网络算法在船舶安全性预测方面的研究应用

利用神经网络网络的自学习能力强、并行计算快、容错性高的特点来评估船舶航行安全性状态,同时利用微粒群算法(PSO)优化反向传播神经网络的连接权值和阈值。阐述反向传播神经网络在船舶航行安全性系统状态评测中的流程,相对于目前的船舶航行安全性预测方法,本文提出的智能模型具有结构简单及预测精度高等优点。     

优化的BP网络在船舶故障诊断中的应用

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。     

基于神经元网络的钻杆热处理温度信号校正

神经网络是非线性系统建模的重要方法。反向传播（BP）算法常常用于神经网络的权值训练中，但是BP算法收敛慢。为此，将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习。采用这一建模方法对石油钻杆在热处理中的温度测量偏差进行校正。研究结果表明，该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度，适用于工业过程中测量信号的在线校正。     

基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制及仿真研究

将神经网络与PID控制结合起来,提出了基于BP神经网络整定的蒸汽发生器水位PID控制方法,采用BP学习算法调整控制器神经网络的连接权值,通过对系统性能的学习实现了控制器参数的在线整定,仿真结果表明,所设计的控制器具有良好的控制性能。     

基于GA优化BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测

为了提高港口集装箱吞吐量的预测精度,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2012-2018年集装箱吞吐量统计数据为例,进行实例验证。结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型能显著地提高港口集装箱吞吐量的预测精度,用于预测港口集装箱吞吐量具有一定可行性。     

基于GA-BP的船舶同步发电机定转子绕组匝间短路故障诊断研究

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。     

基于CAWOA-BP的船舶凝给水系统故障诊断

为克服传统专家经验在故障诊断方面的不足,实现船舶凝给水系统的智能诊断,在标准BP神经网络基础上提出一种优化后的CAWOA-BP故障诊断模型。采用混沌映射以及自适应权重调整策略优化WOA鲸鱼算法,利用优化后的WOA鲸鱼算法改进BP神经网络的权值及阈值矩阵。由于船舶凝给水系统的状态监测数据是复杂多维度数据,利用UMAP降维算法对原始数据进行降维。最后,利用降维处理后的数据训练CAWOA-BP神经网络模型,实现故障诊断。通过对正常及故障数据的学习,发现优化后的CAWOA-BP模型相比于标准BP,WOA-BP,PSO-BP故障诊断模型具有更高的准确率、精确率、召回率及预测误差。研究表明,基于优化后的CAWOA-BP神经网络故障诊断方法能够更加精确实现船舶凝给水系统的故障诊断。