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边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒子群算法优化BP神经网络模型,实现混合算法,在保持BP网络算法误差反向传播修正权值特点的同时,将网络权值和阈值粒子化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而加快收敛速度和提高收敛精度,避免传统粒子群结合BP网络算法的"早熟"现象;通过与其他算法进行边坡稳定性评价的比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。 相似文献
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为提高中欧班列出口需求量的预测精度,提出将改进粒子群算法(IPSO)与胶囊神经网络(Capsule-NN)相结合的预测模型(IPSO-Capsule-NN)。与全连接神经网络不同,胶囊神经网络通过动态路由算法增强了模型的拟合能力和泛化能力。利用改进粒子群算法优化胶囊神经网络的神经元数量、迭代次数以及学习率,以克服人为设定模型参数随机性较大导致模型精确度不高的不足之处。此外,针对标准粒子群算法存在的缺点,提出一种非线性递减惯性权重并引入Levy飞行对粒子群算法的全局寻优能力和收敛速度进行优化。将采用spearman秩相关性分析得到的11个因素作为中欧班列出口需求量的影响因素并对其进行预测,结果表明:胶囊神经网络具有2层隐含层时,IPSO-Capsule-NN模型预测精度更高。 相似文献
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为了解决人体对WiFi信号遮蔽和最小二乘支持向量机参数优化的问题,提出了一种顾及用户朝向的粒子群优化最小二乘支持向量机指纹定位方法。建立全向指纹库,采用粒子群优化算法求出最小二乘支持向量机最优参数,通过最小二乘支持向量机训练出定位模型,将待测点指纹信息输入定位模型中,最终估算出待测点位置坐标。仿真实验结果表明所提算法在定位误差上达到0.72 m,普通的粒子群优化最小二乘支持向量机算法定位误差为0.84 m,提高了室内定位精度,具有实际的应用价值。 相似文献
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针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,并且程序量较小。仿真实验中,将算法应用于6个典型测试函数中,并与其它改进粒子群算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的收敛速度,明显提高了粒子群算法的优化性能。 相似文献
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建立弓网耦合动力学模型,采用软件MATLAB的Simulink模块对该模型进行动态仿真,获取接触线表面不平顺和弓网接触力数据;对接触线表面不平顺和弓网接触力数据进行归—化处理后,分别作为非线性自回归(NARX)神经网络的输入和输出;对传统的贝叶斯正则化算法进行改进,并采用改进的贝叶斯正则化算法进行NARX神经网络权值修正,得到改进的NARX(NARX-IR)神经网络方法;利用NARX-IR神经网络方法进行接触线表面不平顺与弓网接触力的关联分析.采用根均方误差和相关系数,对基于LM算法的BP(BP-LM)神经网络方法、基于传统贝叶斯正则化算法的NARX(NARX-BR)神经网络方法和NARX-IR神经网络方法进行性能评价.结果表明:BP-LM神经网络方法难以描述接触线表面不平顺与弓网接触力的复杂关联关系;不论在训练还是预测中,NARXIR神经网络方法的根均方误差均小于NARX-BR神经网络方法,而相关系数则大于NARX-BR神经网络方法.由此可推断:NARX-IR神经网络方法更适合于分析接触线表面不平顺与弓网接触力的关联关系. 相似文献
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由于通信网络诱导时延的存在会对列车牵引制动系统造成影响,因此对时延精准预测并实现补偿十分重要。提出了一种基于改进粒子群(PSO)算法优化的最小二乘法支持向量机(LS-SVM)算法对列车通信网络时延进行预测,搭建了列车网络控制系统半实物平台,使数据通过多功能车辆总线(MVB)进行传输,分别改变车辆控制单元(VCU)特征周期及负端口数量大小,以获取大量不同特性的时延数据。将数据分组后利用改进的PSO算法优化LS-SVM算法进行预测仿真。仿真结果表明,与传统的LS-SVM算法及Elman神经网络算法的预测方法相比,所提出的方法在列车通信网络的时延预测方面具有更好的快速性和准确性。 相似文献
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针对25 Hz相敏轨道电路故障的复杂性,提出一种模拟退火(SA,Simulated Annealing)算法与BP神经网络相结合的故障诊断方法。发挥SA算法全局寻优的特点来优化BP神经网络的学习过程,避免网络训练时间长和陷入局部极小值;通过Matlab进行仿真分析,结果表明,将该方法应用于轨道电路故障诊断,可有效提高故障诊断效率和准确度。 相似文献
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经过研究发现,火灾的发生机率具有双重性,即随机性与不确定性。而运用火灾自动报警系统检测火灾信号,就是将不确定的一面转化成比较准确的一面。基于此,利用BP神经网络算法计算和探测火灾图像的形成规律和信号特征,给出神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案。并对一系列的火灾样本图像和干扰图像进行实验。研究结果表明:此方法能更有效地减少火灾的误报警率,提高火灾报警的准确率。 相似文献
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针对传统神经网络建模的不足提出了一种改进型的柔性神经网络。阐述该网络在学习、训练过程中不仅可以调节连接权,而且加强了对网络非线性函数参数的实时修改,通过多自由度的训练与调整,使所建网络达到最佳的性能。给出了所建网络的结构与学习算法,并通过算例的形式将其与传统BP神经网络及传统已有柔性神经网络进行了全方位比较。结果表明,改进型网络由于其三自由度调节参数的能力,具有比传统BP网络及已有柔性神经网络更强的学习能力,它以最少的迭代循环次数实现了期望精度。 相似文献
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岩爆是铁路隧道建设中主要灾害之一。为了准确预测铁路隧道岩爆烈度等级,以岩石应力系数σθ/σc、岩石脆性系数σc/σt以及弹性能量指数Wet作为岩爆烈度评价指标,提出一种基于混合粒子群优化算法优化的径向基(RBF)神经网络岩爆预测模型。首先在国内外研究成果基础上,选取80组已有岩爆实例作为模型基础数据;然后运用结合了模拟退火算法的粒子群算法(混合PSO)改进径向基神经网络,通过训练数据选取最优的权值W和基函数标准差σ,得到混合PSO-RBF神经网络岩爆烈度预测模型;最后将模型应用于实际铁路隧道工程进行验证。研究结果表明:该模型兼顾个体最优和全局最优,能够正确、有效的对铁路隧道岩爆等级做出预测,为铁路隧道岩爆预测提供了一种新方法。 相似文献
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针对隧道等隐蔽空间环境复杂,干扰严重,最小二乘位置解算方法定位精度低的情况,研究一种结合最小二乘(Least Square,LS)位置求解方法的BP(Back Propagation)神经网络定位算法.首先基于超宽带(Ultra Wide Band,UWB)系统到达时间差(Time Difference Of Arri... 相似文献
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使用神经网络建模是非线性系统辨识的一个重要方法。为克服传统BP算法训练多层前向神经网络进行系统辨识中存在的一些问题,本文提出一种使用双向权值调整学习算法训练单隐层前向神经网络进行非线性系统辨识的方法。此辨识方法使用结构简单的单隐层前向神经网络,在正向阶段由Moore-Penrose广义逆确定输出权值,反向阶段则按误差梯度下降原则对隐层权值进行调整。算法能在正向和反向两个过程对网络的权值做出调整,具有较快的学习速度,并且能在一定程度上保证神经网络的泛化能力。通过基准辨识仿真实验验证,基于此方法的非线性系统辨识具有建模结构简单、训练速度快且辨识精度高的特点。 相似文献