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基于进化规划的BP神经网络学习 总被引:3,自引:1,他引:3
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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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神经网络结合遗传算法用于航迹预测 总被引:5,自引:1,他引:5
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。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2016,(2)
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。 相似文献
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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. 相似文献
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BP神经网络收敛性问题的改进措施 总被引:9,自引:0,他引:9
BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施。 相似文献
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基于BP神经网络的人口预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点. 相似文献
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基于BP神经网络的旅游交通安全评价分析研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文阐述了BP神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。 相似文献
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为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性. 相似文献
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分析了交通冲突数与其影响因素之间及交通冲突数与安全性之间的关系;以交通冲突数作为其影响因素与道路安全性之间的"转换器",提出了基于BP神经网络的高等级公路交织区安全评价模型;为高等级公路交织区安全评价开辟了新的途径。 相似文献
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基于BP神经网络的预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
耿悦敏 《广东交通职业技术学院学报》2007,6(4):46-48
预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。 相似文献
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准确的短时交通流预测是交通控制和交通诱导的依据. 提出一种基于改进灰狼算法(TGWO)优化BP 神经网络的短时交通流预测模型(TGWO-BP),有效提高短时交通流预测精度. 针对标准灰狼算法(GWO)收敛速度慢,容易陷入局部极值的问题,提出一种自适应递减的收敛因子,使灰狼算法区分全局搜索和局部搜索;改进灰狼个体的位置更新公式,引入惯性权重,调节惯性权重大小使灰狼算法具有跳出局部极值的能力;对比分析TGWO-BP、GWOBP 、PSO-BP、BP这4 种短时交通流预测模型,结果显示,TGWO-BP的短时交通流预测模型误差为10.03%,达到较好的预测精度. 相似文献
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结合遗传算法与BP神经网络算法预测城市物流需求量,通过算例对比证明了遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于单一算法.基于物流业的广泛性提出采用3种物流需求量作为网络的输出指标,提高了物流需求量预测的广度与可信度,并提出了一种连续预测未来数年物流需求量的方法以便于运用于实际决策之中. 相似文献