基于神经网络和遗传算法的系泊线长度参数优化

摘 要: 针对多成分系泊线三段长度如何取值的问题,采用一种基于神经网络和遗传算法对深海多成分锚泊系统长度进行优化。应用AQWA软件计算多点系泊FPSO,其时域结果直接用于训练BP神经网络。从而利用神经网络的非线性映射功能构建替代锚泊时域计算网络,大大缩短了优化所需的时间。以FPSO最小平面运动值为目标函数,锚链破断强度作为约束条件,采用遗传算法优化系泊长度。计算结果表明,与传统设计的锚泊长度相比,优化后FPSO在各个浪向下纵荡横荡值均能减少20%以上。 关键词:系泊;神经网络;遗传算法;优化     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

FMS故障诊断的神经网络方法研究

文中对神经网络理论应用于FMS(Flexible Manufacture System,柔性制造系统)故障诊断进行研究,在介绍了神经网络基本理论的基础上,提出一种FMS故障诊断的神经网络计算方法。     

基于BP神经网络的预测模型

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。     

基于ABC优化BP神经网络的船舶交通流量预测

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...     

基于机器视觉的车辆检测与参数识别研究进展

近年来公路交通运输快速增长,交通车辆的快速准确检测与识别对智能交通系统和交通基础设施运维具有重要意义.随着机器视觉和深度学习技术的迅速发展及其在目标检测领域的广泛应用,车辆目标检测和参数识别也取得新的突破.该文从车辆参数的识别方法和应用研究两方面梳理了机器视觉和深度学习在车辆检测与参数识别领域的研究现状、最新研究成果和...     

基于神经网络的车辆急加速工况驾驶性评价研究

针对驾驶性评价中主观评价一致性差及客观评价无法反映人体主观感受的问题,基于对急加速工况的特点分析,构建了急加速工况的驾驶性客观评价体系,并使用BP神经网络搭建驾驶性主观评分预测模型,建立主客观评价间的映射关系.最后,通过实车试验得到驾驶性主客观评价数据集,对神经网络进行训练和测试.结果表明,预测模型的整体准确率在95％...     

正交异性组合桥面构造优化

正交异性组合桥面由于其较好的抗疲劳性能和静力承载能力、相对较轻的自重近年来在实际工程中得到较多应用。正交异性组合桥面通常由正交异性钢板和混凝土层组成,在加入混凝土层后结构刚度发生较大变化,若正交异性板仍采用传统正交异性钢桥面的构造形式将会造成不必要的钢材用量和焊接量增加。采用遗传算法,以单位面积造价最小为目标,结合现有规范考虑了构造约束和承载能力约束两类约束条件,采用两种应力控制方案,对不同桥面板跨度和混凝土厚度的正交异性组合桥面的构造进行优化。同时解决了构造改变导致荷载分配改变对承载能力分析造成的影响。优化结果表明,桥面跨度4.5m时,与未优化组合桥面相比,优化方案用钢量可降低1.7%~10.1%,焊接量可降低16.5%~31.8%。     

SOFM和HMM在旋转机械升降速全过程故障诊断中的应用

HMM模型是一个处理非平稳时间序列的统计模型。针对旋转机械升降速过程振动的特点,本文提出了利用SOFM神经网络对振动信号进行矢量量化,并用量化后的序列训练HMM模型,利用该模型对旋转机械升降速过程进行故障诊断。实验证明该方法是比过程的一种有效的诊断手段。     

小波分析技术在故障诊断中的应用

小波分析是20世纪80年代中期发展起来的新的数学理论和方法,并已在实践中得到了广泛应用。本文对小波分析、小波分析与神经网络相结合的小波网络及小波分析与模式识别相结合在故障诊断中的应用进行了详细的介绍,最后指出了这一领域有待进一步研究的问题和发展趋势。