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改进梯度下降BP算法在地下水位预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文给出了BP神经网络预测模型的原理,分析了标准BP算法缺陷,通过改变学习率和增加动量项改进BP算法。用改进的算法预测某地地下水位,并对训练过程进行优化,实验结果表明,改进的BP神经网络能有效地提高地下水位预测的速度和精度,比标准BP算法预测性能有较大改善。 相似文献
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对BP神经网络算法进行了改进,克服了直接使用神经网络算法进行路径规划的不足之处。仿真表明,设计了附加动量项的BP神经网络,能有效地提高算法的收敛速度。最后在MAT-LAB中给出了在有静止和运动障碍物的动态环境中路径规划仿真结果,结果表明此方法是可行的。 相似文献
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应用改进BP神经网络建立中厚板凸度预报的三层神经网络预报模型,用自适应学习速率法和附加动量法两种改进BP算法结合起来训练神经网络模型。试验仿真结果表明,该模型对测试数据预报结果均在3%之内,精度高,训练速度较快,具有很好的实用性。 相似文献
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基于改进BP神经网络的孔板应力集中系数预测 总被引:1,自引:1,他引:0
在正交试验和无网格法数值计算结果的基础上,针对常用BP算法的不足,采用动量因子与自适应学习速率相结合的改进BP神经网络方法,建立了孔板应力集中系数预测模型。经过计算结果的检验,表明该模型是可行的,对今后孔板应力集中系数预测具有借鉴意义。 相似文献
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利用改进的BP神经网络模型导出了一种新的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息,在RGB彩色空间中通过欧式距离度量像素之间的差异获得灰度图像;为了降低训练样本的数量,将灰度图像二值化作为导师信号;针对传统的边缘检测算法容易产生边缘断裂、不连续等缺点,文章将动量法与自适应学习速率结合起来对传统的BP神经网络进行了改进。利用该方法对二值图像进行了边缘检测,实验结果表明,该方法对二值图像的边缘检测较传统的检测方法具有更好的效果。 相似文献
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针对BP神经网络模型在求取概率积分法预计参数时的缺陷,提出了一种基于改进灰狼优化算法(GWO)的BP神经网络参数预测模型。主要通过对灰狼算法的收敛因子a进行非线性收敛的改进,再利用粒子群算法(PSO)的速度更新公式更新搜索灰狼搜索位置。用改进的灰狼优化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用最优的初始权值和阈值对模型进行训练和预测,从而得到概率积分法参数的预测结果。结果显示经过改进的灰狼算法优化BP神经网络的参数预测结果明显优于单一的BP神经网络模型和不改进的灰狼算法优化BP神经网络模型的预测结果,可以在矿区开采沉陷预计方面得到应用。 相似文献
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基坑爆破开挖产生的振动效应受多种因素综合影响,传统的经验公式预测振动速度难以满足爆破安全需求。因此,如何优化爆破参数,减小爆破振动效应对保证临近既有建筑的安全具有重要意义。基于某基坑工程现场爆破监测所得的400组样本数据,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,对振动速度进行预测,将GA-BP神经网络振动速度预测结果与BP神经网络、萨氏公式的振动速度预测结果进行比较分析。结果表明:BP神经网络的振动速度预测精度显著优于萨氏公式,且经遗传算法优化的BP神经网络振动速度预测精度得到进一步提升。 相似文献
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针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。 相似文献
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江龙艳 《有色金属(矿山部分)》2014,66(4):101-106
为了提高锌矿价格预测精度,采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值,将通过优化搜索得到的粒子位置向量解码作为网络的权值与阈值,优化BP神经网络,对锌价格进行建模预测。在输入因子相同的条件下,以PSO-BP与QPSO-BP模型分别预测未来锌矿价格行情,以预测精度(MAPE)和泛化能力指标(ARV)评定两种模型的优劣。结果表明,改进的QPSO-BP模型的预测精度和泛化能力明显高于PSO-BP模型,更能适用于锌价格预测,对项目投资决策和风险评估有一定的参考价值。 相似文献