共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
针对单一BP神经网络对实验器材需求量预测准确度偏低的情况,提出了一种将灰关联分析与BP神经网络相结合的实验材料需求预测模型。先用灰关联分析法计算出影响需求量的各因子之间的关联度,然后选择关联度较大的3个优势因子作为BP神经网络的训练样本,建立了3层BP网络预测模型。以某实验材料的实际需求量为实例进行算法检验,对比分析了灰色BP网络模型和单一BP网络模型的预测准确性。实验结果表明:灰色BP网络模型将原有6 10 1的BP网络结构简化为3 6 1结构,灰色BP网络模型预测的最大相对误差仅为-1.36%,而单一BP网络模型的预测最大相对误差为-4.18%,灰色BP模型比单一BP模型的预测精度更高,结构更简单。 相似文献
2.
阐述了人工神经网络模型的基本原理,研究分析了BP神经网络模型非线性特性差和对实际情况反应"迟钝"等缺陷,提出了通过修正神经元输出函数对BP神经网络模型进行动态修正的优化方案,从而提高了BP神经网络模型的收敛速度.在此基础上,将修正后的BP神经网络模型引入到上网电价的预测中.模拟运行结果表明,修正后的BP神经网络模型可以更好地适应发电厂报价的复杂环境. 相似文献
3.
阐述了人工神经网络模型的基本原理,研究分析了BP神经网络模型非线性特性差和对实际情况反应"迟钝"等缺陷,提出了通过修正神经元输出函数对BP神经网络模型进行动态修正的优化方案,从而提高了BP神经网络模型的收敛速度。在此基础上,将修正后的BP神经网络模型引入到上网电价的预测中。模拟运行结果表明,修正后的BP神经网络模型可以更好地适应发电厂报价的复杂环境。 相似文献
4.
5.
6.
7.
遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算 总被引:8,自引:0,他引:8
本文针对BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,采用将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的方法,提高了BP神经网络的计算精度和收敛速度。应用该模型和一般BP神经网络模型对汛期三门峡水库的泥沙冲淤量进行了计算和预测。数值结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少。因此适用于求解如计算水库泥沙冲淤量等非线性问题。 相似文献
8.
9.
10.
11.
基于遗传神经网络的太阳能集热器仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出神经网络和数学模型相结合的方法建立太阳能集热器神经网络模型,并采用遗传算法对太阳能集热器神经网络模型进行优化,用以提高仿真模型的预测精度。在热管式真空管太阳能集热器实验数据的基础上,构建反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型,应用数学模型、反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型进行仿真计算,结果表明遗传算法-反向传播神经网络模型的计算精度高于数学模型和反向传输神经网络模型。同时该建模方法应用于太阳能集热器仿真,既提高了仿真模型的计算精度,又提高了仿真模型的通用性。 相似文献
12.
BP神经网络应用于抽油机的故障诊断时易陷入局部极值,同时收敛速度也无法保证。在此前提下,提出人工鱼群神经网络算法的抽油机故障诊断新方法,充分利用人工鱼群在全局范围的快速寻优特性以克服BP神经网络收敛速度较慢和易陷入局部最优解的缺点,从而提高故障诊断的准确率和速度。以抽油机的管漏、供液不足、杆断脱、泵漏失、气影响五种故障类型为例,利用MATLAB分别搭建了传统BP神经网络和人工鱼群神经网络的模型,并对两种方法的诊断结果进行了比较。仿真结果充分说明了人工鱼群神经网络在抽油机故障诊断中的可行性、准确性和优越性。 相似文献
13.
针对BP神经网络、RBF神经网络和粒子群BP神经网络在风电场风速预测中存在的问题,提出一种基于遗传算法优化神经网络的风速组合预测模型.该模型为单输出的3层前馈网络,将3种神经网络的预测结果与预测结果平均值作为神经网络的输入,将实际风速值作为神经网络输出,使学习后的网络具有预测能力.该模型能降低单一模型的预测风险,提高预... 相似文献
14.
15.
16.
比较分析了配电网电流速断保护与白适应电流速断保护的区别。利用BP人工神经网络进行建模和仿真试验。仿真试验表明,基于人工神经网络的自适应电流速断保护,对配电网在不同运行方式下的不同类型的区内、外故障都能正确地进行模式识别,间接找出系统等效阻抗变化规律,实现了自适应电流速断保护的功能,为智能配电网的发展提供了技术保证。 相似文献
17.
18.
高压开关柜面板设计的神经网络方法 总被引:1,自引:1,他引:1
应用反向传播神经网络(BP网络)进行模式识别,实现了开关柜面板的自动布置,是将人工神经网络应用于电器CAD领域的一次初步尝试。 相似文献
19.
BP神经网络改进算法在电气故障诊断系统中的应用 总被引:10,自引:1,他引:10
文章将人工神经网络技术、基于动量因子技术的改进BP网络训练算法应用于飞机电气设备故障诊断。以飞机交流异步电动机为例,建立了故障诊断模型。仿真结果表明该算法的应用是可行的,具有较强的推广前景。 相似文献
20.
结合人工神经网络与智能容错控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络容错控制。对由故障诊断后获取的特征值进行归一化处理,把经过处理的特征值作为神经网络的输入样本集,设计输出样本集,建立BP神经网络和Elman神经网络,用整理后的数据训练神经网络,使神经网络具有容错控制功能,并对神经网络模型进行仿真测试。仿真试验显示可以实现对船舶电力系统容错控制,保证船舶的安全运行。 相似文献