GA-BP网络在木材干燥过程建模中的应用

木材干燥是一个复杂的非线性系统,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性,很难建立一个理想的符合木材干燥过程的数学模型。利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络连接权值系数,分别用BP和GA-BP两种算法建立了木材干燥基准模型。对比结果表明:GA-BP算法建立木材干燥基准模型提高了期望误差精度和收敛速度,避免了BP算法陷入局部极小值,预测平均误差为1.0413%,具有较好的预测精度。     

基于遗传算法优化神经网络的智能配电网线损计算研究

为实现结构复杂、低压台区智能配电网的线损计算,首先构建误差反向传播(BP)神经网络模型以计算配电网理论线损,然后利用遗传算法(GA)深度优化神经网络并建立GA-BP模型。基于上述模型计算配电网的理论线损率并对模型计算性能进行比对分析。结果表明,使用GA-BP模型进行线损计算比单一BP模型计算的平均绝对误差减少约0.273%。应用遗传算法优化后的神经网络线损率计算模型较单一BP神经网络模型具有更好的非线性拟合能力和更高的计算精度。     

GA-BP网络在凿岩防卡阀推进压力预测中的应用

分析了凿岩钻车防卡阀的结构和工作原理,利用某采石场原始卡钎数据,建立了防卡阀BP神经网络模型。基于遗传算法理论对BP神经网络模型进行了结构拓扑优化和训练,建立了GA-BP网络模型。分析结果表明,BP神经网络模型和GA-BP网络模型均可以较好地预测卡钎时防卡阀的推进压力,但GABP网络模型具有更高的预测精度、非线性映射和网络性能。     

基于遗传神经网络的车辆导航路径规划

研究使用混合 GA-BP 神经网络算法来解决交通路径规划中的非线性问题。反向传播(Back-Propagation, BP)神经网络虽然能够很好地解决非线性问题,但它存在着容易陷入局部极小的不足,而遗传算法(Genetic Algorithm, GA)具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能,可以弥补BP的不足。用A*算法快速粗算出的几条可选路径作为 GA 的初始种群,然后用混合的 GA-BP 神经网络算法进行路径规划精算。仿真结果显示混合GA-BP神经网络算法在寻找路径规划的全局最优解上具有一定的优势。     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列

针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于GA-BP的移动通信设备故障诊断

针对通信设备故障发生随机性强,影响因素多,对应的故障诊断有高度非线性和不确定性的特点,采用BP神经网络算法,优化的GA-BP神经网络算法和POS-BP神经网络算法分别搭建基站设备故障诊断模型,提取设备故障历史数据进行MATLAB仿真,准确预测设备故障类型,帮助提高代维公司调度管理的智能化水平,提高基站设备运维的执行效率。仿真结果表明：本文的BP,GA-BP和POS-BP神经网络算法都能够实现设备故障类别的预测,且GA-BP神经网络算法相比BP和POS-BP神经网络算法对通信设备故障诊断有更好的适应性。     

基于GA-BP神经网络的配电网工程造价预测

为了解决前馈(BP)神经网络在配电网工程建设工程造价预测时,容易陷入局部极小而导致预测精度降低的问题,提出了一种GA-BP神经网络的配电网工程造价预测模型。模型试算与分析结果表明:除了个别样本数据外,GA-BP模型预测数据的相对误差小于BP模型预测数据的相对误差。其中,GA-BP模型的预测数据的相对误差整体最小,BP模型的相对误差整体最大,BP整体的相对误差要稍小于GA-BP。GA-BP和BP的模型平均相对误差数值更小,GA-BP模型的平均相对误差最小,说明该模型的预测稳定性最强。此外,GA-BP和BP的模型稳定性和预测的精度上都要优于GA-BP和BP。其中,GA-BP的预测模型最好,BP预测模型最差。该基于GA-BP神经网络的配电网工程造价预测模型为提高配电网工程造价预测精度提供了一定的理论基础。     

GA-BP算法在正交实验样本预测中的应用

以水悬浮体系下接枝聚丙烯为研究对象,L9(34)型正交实验数据作为训练样本,提出一种GA-BP算法预测模型.该方法采用遗传算法优化神经网络权值和阈值,利用BP网络高度非线性对实验数据进行拟合,建立表征实验因素与实验结果间内在规律的非线性回归方程.结果表明,GA-BP算法的正交实验分析方法能够增加网络收敛速度,优化实验结果,大大提高实验工作的效率和质量.     

基于粒子群神经网络的期货价格预测

目前在对中国期货市场进行价格预测时,采用神经网络预测时多用的是BP神经网络,但是BP神经网络存在对初始权阁值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型效率,提出采用PSO-BP模型预测期货价格.首先运用粒子群算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权闽值进一步精确优化,随后建立了基于粒子群算法的BP神经网络预测模型,并将其应用到中国期货市场的期货价格预测研究中.仿真结果表明,新模型结合了粒子群算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,有效的防止了网络陷入局部极小值的可能,提高了神经网络模型预测的速度和准确性.