基于粒子群优化算法的神经网络在油品质量预测中的应用

粒子群优化算法是基于群体智能的全局优化技术，它通过了粒子间的相互作用，对解空间进行智能搜索，从而发现最优解。其优势在于操作简单，容易实现。文中将粒子群算法和神经网络进行融合，优化神经网络的权值和域值，充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势，并与改进的BP算法进行了比较 。油品质量预测的实例表明，将粒子群算法用于神经网络的优化，收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单。     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

基于粒子群优化算法的神经网络在英文字母识别中的应用

粒子群优化算法是基于群体智能理论的全局优化算法,它通过种群中粒子间的合作与竞争,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。其优势在于操作简单,容易实现。文中对一种新的算法PSO-BP进行了研究,该充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,并与BP算法一起对44像素的英文字母进行识别比较。实验表明,将粒子群算法用于神经网络的优化,收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单,且对更高像素的英文字母识别同样适用。     

基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限，容易陷入局部最优点的缺陷，提出一种以量子粒子群优化(QPSO)算法为基础的RBF神经网络训练算法，将RBF神经网络的参数组成一个多维向量，作为算法中的粒子进行进化，由此在可行解空间范围内搜索最优解。实例仿真表明，该学习算法相比于传统的学习算法计算简单，收敛速度快，并由于其算法模型的自身特性比基于PSO的学习算法具有更好的全局收敛性能。     

基于量子激励的粒子群优化的BP网络算法

提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络参数的新方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的不足,最终得到BP网络的最佳参数值.将该算法应用于3个典型复杂函数,并与传统BP算法、基于传统的粒子群优化BP网络算法的仿真结果进行分析对比.结果表明:该算法训练次数少,模型...     

基于最具影响粒子群优化的BP神经网络训练

系统地介绍了粒子群优化算法,将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,提出了一种改进的粒子群算法——最具影响粒子PSO算法BIPSO,并利用复合适应度即均方误差和误差均匀度之和作为BIPSO训练神经网络的指标,并对它与其他的神经网络训练算法诸如BP算法、GA算法、PSO算法进行了比较。实验结果表明:BIPSO性能优于其他算法,更容易找到全局最优解,具有更好的收敛性。     

CPSO算法优化神经网络重构的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。     

带蜂群策略的粒子群算法训练人工神经网络研究

提出一种带蜂群策略的粒子群优化算法,并将算法应用于神经网络训练。将蜂群优化算法中引领蜂和观察蜂的收益评价与贪婪选择策略以及侦察蜂的探索新解策略引入到粒子群优化算法中。粒子在飞行时,按维度对粒子速度和位置进行更新,根据对收益的评价,只接收能够提高解适应值的位置,从而加快了收敛速度;如果粒子多次迭代均无法改进解,则在解空间中随机搜索新的位置,增强算法跳出局部极值的能力。在求解异或问题、奇偶校验和编码解码问题的神经网络上进行了仿真,结果表明,该算法优于BP算法、粒子群优化算法和蜂群优化算法。     

原油含水率测量PSO-BP非线性校正技术

针对电容法测量原油含水率过程中存在的测量误差大、精度低等问题,提出了一种基于神经网络的非线性校正技术。此方法结合了微粒群(PSO)算法与BP网络在全局搜索与局部搜索上的优势,克服了以往方法的不足,可使原油含水率测量结果的校正过程具有寻优全局性和精确性,并能加快其收敛速度。仿真结果表明:该方法能有效消除非目标参量对传感器输出结果的影响,在工程上具有一定的应用价值。     

粒子群优化算法训练神经网络辨识混沌系统

提出利用粒子群优化算法训练神经网络的算法,进行混沌系统辨识,并与神经网络、遗传神经网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用粒子群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,在不明显增加执行时间的基础上,寻求最优解的质量有显著提高,并且原理简单,容易实现,可有效用于混沌系统的辨识。     

粒子群优化神经网络在动态手势识别中的应用

为了提高动态手势学习训练速度和识别准确率,本文提出一种基于粒子群优化BP神经网络的动态手势识别方法。首先基于自然人机交互需要,定义一套基于机器视觉的动态手势模型;在获取指尖运动轨迹的基础上,提取动态手势的特征向量作为神经网络的输入;利用改进的PSO算法训练BP神经网络,得到神经网络的权值和阈值;最后利用训练过的神经网络识别基于机器视觉的动态手势。测试结果表明:改进的PSO算法能够提高神经网络训练速度和精度,进而提高动态手势识别准确率。     

基于PSO-BP算法的规范手写体数字离线识别

针对BP算法存在的易陷入局部极小点、收敛速度慢、所设计的网络泛化能力不能保证等问题,提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）的BP（PSO—BP）网络的权值调整新方法。该算法在基本BP算法的误差反传调整权值的基础上,再引入PSO算法的权值修正,从而建立了基于PSO—BP网络模型。基于此模型设计了规范手写体数字识别的分类器,采用随机手写数字样本进行了仿真实验,结果表明：PSO-BP算法提高了网络的稳定性,避免了BP算法容易进入平坦区、陷入局部极小等问题。     

基于PSO和BP复合算法的模糊神经网络控制器

为了克服单独应用粒子群算法（PSO）或BP算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种训练模糊神经网络参数的PSO＋BP算法。该算法将二者相结合,即在PSO算法中加入一个BP算子,以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高其收敛速度、训练效率和提高该模糊神经网络控制器的控制效果。最后的仿真实验结果验证了该基于PSO＋BP复合算法的模糊神经网络控制器的有效性和可行性。     

基于粒子群神经网络的气阀机构故障诊断

提出应用粒子群神经网络和小波包能量特征的柴油机气阀机构故障诊断方法.为了克服BP算法的缺陷,将粒子群优化(PSO)算法应用于神经网络的学习算法中;为了避免PSO算法在全局最优值附近搜索变慢,采用了一种从PSO搜索到BP搜索的启发式算法;然后,通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障:气阀漏气和气门间隙异常,采集气缸盖...     

油井作业中传感器误差补偿方法的研究

为了提高油井作业中压力传感器的测量精度,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的误差补偿方法.利用粒子群算法的全局寻优和收敛速度快的特点,训练网络的权值,能有效地改善BP神经网络传统算法的收敛速度和学习能力.结果表明:这种方法大大提高了压力传感器在油井作业中的测量精度和稳定性,也提高了油田作业的工作效率.     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

基于PSO-BP神经网络的网络流量预测与研究

传统网络流量预测采用线性方法进行处理,不能很好地满足要求.根据互联网通信量的自相似性,提出一种基于BP网络的粒子群优化PSO-BP算法进行网络流量预测,用PSO算法对BP网络节点的初始权值进行优化,并利用历史记录训练BP网络,采用Matlab进行仿真.试验结果表明,PSO-BP算法加快了BP网络收敛速度,训练结果的均方误差函数mse在5%以内,提高了网络流量预测精度.