异步电机无速度传感器速度辩识的仿真研究

研究异步电机无速度传感器辩识问题.在电机无速度传感器辩识过程中,为保证电机系统的实时调节的稳定性和准确性,传统的BP神经网络存在网络结构难以确定,极易陷入局部最优解,导致转速辩识慢,精度低的难题.为了提高电机速度辩识准确率,提出一种粒子群和BP神经网络算法相结合的转速辩识方法.采用粒子群来优化BP神经网络粒的权值和阈值,将粒子群算法全局搜索能力和BP算法的局部寻优特点的互补,以提高BP神经网络的收敛速度及精度,将优化后神经网络转速辩识器用于直接转矩控制系统中.在Matlab平台上进行了无速度传感器控制系统的建模仿真.仿真结果表明,该算法加快了辩识速度,提高了转速的辩识精度,具有良好辩识效果.     

基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用

针对硅压阻式压力传感器的温度漂移问题,提出了基于粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization Algorithm)的BP神经网络的温度补偿模型,通过粒子群化算法对BP网络的权值和阈值进行全局寻优,克服了BP网络收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且温度补偿的精度较高。研究结果表明,该方法有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。     

基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究

针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82%。     

基于MPSO-BP算法的四电极电化学气体传感器温度补偿研究

针对四电极电化学气体传感器的测量精度极易受环境温度影响的问题,提出一种基于粒子群优化-BP神经网络算法（PSO-BP）的温度补偿方法。利用改进的PSO算法（MPSO）对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构造四电极电化学气体传感器的温度补偿模型,并设计了气体传感器测试系统。实验结果表明,MPSO-BP算法可有效提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力;基于MPSO-BP算法的四电极气体传感器温度补偿模型,可将其温度补偿误差控制在0.1%以内。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

基于粒子群与BP混合算法的神经网络学习方法

针对标准BP算法收敛速度慢及易陷入局部极值等问题,提出一种基于粒子群优化与BP混合算法的神经网络学习方法。该方法在网络的训练过程中,同时利用粒子群算法与BP算法进行最优网络权值的搜索,从而既充分利用了粒子群算法的全局搜索性又较好地保持了BP算法本身的反向传播特点。将该混合学习算法应用于复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络学习算法进行比较。实验结果表明所提的混合学习算法具有较高的收敛精度,且收敛速度更快。     

基于粒子群优化RBF神经网络原油含水率预测

原油含水率预测对于确定油井水、油层位以及估计原油产量有着非常重要意义。BP神经网络是最近常用的原油含水率预测方法,然而,由于BP神经网络存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,影响了其预测的实用性和准确性,对此,提出基于粒子群优化RBF神经网络(PSO-RBFNN)的原油含水率预测方法,粒子群优化算法用于RBF神经网络参数优化。在分析原油含水率预测的影响因素基础上,建立粒子群优化RBF神经网络的原油含水率预测模型。实验结果表明,在原油含水率预测中,基于粒子群优化RBF神经网络比BP神经网络有着更高的预测精度。     

混沌粒子群神经网络在非线性函数拟合中的应用研究

BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群算法来改进BP神经网络。该算法的基本思想是用混沌粒子群算法对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。对粒子群算法进行混沌优化,提高粒子群算法的全局搜索能力;用混沌粒子群算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。通过对非线性函数的拟合实验,发现改进后的结果与普通的BP神经网络的结果相比,具有更高的准确性,提高了拟合的精度。     

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。     

一种混沌编码的粒子群优化算法及其应用

研究粒子群优化算法.传统的粒子群算法采用实数编码,收敛速度慢.为了提高收敛速度,提出了一种混沌编码的粒子群优化算法.混沌编码作为一种全新的数学编码方式,更能准确地表达编码对象的多样性,将混沌编码应用到粒子群优化算法中,使算法在初期的搜索区域更大,更快找到全局最优解.把混沌编码的粒子群算法与BP算法相结合用来优化神经网络.利用混沌编码的粒子群算法快速找到全局最优位置的邻域,然后再用BP算法进行局部寻优,收敛到全局最优位置.仿真结果证明混沌编码的粒子群神经网络比实数编码的粒子群神经网络分类收敛速度更快,验证了算法的有效性.     

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。     

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。     

快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢，易导致局部极小值的缺点，提出一种快速二阶BP网络，并以城市年用水量预测为例，与BP网络对比，结果表明，该方法加快了收敛速度，提出了结果的准确度。     

基于改进的QPSO训练BP网络的网络流量预测*

为了提高网络流量预测的精度,采用一种改进的QPSO算法训练BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模预测。针对标准的QPSO算法不可避免地出现早熟的不足,提出一种新的基于参数自适应的QPSO算法,较好地避免了粒子群的早熟,提高了算法的全局收敛性能。仿真实验结果表明,与PSO训练的BP网络、QPSO训练的BP网络作为预测模型相比,该模型具有更高的预测精度及很好的稳定性。     

基于改进粒子群算法的整流电路智能故障诊断

针对基本粒子群算法(PSO)收敛精度低、易陷入局部极小值的缺点。对该算法进行改进,采用自适应调整惯性权重的策略,并且引入扰动因子,平衡集中强化搜索和分散多样化的搜索过程;用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,并应用于整流电路的故障诊断;仿真研究结果表明,该方法与其它方法相比,收敛速度快,诊断精度高,在整流电路故障诊断中具有良好的故障识别率,便于电路故障自动诊断系统的建立。     

一种改进的粒子群算法在BP网络中的应用研究

采用Sigmoid激活函数的三层前向神经网络能够以任意精度模拟复杂的非线性关系，训练算法对神经网络模式分类的性能有较大影响。基于梯度下降的BP网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷。粒子群算法是一种全局优化算法。本文针对粒子群算法本身存在的不足加以改进，用改进后的粒子群算法对BP网络进行训练，从而克服BP网络的一些缺陷。采用IRIS分类问题验证了本文提出的方法的有效性。实验结果表明本文采用的方法比普通PSO-BP算法效果更好。     

PSO-BP网络模型在温室数据融合中的应用研究

由于温室的众多要素之间是相互制约、互相配合的,为了形成一个准确、合理的判断,将PSO算法的全局优化能力和BP神经网络良好的非线性映射能力相结合,优化BP神经网络的权值和阈值,提出了一种基于PSO的BP网络数据融合算法,并利用该算法对温室多传感器(温度传感器、湿度传感器和光照度传感器)同时检测到的数据进行融合。仿真结果表明:基于PSO-BP网络的数据融合算法能够获得温室准确有效的信息,提高温室控制的有效性与准确性。     

基于PSO-BP神经网络的图像压缩算法

本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理.为提高BP算法的训练速度和图像重建质量,本文设计了一种利用PSO-BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段.实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高.     

基于PSO-BP神经网络的湿度传感器温度补偿

针对自动气象站采用的HMP45D型温湿一体化传感器在实际应用过程中易受温度影响的问题,提出了基于粒子群优化算法(PSO)的BP神经网络温度补偿模型,利用粒子群优化算法对BP神经网络的初始权值阈值进行全局寻优,将粒子群优化算法优化好的权值阈值赋给BP神经网络,对BP神经网络进行训练。根据不同温度条件下测得的多组湿度传感器数据,通过建立模型,实现温度补偿,与传统BP神经网络补偿结果进行比较。实验表明,与传统BP神经网络模型相比,利用PSO-BP神经网络模型进行温度补偿后所得的误差绝对值之和降低了10.3887%RH,PSO-BP神经网络可以克服传统BP神经网络易陷入局部极值的局限,补偿精度更高,能更加有效地补偿温度对湿度传感器的影响。