基于WOA–BP神经网络的液滴铺展预测

目的 提高BP神经网络对电喷印过程中液滴铺展行为的预测能力。方法 提出一种鲸鱼优化算法(WOA)优化BP神经网络的液滴铺展预测模型。首先，采用相场方法建立电场作用下液滴铺展的数值模型，并通过实验验证仿真结果的准确性。然后，选取初始直径、撞击速度、接触角和电场强度作为神经网络的输入参数，将最大铺展直径作为神经网络的输出参数，利用鲸鱼优化算法优化神经网络中的初始权值和阈值，构建液滴铺展预测模型。最后，基于仿真结果对预测模型进行训练与测试，并将其与传统的BP神经网络模型进行对比分析。结果 相较于传统BP神经网络预测模型，WOA–BP神经网络预测模型的平均绝对误差、均方根误差分别降低了72.60%、77.60%，而平均绝对百分比误差则从15.029 3%减小为4.585 3%。结论 WOA–BP神经网络预测模型可以更好地预测液滴铺展，可为液滴铺展的预测提供新的方法。     

PSO算法结合BP神经网络在传感器静态非线性校正中的应用

将粒子群优化(PSO)算法与BP神经网络相结合,应用在传感器静态非线性特性的校正中.用PSO算法所得到的全局最优值作为BP神经网络的初始权值,训练BP神经网络,训练结束后的神经网络作为传感器的静态特性校正器.应用结果表明,该方法可以提高BP神经网络的精度,并且该神经网络具有良好的泛化能力.     

基于PSO优化BP的冷水机组故障诊断研究

本文将PSO(粒子群算法)优化BP(误差反向传播神经网络)应用于离心式冷水机组的故障诊断,针对7种典型故障,包括4种局部故障与3种系统故障,建立了PSO优化BP的诊断模型。结果表明:PSO优化后的BP神经网络(包括单隐层与双隐层)故障诊断性能显著提高,神经网络结构简化,较少的隐含层节点即可获得较优的诊断性能。单隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从18降至10,诊断正确率从89. 42%提升至95. 30%;双隐层神经网络优化后最佳隐含层节点数从25降至12,诊断正确率从97. 87%提升至98. 11%,诊断用时仅为优化前的23%。故障诊断虚警率(假报及漏报)降低,且显著改善了系统故障尤其制冷剂泄漏故障的诊断性能,对正常情况的识别率亦极大提高。PSO优化有助于BP网络跳出局部极小值,较好地改善了故障诊断性能。     

基于PSO–BP–GA混合算法的激光熔覆工艺多目标优化

目的 为了提高镍基高温合金熔覆涂层的综合质量,提出了一种基于PSO–BP–GA混合算法的激光熔覆工艺优化方法。方法 选取工艺参数（激光功率、扫描速度、送粉速率）为优化变量、熔覆层质量（稀释率、显微硬度、热影响区深度）为优化目标,根据正交试验结果建立PSO–BP神经网络预测模型,采用线性加权法和层次分析法建立熔覆层质量的综合评价体系,结合GA算法探寻综合质量最优的工艺参数组合。结果 PSO–BP神经网络模型预测值与试验值之间的相对误差不超过6%,最优工艺参数组合如下：激光功率为2 158 W、扫描速度为10.4 mm/s、送粉速率为2.9 r/min,其熔覆层稀释率降低了70.4%、显微硬度增大了25.4%、热影响区深度减少了41.8%。结论 该算法为制备出高性能镍基高温合金熔覆涂层提供了一定的参考与借鉴。     

基于蚁群算法优化BP神经网络的港口吞吐量预测

利用蚁群算法优化反向传播神经网络的初始权值、阈值,建立预测模型,对港口货物吞吐量进行预测。蚁群算法具有全局搜索能力,分布式计算和鲁棒性强等特点,有利于加快反向传播神经网络的收敛速度,避免易陷入局部极值的问题,提高建模精度。在港口吞吐量预测中的应用表明:蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%;同时,蚁群算法优化BP神经网络模型收敛速度最快。与传统BP神经网络、RBF网络及模糊神经网络相比,蚁群算法优化BP神经网络模型、模糊神经网络预测模型、RBF预测模型及BP预测模型的平均绝对百分比误差分别为2.826%、3.734%、4.990%和6.566%。     

基于GA-BP神经网络矿岩爆破参数优选

针对BP神经网络方法用于矿岩爆破参数优选存在收敛速度慢、误差相对较高等问题,提出利用遗传算法优化的BP神经网络模型,用于矿岩爆破参数的智能优选.通过具体实例,对采用BP神经网络和改进后的GA-BP神经网络的算法进行对比实验,结果表明优化后的BP神经网络性能得到提高,优化后的爆破参数能取得更好的爆破效果.     

基于长短时记忆神经网络的大跨拱桥温度-位移相关模型建立方法

建立温度-位移相关模型是开展基于位移响应的大跨桥梁性能评估的关键步骤。该文提出一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络的多元温度-位移相关模型建立方法。充分利用LSTM神经网络能够考虑位移时滞效应和适合处理超长数据序列的优势,采用自适应矩估计方法对LSTM神经网络进行优化,并引入丢弃正则化技术提升模型的预测能力。在此基础上,基于一座三跨连续系杆拱桥长期同步监测的温度和位移数据,讨论了影响该桥主梁竖向位移的主要温度变量,并建立了多元温度-位移的LSTM神经网络模型,与基于误差反向传播(BP)神经网络的多元温度-位移相关模型进行了比较。研究结果表明:构件有效温度与主梁竖向位移具有明显的非线性关系,构件间温差和主拱温度梯度与主梁竖向位移呈线性相关性;主拱有效温度和主梁与主拱的温差是引起该桥主梁竖向位移的主要温度变量;相比于BP神经网络模型,该文提出的LSTM神经网络模型能够大幅降低温度位移的重构误差和预测误差。     

基于野马优化的宽带信号波达方向估计

针对宽带阵列信号的波达方向(DOA)估计问题,提出一种将野马优化(WHO)算法与极大似然(ML)估计算法相结合的宽带信号估计方法。首先利用双边相关变换(TCT)算法将宽带信号转变为窄带信号,然后建立基于ML的DOA估计模型,最后通过WHO算法进行优化估计。通过一系列仿真实验,并与基于正弦余弦算法(SCA)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)的ML估计方法对比,表明所提算法具有更好的收敛速度、更低的均方根误差和更稳健的性能。     

基于BP神经网络算法的316L不锈钢极薄带热处理力学性能预测

目的 为了预测不锈钢极薄带热处理后的力学性能、优化热处理工艺以及实现热处理工艺的智能控制,构建基于BP算法的神经网络模型。方法 以316L不锈钢极薄带为研究对象,进行热处理试验和拉伸试验,通过以热处理的退火温度、保温时间和取样方向作为输入层参数,以屈服强度、抗拉强度、断后伸长率作为输出层参数,采用BP算法构建了316L不锈钢极薄带力学性能预测的思维进化算法优化BP神经网络模型,并进行模型的预测和应用验证,考虑不同隐含层节点数及不同BP神经网络模型对性能的影响。结果 思维进化算法优化的BP神经网络模型测试集的屈服强度、抗拉强度和断后伸长率的平均相对误差分别为8.92%、5.21%和9.28%,训练集相关系数为0.980 94。思维进化算法优化BP网络单、双隐含层误差总和最低分别为0.578 6和0.546 9,BP网络与思维进化算法优化的BP网络误差总和最低分别为0.579 9和0.546 9。结论 思维进化算法优化BP神经网络模型具有较好的预测能力和泛化能力,以及较高的预测精度。与企业现用生产工艺相比,采用模型优化后热处理工艺的综合力学性能有显著提高。     

基于小波包和PSO优化神经网络的刀具状态监测

为改进BP神经网络进行刀具磨损状态识别时训练时间较长、收敛速度较慢、测试精度不够高、甚至完全不能训练等问题,引入一种全局搜索能力强,收敛速度快的算法——粒子群优化算法(PSO),用其来优化BP神经网络参数,改进网络的训练和识别性能。实验证明:经粒子群算法优化后的BP神经网络较原网络有更快的训练迭代收敛速度和更高的测试准确度,达到优化的目标,对实现数控刀具磨损状态的智能化在线监测具有重要意义。     

基于生态位理论的虚拟企业BP神经网络评价模型研究

借鉴了生态学中生物生态位的概念和理论,分析了虚拟企业生态位概念的内涵.从虚拟企业生存、进化和竞争的三维生存空间角度,建立了基于"态"、"势"、"位"概念的虚拟企业生态位评价体系.构建了基于BP神经网络的虚拟企业生态位评价模型,利用MATLAB神经网络软件包进行仿真计算,并通过典型算例验证了该方法的有效性.     

基于BP神经网络的企业标准化综合评价方法研究

神经网络作为解决当前大多数非线性科学和计算智能领域问题的主要工具,对解决一些定性问题定量处理发挥了重要的作用.标准化是介于社会科学和自然科学之间的一门复杂性科学,其具有非线性的典型特点,对一些指标进行量化就显得尤为困难,目前对一些单位和项目进行标准化评价,主要采用的方法是专家打分法,对相关的管理工作带来了一定的不便.本文借助于神经网络在处理非线性问题中的优势,通过标准化工作综合评价指标体系,建立了三层BP神经网络模型,并给出了相关的算法,从性能分析可以发现,该方法对于标准化工作的综合评价具有一定的先进性,对后续提升标准化工作的科学性具有一定的参考意义.     

基于神经网络的建筑工程造价预测研究

采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性     

两种神经网络模型在材料领域中的应用

简要介绍了基于BP反向误差传播算法和自组织特征映射算法的神经网络模型的基本原理和在材料领域中的应用。     

基于GA-BP神经网络的结构损伤位置识别

针对传统BP神经网络训练中存在的一些问题，提出了一种基于遗传算法(GA)-BP神经网络混合技术识别结构损伤位置的方法。该方法利用基因实数编码的遗传算法优化BP网络的结构及初始参数，从而大大提高了神经网络的训练精度。运用GA-BP网络与传统BP网络技术分别对两个算例进行了结构损伤定位的识别仿真，结果表明遗传BP稳定性好，精度高，对噪声有很好的鲁棒性，便于工程应用。     

于GA-BP模糊神经网络的商业银行信用风险评估

研究了商业银行信用风险评估的现状,针对单独应用BP神经网络评估信用风险时存在的缺陷,提出了基于遗传算法优化模糊BP神经网络的信用风险评估新模型.通过遗传算法训练模糊BP神经网络,克服网络建模中产生的局部极小的缺点,提高了风险评估的准确性.最后,利用Matlab软件对样本数据进行训练和测试,仿真结果表明所构造的评估模型预测误差非常小.     

基于BP神经网络的上市公司财务预警

针对上市公司财务危机风险预警问题,把具有智能综合评价性质的BP神经网络引入该领域,克服了人为确定权重的困难及模糊性和随机性的影响。结合实证分析,将上市公司财务风险警度分为4类并对上市公司的财务数据进行预警,最后与实际数据相比较,说明该方法用于财务预警具有很高的正判率,能够有效地帮助上市公司防范潜在的财务危机。     

一种新型的机器人柔性腕力传感器的研究

介绍了一种新型的机器人柔性腕力传感器,其主要特点在于不仅可以进行快速的被动柔顺,同时可以测量传感器的运动部件相对于固定部件的运动状态以及受力情况。由于被动柔顺降低了定位精度,因而设计了锁紧装置完成传感器刚性和柔性两种状态的切换以适应不同的任务的需要。定义了柔性腕力传感器的运动学问题,并且推导了逆运动学问题。针对正运动学的解析表达式的复杂性,我们利用神经网络的非线性映射能力,采用BP神经网络对正运动学问题进行了求解,并且使用迭代方法提高了数值解的精度。最后,建立了包括上位机在内的信号检测与数据处理系统,将基于神经网络正运动学算法集成在硬件底层实现,减轻了上位机的负担。     

基于BP 神经网络的颜色测量仪器台间差自适应修正模型

依据明度值对色块进行分区处理,按各区占总样本的百分比选取训练样本,采用BP 神经网络模型进行X-Rite 530 与SP60 测量数据的拟合。仿真结果及主观评价Z 得分显示,基于BP 神经网络的X-Rite 530 与SP60 台间差自适应修正模型优于三维空间拟合修正方法。提出的自适应修正模型为实现由低精度到高精度颜色测量仪器色度值的转换提供了理论依据,提高了印刷质量检测精度。     

基于BP神经网络的微差爆破震动预测研究

爆破震动危害是矿山安全评估的一个重要指标,爆前对其震动预测,做好安全防护,是保证矿山安全生产的重要措施。爆破对象及其地质情况的不确定性、爆区周边环境的复杂性,使得震动监测难以用一套统一的公式进行准确预测。人工神经网络可实现复杂环境、多因素影响下的仿真模拟,利用BP神经网络建立爆破震动预测模型,将爆破的原始数据及监测数据输入模型,利用Matlab软件自带的神经网络软件包自编程序对其进行训练,使得模型的传递函数达到最优。实践证明,将模型用于爆前震动预测,能够有效的预测震动,指导施工。