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结合混沌序列的相空间重构理论和BP神经网络预测理论,构建了一个基于时间序列预测的混沌神经网络模型;考虑基本BP神经网络采用的梯度学习算法收敛速度较慢的缺点,文章利用改进的Levenberg-Marquart(L-M)优化学习算法对网络进行训练;最后对一组飞机舵面卡死故障数据进行仿真实验,结果表明该模型不仅提高了预测精度,而且网络收敛速度也得到明显的改善,有效避免神经网络局部极小问题,可以较好地对飞机舵面卡死故障进行预测. 相似文献
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针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。 相似文献
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BP神经网络已被广泛应用于多个研究领域,为克服和改善传统的BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小、泛化能力差的缺陷,基于混凝土适筋梁挠度预测的实际工程问题,提出L-M算法,并对现场的原始数据进行分组取样;实验数据对比及算法仿真结果表明,基于改进的L-M算法的神经网络推算钢筋混凝土适筋梁长期挠度的方法是可行的,并且L-M算法比传统BP算法收敛速度快,挠度的预测结果比规范计算结果更加接近实测数据;应用结果表明,L-M算法利用二阶导数的特性,加快了收敛速度,提高了计算精度;而运用分组取样法则提高了网络的泛化能力. 相似文献
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基于PSO的神经网络在传感器
数据融合中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,常采用BP神经网络对其进行数据融合.但BP神经网络方法训练收敛速度慢,易陷入局部最优.采用PSO全局优化算法训练多层前向神经网络权值,使网络训练误差比BP方法降低了两个数量级,并且收敛速度明显加快.融合结果表明基于PSO神经网络方法更有效地消除了温度对压力传感器的影响,显著提高了传感器的稳定性和准确度. 相似文献
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一种改进的神经网络机械故障诊断专家系统 总被引:5,自引:0,他引:5
针对传统BP神经网络训练中收敛速度较慢的缺点,提出一种基于L-M算法的神经网络应用于机械设备故障诊断的专家系统。论述了神经网络的专家系统结构,并以7216圆锥轴承试验研究为例,建立了基于该算法的故障诊断模型。仿真结果表明:该模型显著缩短了训练时间,具有较高的准确性。运用该神经网络专家系统进行机械故障诊断是有效的。 相似文献
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在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquard、优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的I3P算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。 相似文献
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介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了一种基于RBF神经网络的传感器非线性校正模型及其算法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较,并给出一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于BP神经网络,能满足实用要求. 相似文献
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针对无线网络流量数据预测精度不高问题,提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化的反向传播(BP)神经网络的分类预测模型——BABP.通过采用蝙蝠算法对BP神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优,构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型.通过与基于传统寻优算法遗传算法(GA)与粒子群优化(PSO)算法的反向传播(BP)神经网络模型比较,在无线网络流量数据的分类预测和稳定性方面,提出的BABP模型要优于GABP模型、PSOBP模型;同时,无论迭代次数的多与少,BABP均比GABP、PSOBP算法更快地收敛.实验结果表明,BABP模型在预测精度、寻优速度以及模型稳定性等方面均比GABP、PSOBP模型更具优势. 相似文献
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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。 相似文献
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冷连轧过程控制的轧制力模型是整个轧制过程计算机控制的基础。为提高5机架2030冷连轧系统轧制力模型的精度和适用性,提出了多输入多输出深度神经网络轧制力模型的数据预处理、建模和并行优化方法。对含有不同隐含层数和节点数的神经网络,采用不同训练算法(SCG算法和L-M算法)与不同优化方法(多线程CPU、单GPU和多线程CPU+GPU),研究了神经网络结构、训练算法和优化方法对神经网络轧制力模型的性能、训练时长、线性相关系数的影响。研究结果表明:含有2个隐含层、采用L-M算法和多线程CPU优化方法可获得综合性能最优的神经网络轧制力模型;神经网络轧制力模型的计算误差远小于在线使用的Siemens轧制力模型的计算误差。 相似文献
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神经网络在化工过程故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对现代复杂的化工生产过程,提出一种基于神经网络的故障诊断方法。并分别将典型的BP算法和改进后的BP算法用于TE(Tennessee Eastman)模型的故障诊断中。经过诊断结果的比较,得出标准的BP算法在实际应用中具有收敛速度慢等缺点;自适应学习速率动量梯度下降的BP算法以及用L-M(Levenberg-Marquardt)法先对BP网络进行优化的BP算法具有收敛速度快、不易陷入局部极小值等优点,其中又以L-M优化BP算法效果最好。结合rIE模型的仿真结果可以看出,L-M优化BP算法在工业实际中具有很大的优势。 相似文献
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人工神经网络的训练问题实质上是一个优化问题。将模拟退火算法和基本粒子微粒群算法相结合,提出一种基于模拟退火的微粒群算法,该算法能够有效抑制早熟收敛。利用基于模拟退火微粒群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效的解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点,从而提高了神经网络的精度和收敛速度。通过对非线性系统进行Matlab仿真研究,实验结果表明,基于模拟退火的微粒群算法训练的神经网络是一种有效的辨识方法。 相似文献
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党小炜 《自动化与仪器仪表》2022,(5):97-102
针对目前煤矿供配电故障诊断方法不能满足国家要求,故障诊断准确率低的问题,研究根据深度学习的特性,以煤矿供配电网为研究对象,构建一个基于模糊神经网络的故障诊断模型。首先,以BP神经网络作为基本算法,利用其可对深层特征进行提取和学习的特点,并根据模糊系统的优点,将两者集合起来进行互补,由此得到一个模糊神经网络模型;然后通过L-M算法对模型参数进行训练,以提升模型性能。最后通过实验验证构建模型的优越性,并比较L-M算法和其他训练算法的效果。结果证明L-M算法对模型的训练效果最好,通过此算法提升了模型的故障诊断准确率,可在煤矿供配电中进行应用。 相似文献
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基于最优化理论,提出了基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿算法训练BP神经网络.改进算法使用了一组新型的Hesse矩阵校正方程,使得改进拟牛顿算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.该文将改进的拟牛顿算法与BP神经网络权值的训练结合,得到一种新的BP神经网络权值的训练算法.与传统的神经网络权值学习的拟牛顿算法比较而言,采用改进算法的神经网络的收敛速度明显加快.改进算法能有效解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷,显著提高了BP神经网络的学习训练收敛速度和学习精度. 相似文献