18650型锂电池荷电状态的估计

锂电池状态的准确估计,能够延长电池的使用寿命和减少安全事故的发生。为提高BP神经网络估计锂电池荷电状态的精度,提出一种使遗传粒子群算法有目的性的优化BP神经网络初始权值的改进方法。该算法引入K均值算法优化遗传粒子群算法初始粒子分布的随机性带来的误差问题,寻找BP神经网络算法初始权值的权重分配与输出误差的关系,在遗传粒子群算法随机产生的粒子群中进行最优粒子群选优,以降低误差。通过对采集到的18650型锂电池的充放电数据和未改进遗传粒子群算法优化的BP神经网络训练产生的200组BP神经网络的初始权值数据的研究分析,得到具有锂电池特性的BP神经网络的初始权值特征公式。并用MATLAB和FPGA联合仿真验证了改进BP神经网络方法的可行性。该方法也优化了遗传粒子群算法,减小了初值不确定带来的误差。     

改进粒子群优化BP神经网络的PM2.5预测

针对PM2.5预测的非线性不确定特点,提出基于改进粒子群优化BP神经网络的空气PM2.5浓度预测模型.引入混沌映射和对立学习改进粒子群算法;引入对立学习提高初始解的质量;引入混沌Tent映射改进粒子随机搜索,避免局部最优;引入自适应惯性权重均衡局部开发和全局勘探能力.利用改进粒子群对BP神经网络权值和阈值进行迭代寻优,基于最优参数BP神经网络做PM 2.5预测,有效避免神经网络训练时陷入局部最优,提升收敛速度.选取某市某时段的PM2.5日均浓度数据进行实验分析,结果表明IPSO-BP预测准确度更高,收敛速度更快.     

基于结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化极限学习机的短期负荷预测

为了解决传统的单一负荷预测模型精度低以及常规智能算法在解决高维、多模复杂问题时容易陷入局部最优的问题,提出了一种结合混沌纵横交叉的粒子群算法（CC-PSO）优化极限学习机(ELM)的短期负荷预测模型。ELM的泛化能力与其输入权值和隐含层偏置密切相关,采用结合混沌纵横交叉的粒子群算法优化ELM的输入权值与隐含层偏置,提高了ELM的泛化能力和预测精度。选择广东某地区实际电网负荷数据进行分析,研究结果表明,相对于BP神经网络和支持向量机,ELM具有更高的泛化能力和预测精度;CC-PSO相对于粒子群和遗传算法具有更高的全局搜索能力,CC-PSO-ELM模型具有较高的负荷预测精度。     

基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷。针对 依靠先前的经验 来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差。实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷。     

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。     

基于粒子群算法的BP神经网络在催化裂化反应再生过程中的应用

催化裂化反应再生装置是一个高度非线性、强耦合的系统,工艺的复杂性使对其难以建立准确模型。基于BP神经网络强大的自适应、自学习、泛化和非线性映射能力,以加工负荷、操作条件为输入变量,柴油产出为输出变量,建立5-11-1的BP神经网络结构的催化裂化反应再生过程柴油产出关于加工负荷,操作条件的模型。然后利用粒子群算法寻优BP神经网络初始最优权值和阈值,提高神经网络的预测精度。结果证明:基于PSO-BP神经网络的催化裂化反应再生过程的预测模型在预测精确度比未经优化的BP神经网络大大提高。     

基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测

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.     

基于PSO-BP神经网络的股市预测模型

为解决股市短期预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络的初始权值进行了优化,建立了PSO-BP神经网络股市预测模型.并通过实例分析与传统BP神经网络预测法进行对比,结果表明该方法收敛速度明显提高,有效降低了训练误差,避免了陷入局部极小值,达到了较高的预测精度,在股市短期预测中具一定的实用价值.     

计及光伏及风电并网的电力系统短期负荷预测

为提升光伏、风电等分布式能源大量接入电网后短期电力负荷的预测精度,促进电网消纳能力提升,本文对光伏出力及短期用电负荷采用小波——径向基函数(RBF)神经网络预测方法;对风力发电首先利用总体平均经验模态分解(EEMD)方法对其功率数据分解,再采用BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、ELMAN神经网络四种神经网络预测方法进行预测,并用粒子群算法(PSO)和灰色关联度(GRA)修正。最后,利用等效负荷的概念,分析光伏、风力发电并网对于短期电力负荷预测的影响,并将三种模型有效结合,得到了考虑光伏及风力发电并网的电力系统短期负荷预测的等效负荷预测模型。实例分析表明,本文所提方法相较于其他方法在该预测项目上具有相对更高的预测精度。     

基于高斯变异粒子群优化的短期负荷预测

针对现有短时预测方法精度不高及电网负荷数据不确定性变化的问题，提出一种基于高斯变异粒子群优化(GPSO)的长短时记忆神经网络(LSTM)负荷预测模型，实现对短时负荷数据的高精度预测。方案首先对负荷序列数据进行预处理，提升数据之间的相关性。进一步引入非线性惯性权重加速粒子收敛速度，同时结合自适应高斯变异操作减小粒子陷入局部最优的风险，从而提升了PSO算法的寻优能力。实验结果证明，改进的粒子群优化算法能够提升LSTM模型的预测性能，验证了提出方法的有效性。与已有的预测模型相比，GPSO-LSTM模型有着更优的预测能力。     

基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测

将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群一神经网络（PSO—BP）混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。     

粒子群优化SVM在气体定量分析中的应用

针对机动车尾气排放CO气体的定量分析中,支持向量机建模的参数难以确定、光谱数据计算量过大等问题,提出了一种自适应变异粒子群优化的支持向量机方法,对浓度范围在0.5%~8%的20组不同浓度的CO气体进行定量分析。通过对汽车尾气中CO气体的初始数据进行优化,再将优化的核函数带入支持向量机进行浓度的回归分析,将结果与BP神经网络模型回归效果作对比,实验表明：粒子群寻优得到的最优参数c=39.3152,g=0.17855;BP神经网络的适应度值在迭代60次之后趋于稳定,SVM建模时间约为BP网络的1/30,且SVM预测精度明显高于BP网络。相比与BP网络,SVM更适合处理气体定量分析问题。     

改进神经网络的短期负荷预测模型及仿真

在电力负荷准确预测问题的研究中,电力负荷具有周期性、随机性和非线性的特点,而传统方法存在负荷预测精度低的难题,为了提高负荷的预测精度,提出一种改进神经网络的短期负荷预测模型(CPSO-BPNN).首先利用非线性预测能力强的BP神经网络对短期负荷建模;然后结合混沌粒子群优化算法挖掘短期负荷的变化规律以提高短期负荷预测精度;最后对模型性能进行仿真.仿真结果表明,CPSO-BPNN解决了传统方法存在的难题,提高了短期负荷的预测精度,为非线性负荷预测提供了依据.     

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。     

自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

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。     

基于QPSO的BP神经网络油田节能指标预测

针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题, 引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法, 共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势, 通过改进QPSO的平均最优位置的计算方法, 实现基于BP神经网络和量子粒子群的油田节能指标预测. 以大庆某采油厂注水泵机组单耗数据为训练数据, 预测结果表明该方法能达到良好的预测效果, 具有可行性.     

基于粒子群优化神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测研究

为提高“煤改电”地区短期负荷预测水平,本文基于北京市大兴区“煤改电”工程,探索利用神经网络算法对“煤改电”地区短期负荷进行预测。本文首先研究了“煤改电”地区负荷的年周期、周周期以及日周期负荷特性,并对负荷预测进行分类,分析得出了负荷预测的主要影响因素,明确了负荷预测的步骤及误差分析方法。其次,本文研究了BP神经网络的构成和运算过程,分析了历史数据处理方法,建立了基于BP神经网络的“煤改电”地区短期负荷预测模型,并对短期负荷预测模型进行检验。最后,为进一步提高预测效果,本文研究利用粒子群算法和列文伯格-马夸尔特算法对神经网络进行优化改进,建立了基于粒子群算法优化的BP神经网络负荷预测模型,满足了预测目标精度要求。