基于布谷鸟算法优化BP神经网络的锂电池健康状态预测

锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合布谷鸟搜索算法(CS)的全局优化能力,提出一种基于CS算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;为了验证算法的泛化性,利用美国国家航空航天局开源锂电池数据集6号电池和7号电池进行仿真实验,仿真得到该算法预测SOH的均方根误差(RMSE)分别为0.2658和0.2620,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.3319%和0.2605%;通过与BP神经网络、粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)、遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)对比,布谷鸟算法优化的BP神经网络(CS-BP)具有更小的预测误差。     

基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列

针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

一种优化多层前向网络的IA-BP混合算法

该文针对免疫算法(IA)在优化较大规模的多层前向神经网络时收敛速度慢的缺点,给出了一种综合免疫算法和BP算法优点的IA-BP混合算法,它首先采用免疫算法进行全局搜索,然后调用BP算法进行局部搜索,从而加快收敛速度。实验结果表明该算法在训练较大规模的前向神经网络时性能要优于免疫算法和BP算法。     

改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。     

遗传算法优化的BP神经网络拷贝数变异检测

拷贝数变异是一种主要的基因组结构变异形式,会导致基因组区域中出现大小不等的扩增或缺失。针对现有拷贝数变异检测算法受GC含量偏差、测序误差等因素影响而导致检测能力低的问题,提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络拷贝数变异检测算法。该算法充分考虑基因组相邻位置之间的内在相关性,融合多个特征,并使用BP神经网络解决各个特征之间的联合作用以预测CNV;针对现有的BP神经网络模型存在的问题,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,以提高该算法的CNV检测性能。实验结果表明,该算法对不同测序覆盖深度和肿瘤纯度共300个样本的平均检测灵敏度、平均检测精度和平均[F1]评分分别为97.27%、97.78%和97.53%,均优于其他几种算法,且能够显著降低样本边界偏差值。     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

基于遗传算法和BP网络的文字识别方法

将基于遗传的BP神经网络算法用于文字识别算法结合了遗传算法和BP网络的优点.先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(Back Propagation)神经网络权重学习和训练的神经网络文字识别算法.实验结果表明该算法完全达到了文字识别要求,识别率达到了98%.并且在识别速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和识别速度快等特点.     

基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型

针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。     

基于多遗传算法的BP神经网络人脸识别

人脸识别应用十分广泛,在实际问题中较高的识别率十分重要,其中BP神经网络模型广泛用于人脸识别.然而在现实应用中,BP神经网络结构和权值阈值的选取往往依靠经验值,这使得BP神经网络存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等问题。针对该问题,提出了一种基于多遗传算法优化BP神经网络结构和权值阈值的人脸识别方法。利用主成分分析算法对人脸图像进行降维,快速独立成分分析算法对人脸图像进行特征提取,以组合算法的方式使得处理后的人脸图像特征更加明显。通过第一层遗传算法优化BP神经网络的结构,第二层遗传算法优化BP神经网络的权值阈值,以此解决BP神经网络陷入局部最优和收敛速度慢等问题。基于ORL人脸库进行仿真验证,实验结果表明该算法具有较高的识别率。     

基于PSO的BP神经网络学习算法

针对标准反向传播(BP)算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值,利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明,该算法能够克服标准BP算法的缺点,性能优于其他2个BP网络优化模型。     

基于ABC—BP神经网络的用电量预测研究

针对区域用电量的时效性、复杂性和非线性等特点,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络(ABC-BP)的区域用电量预测分析模型;以BP神经网络为基础,将往年区域用电量作为用电置的预测样本,采用基于ABC算法对BP神经网络的各个权值和阈值参数进行优化,最后建立模型应用于区域用电量预测系统,为分析区域内经济发展水平、经济走势、产业分布状况及政策实施效果等问题提供有力支持;介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值;通过实验仿真对比,提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及粒子群优化BP神经网络算法更高,是一种有效可靠的区域用电量预测方法。     

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。     

Adaboost集成BP神经网络在传感器阵列检测系统中的应用

针对目前常见的多元有害气体检测问题,设计并搭建了一种基于传感器阵列和集成 BP神经网络相结合的传感器阵列检测系统。在该系统中采用集成BP神经网络对传感器阵列的三种混合有害气体的响应信号进行回归分析。为了提高集成BP神经网络的预测准确性,又利用Adaboost算法对集成BP神经网络进行了优化。结果显示：该系统能够准确地检测气体组分,通过Adaboost算法对集成BP神经网络优化后,预测的平均相对误差小于2%,能够有效解决气体传感器的交叉敏感问题,提高传感器的选择性。     

基于遗传粒子群算法的模拟电路故障诊断方法研究

提出一种基于小波包分解、归一化处理、遗传粒子群优化算法(GAPSO)和BP神经网络相结合的模拟电路故障诊断新方法。该方法使用小波包分解获取各尺度函数空间上的能量特征信息作为特征向量输入神经网络。利用遗传粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,有效克服BP神经网络极易陷入局部极小等缺陷。通过Multisim仿真电路实例,比较GAPSO-BP和BP神经网络的诊断结果,验证了该方法的有效性。     

一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性,提出一种自适应遗传BP神经网络模型,该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重。而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法。有利于提高网络的收敛性以及学习能力,可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率,具有一定的实用价值。     

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。     

基于和声蚁群耦合算法的风电机组齿轮箱故障诊断

基于和声搜索和蚁群算法优化后的BP神经网络,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于和声搜索算法中,提高和声搜索算法的收敛速度,并利用和声搜索算法的个体扰动策略和随机搜索机制改善蚁群算法过早收敛的问题。利用该方法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,克服BP神经网络算法易陷入局部最优解的缺点,提高神经网络的训练效率和收敛速度。测试结果表明,该方法诊断结果正确且精度高,将经和声蚁群耦合算法优化后的BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断是有效的。     

基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别

BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。     

改进粒子群BP算法的四六级翻译评分模型

针对四六级考试翻译题型, 给出了一种基于改进PSO-BP神经网络的评分方法. 通过BLEU和SVD等算法获取到文本特征值以及老师评分作为输入集, 然后用该集合对改进PSO-BP神经网络进行训练, 训练好的BP神经网络可以用来预测翻译分数. 从惯性权值计算和适应度函数两方面优化了PSO-BP算法, 在全局范围内寻找最优解, 使得实验效果更加稳定. 用Matlab进行了仿真实验, 结果表明, 在翻译评分中, 使用改进PSO-BP神经网络比采用多元线性回归能获得更好的相关性, 与人工评分的皮尔逊相关系数平均提高了12%.     

MATLAB神经网络BP网络研究与应用

阐述了MATLAB神经网络，着重研究了其BP网络的网络结构，指出了BP算法的主要缺点，利用其工具箱中的函数对BP算法进行了改进。根据MATLAB神经网络BP网络的网络结构，提出了一种具有天气敏感性的基于快速BP算法的神经网络预测模型，并对电力短期负荷进行了预测。预测结果，证明了该算法的有效性。