基于蚁群优化算法的瓦斯预测模型研究

针对瓦斯煤尘爆炸和煤与瓦斯突出给煤炭矿山企业带来的危害极大的问题,将蚁群优化算法和BP神经网络技术结合应用到瓦斯涌出量预测,建立比较准确的预测模型。重点研究了BP网络模型的选择与优化训练,通过蚁群算法优化解决了BP神经网络易陷入局部收敛的问题。仿真与实际数据验证表明：改进的神经网络算法对瓦斯涌出量预测能达到良好的效果。     

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。     

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ACA-NN的合肥公路客运预测与分析

针对BP神经网络存在无法有效收敛最优值问题,构建基于蚁群算法的优化神经网络的公路客运预测模型。该模型采用常见的BP神经网络结构,算法采用的是一种新型的进化算法——蚁群算法。然后以合肥市2012年公路客运预测为实例,尝试了蚁群优化神经网络ACONN在客运量预测中的应用,结果表明蚁群优化神经网络模型的预测精度比其他模型高。     

改进ACO优化的BP神经网络短时交通流量预测

针对BP神经网络算法收敛速度缓慢、易陷入局部最小值、在短时交通流量预测的问题中精度不高等问题,提出了一种改进ACO(蚁群算法)优化的BP神经网络短时交通流量预测算法.在确定BP神经网络权阈值的过程中,采用蚁群信息素挥发自适应参数、在蚁群信息素更新时采用精英选择策略和种群更新时加入变异因子的方法来得到最优权阈值.仿真结果表明,改进算法在预测流量趋势和准确度方面均有较大提升,在短时交通流量预测方面取得了良好的效果.     

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。     

基于蚁群神经网络的煤矿瓦斯含量预测模型

为了准确而快速预测煤矿煤层的瓦斯含量,采用了蚁群神经网络算法进行预测,建立了针对预测瓦斯含量的蚁群神经网络模型。该模型是将蚁群算法引入到神经网络的优化训练中,以避免神经网络算法容易陷入局部最优的不足,从而获得稳定的网络结构,再用训练好的神经网络对对象进行预测。以辽宁三家子矿区煤层样本为例,应用蚁群神经网络算法进行仿真实验,实验结果表明,该算法与传统算法相比,具有较高的预测精度和较快的运算速度,是一种十分有效的瓦斯含量预测方法。     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

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。     

基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。