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本文以集中供热系统为研究对象,利用遗传算法优化神经网络,对该系统的短期热负荷预测方法进行研究。首先采暖热负荷受气象因素、系统因素、建筑因素、随机因素等多种非线性因素的影响,针对以上问题,先确定输入、输出样本,建立BP神经网络模型;然后利用遗传算法对BP网络的不足进行优化,建立GA-BP预测模型;最后,以MATLAB软件为平台,用遗传算法优化BP神经网络结构的权值和阈值,实验结果表明,经过遗传算法优化的BP神经网络预测模型的平均相对误差减少5%,对短期热负荷的预测精度有一定的提高。 相似文献
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《Planning》2016,(15)
页岩气藏储层孔隙特征复杂、渗透率不高,导致页岩气产量递减规律与常规气藏不同,常规递减模型对页岩气藏适应性较差。根据遗传算法改进的BP神经网络,建立以时间、累计产量、地层压力作为输入层,页岩气日产量作为输出层,遗传算法优化神经网络权值和阈值的页岩气产量递减预测模型。将改进的BP神经网络、常规的BP神经网络和Arps递减模型的预测结果进行比较,遗传算法优化的BP神经网络的最大相对误差为8.184%,常规BP模型的最大相对误差为17.821%,Arps递减模型最大相对误差为19.950%。遗传算法优化的BP神经网络预测精度最高,可见,此方法对页岩气产量递减预测具有较好的适用性,为预测页岩气产量递减提供了1个有效、可行的方法。 相似文献
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基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究 总被引:7,自引:0,他引:7
在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。 相似文献
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《Planning》2017,(10)
为预测钛合金旋转超声磨削过程中磨削力的大小,提出了使用遗传算法优化BP神经网络模型来预测磨削力的方法,首先建立磨削力与加工参数(超声频率、超声功率、进给速度、主轴转速)和磨具参数(磨料浓度、磨料粒度)之间的BP神经网络预测模型,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的阈值和初始权值,依据"六因素三水平"的正交试验结果对神经网络模型进行训练。然后对旋转超声磨削力进行仿真预测,神经网络模型预测值与试验值的误差较小,平均相对误差仅为5.97%,结果表明,使用所提模型预测钛合金旋转超声加工的磨削力具有较高的预测精度。 相似文献
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提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。 相似文献
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Chi Baoming 《工程勘察》2008,(9)
地下水系统是一个复杂的非线性动力系统,地下水系统的输出(地下水位)与输入(降水入渗、蒸发、人工开采等)具有非常复杂的非线性关系。神经网络以其强大的处理非线性系统的能力而在地下水水位预测中得到了广泛的应用,它与传统的统计分析模型相比,具有更好的持久性和适时预报性,且能用于解决同时存在多个自变量和多个因变量的地下水系统预报问题。但是由于网络输入存在多重共线性,导致网络泛化能力不高,降低了网络的预测性能;并且在求解时易陷入局部极小,且收敛速度慢。针对以上问题提出了基于遗传算法的BP神经网络地下水动态预测模型。先用遗传算法优化确定BP网络的初始权阀值,然后应用LMBP算法在这个解空间里对网络进行精调,搜索出最优解或近似最优解。这样既实现了两者的优势互补,发挥了神经网络广泛的映射能力和遗传算法的全局搜索能力,也加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力。本文以Matlab7为平台设计了计算过程和具体的实现方式,还以分布于元宝露天矿区的6眼监测并为例,分别采用基于遗传算法的BP神经网络模型和BP神经网络模型对研究区的地下水位进行了短期预测,从对比分析的结果来看基于遗传算法的BP神经网络模型明显优于BP神经网络模型,是一种预测短期地下水位比较理想的预测模型。 相似文献
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遗传算法-人工神经网络应用于城市污水量预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对BP人工神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点,提出了采用遗传算法优化神经网络权重及阈值的方法,并据此建立了基于遗传算法的人工神经网络预测模型,利用该模型对武汉市武昌北区城市污水量进行预测,结果表明该模型适用于城市污水量的预测。 相似文献
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针对传统BP神经网络全局优化能力低、无法学习的缺陷,引入遗传算法中的小生境技术,研究了基于小生境等维BP神经网络模型,同时利用MATLAB进行编程实现。该模型的核心思想是借助小生境遗传算法优化神经网络的连接权和阈值,进而提高了等维BP神经网络模型的全局优化能力,改善了模型的收敛性。结合宁波某大楼沉降监测实例,利用小生境等维BP神经网络、GM(1,1)模型、等维BP神经网络模型分别对沉降数据建模预测,结果表明,小生境等维BP神经网络模型更加符合实际情况、预测效果更佳。 相似文献
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建立了基于BP神经网络理论的空调系统负荷预测模型.针对BP神经网络参数优化过程中容易陷入局部最优的缺陷,采用差异演化算法(differential evolution algorithm,DE)对其进行优化,以提高预测精度.结合具体实例进行空调冷负荷预测,并与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对BP神经网络进行参数优化的仿真实验结果对比表明,由DE-BP算法所具有较好的预测性能. 相似文献
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