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基于GA的BP神经网络在砂土液化评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
BP神经网络是一种应用面较广的神经网络,但存在明显缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。在探讨训练样本选取的基础上,耦合遗传算法和BP神经网络构建了遗传网络并应用于砂土液化的评价,通过与动量梯度下降算法改进的BP神经网络对比,表明了基于遗传算法的BP神经网络在砂土液化评价中的优越性。 相似文献
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《Planning》2015,(15)
本文在分析三电平逆变器主电路的故障类型基础上,利用BP神经网络设计三电平逆变器故障诊断方法 ,即采用三层BP网络对三电平逆变器的非典型故障进行诊断,设计并构建了三电平逆变器实验平台,在该平台上模拟三电平逆变器主电路功率开关管的各种故障,验证了基于BP神经网络的故障诊断方法的可行性和正确性。 相似文献
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《Planning》2014,(4)
根据BP神经网络强处理非线性问题和遗传算法具有全局寻优的特点,总结出用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了基于遗传算法和BP神经网络的多维客户行为细分模型,对客户进行细分,挖掘出潜力客户,有效降低营销成本。最后,利用Matlab对多组数据进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明该方法是有效可行的。 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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《Planning》2013,(18)
本文阐述了BP神经网络模型在水电站电气元件故障诊断中的意义。以专家经验为依据,结合查阅文献的手段,建立了电站电气元件的故障知识库。与此同时,构建了基于模糊综合评判的神经网络数学模型。最后,以一个水电站电气元件故障诊断实例论述,验证该方法的可行性。 相似文献
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利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017~2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。 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