基于BP神经网络工程造价预测模型分析

文章提出了BP神经网络对于工程造价的预测方法,通过对指标的选取,确定了样本数据;再将采集的数据传入到MATLAB平台打造的BP神经网络预测模型;首先验证了该模型的可行性,再将其余的样本输入到BP神经网络工程造价预测模型中,进行工程造价预测。预测的结果是实际值与预测值误差相差很小,实现了仿真实验的目的,证明了BP神经网络对工程造价预测的精准性。     

基于蚁群神经网络的LED灯管寿命预测

针对高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估过程,在加速寿命退化试验数据的基础上,提出了一种基于试验数据驱动的自适应智能方法,并对某型LED灯管的寿命与可靠性进行预测分析.首先,通过指数模型拟合性能退化曲线,推算出各组应力条件下的伪失效寿命值;再将蚁群算法结合BP神经网络等智能算法应用于寿命预测模型的建立,根据试验证明寿命服从对数正态分布,且检验寿命必须满足置信度区间范围内;最后,预测出正常应力条件下LED灯管的工作寿命.结果表明,基于蚁群神经网络预测LED灯管寿命的方法,预测误差较小,收敛速度快,能够满足工程要求.     

基于BP-MC模型的大型机电设备备件需求预测研究

针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型．以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于实际预测中,结果表明该模型优于BP神经网络单项预测模型,具有精度高、科学可靠的特点,为大型机电设备备件需求预测提供了新的途径。     

基于神经网络的宽带激光熔覆熔池特征参数预测

为了实现宽带激光熔覆熔池特征的准确预测,从 而对激光熔覆工艺过程进行实时监测、评价及反馈 控制。通过宽带激光熔覆全因素工艺试验采集熔池特征参数样本数据,采用遗传算法优化BP 神经网络的 初始权值和初始阈值,建立激光熔覆工艺参数(激光功率、粉末厚度、扫描速度)与熔池特 征参数之间的 BP神经网络预测模型。利用训练集数据对所建立的神经网络进行训练,形成输入与输出之间 的映射关系, 并利用测试集数据对网络进行测试。试验结果表明,宽带激光熔覆熔池特征参数神经网络预 测模型具有很 高的精度。该神经网络预测模型对激光熔覆过程监测及熔覆层质量控制具有重要意义。     

基于智能算法的机械加工参数优化方法研究

将BP神经网络预测模型应用于电火花加工参数优化方法中,从而针对不同的加工工艺要求预测出最佳的脉冲间隔t0和宽度t1以及峰值电流ie组合。由于常规的BP神经网络存在容易陷入极小值以及学习速率低等缺点,而常规GA优化算法存在容易陷入局部最优解、容易早熟等问题,提出一种对GA算法的染色体结构和遗传算子进行改进并引入自适应交叉和变异概率优化BP神经网络结构参数的改进型GA-BP神经网络算法。最后通过实验,对电火花加工参数优化模型性能进行评价,与常规GA-BP神经网络算法建立的参数优化模型相比,提出的参数优化模型的预测结果更加接近真实值,预测的平均准确率达到96.13%,高于常规GA-BP神经网络算法建立预测模型5.2%。     

基于遗传算法优化BP神经网络的预测建模

为了进一步提高基于BP神经网络的预测模型精度,本文针对BP神经网络收敛速度慢,参数选择随机等特点,采用了遗传算法对BP神经网络进行优化,并提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型,从而进一步提高预测模型的预测精度,通过对比未使用遗传算法优化的BP神经网络的预测模型发现基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型在提升预测精度方面具有非常好的效果,是一种非常高效的方法.     

基于回归分析和遗传算法优化的BP神经网络熔覆层形貌预测

针对激光熔覆过程中熔覆层形貌难以控制的问题,以45钢和Fe45分别作为基材和熔覆粉末,设计3因素5水平的试验方案,并测量熔覆层的宏观尺寸。首先,利用遗传算法（GA）对反向传播（BP）神经网络的初值进行优化,建立了GABP神经网络模型,以激光工艺参数为输入、熔覆层形貌为输出进行了训练和测试,分析其预测精度。然后,分别以回归分析、BP神经网络和GA-BP神经网络三种方法建立预测模型,并与实际得到的熔覆层形貌进行比较。结果表明,通过遗传算法优化的GA-BP神经网络模型与实际的误差约为3%,BP神经网络模型与实际误差为7.38%,而回归分析预测模型预测误差最大可达到15.5%。经比较可知,GA-BP神经网络预测模型的结果与实际最为接近。故GA-BP神经网络预测模型对提高熔覆层质量具有一定的指导价值。     

基于不同神经网络模型预测体测成绩

为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处理分析数据集的能力,提高预测的准确性。在长短期记忆神经网络中加入注意力机制构建另一个预测模型,使模型更加关注数据集中的关键信息。通过实验,预测模型输出的预测值与实际值的重合率高达90%以上,预测准确率整体在95%以上。     

基于BP神经网络的虚拟机评估

排除无关变量的影响,采用BP神经网络对虚拟机性能数据的提取和分析,预测出已知配置虚拟机的具体应用性能。对样本数据进行分析与提取特征值,有良好的适应性;对虚拟机性能预测进行准确的阐释与说明,性能预测模型实现调控虚拟机对物理机资源池的占用,通过采集虚拟机配置与性能的数据来帮助使用和管理虚拟机。     

基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究

在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。