改进BP3参数对网络识别能力影响的研究

分别从BP网络的学习步长,学习速率自适应调整算法的参数,动量法和自适应学习速率结合起来算法的参数3方面讨论了改进BP参数对网络识别能力的影响;在确定BP网络的隐含层节点个数的过程中提出了BP神经网络自适应学习算法,使得隐层节点的选取动态实现。仿真实验表明,该改进是可行的。     

修正激励函数的BP算法的研究

本文对基于梯度下降的标准BP算法进行了深入研究,提出了修正激励函数的BP算法,它能有效克服标准BP算法中Sigmoid函数的不足,加快网络学习速率。在模型预测控制的建模和预测中,将基于该算法的神经网络与基于标准BP算法的神经网络、基于带动量项的BP算法的神经网络、基于自适应调整学习率BP算法的神经网络、基于自适应调整学习步长和动量项4算法的神经网络进行仿真比较,它在预报准确率和学习速度方面都取得了令人满意的结果。     

基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型

根据实际应用中神经网络训练样本通常具有内在特征和规律性,提出一种基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型。通过自组织竞争网络的聚类特征,改善样本训练对BP网络性能的影响。BP神经网络采用收敛速度较快和误差精度较高的动量—自适应学习速率调整算法。并通过基于这种模型的空气质量预测实验,表明基于样本自组织聚类的BP神经网络预测模型首先会提高收敛速度,其次会减少陷入局部最小的可能,提高预测精度。     

改进BP算法在热流传感器温度补偿中的应用

针对帕尔贴( Peltier)热流传感器存在温度漂移问题,提出了一种基于改进BP神经网络的温度补偿模型.采用BP算法的多层前馈网络建立起热流传感器输出电压、实验温度与输入热流间的映射关系,又通过增加动量因子和自适应调节学习率来提高网络的收敛速度与增强网络平稳性.研究结果表明:动量因子-自适应学习率算法温度补偿模型效果明显.     

改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障.     

大学生综合素质评价中BP神经网络的建模与仿真

介绍了神经网络的基本理论,指出传统BP算法存在的问题及改进方法。在建立大学生综合素质评价指标体系的基础上,提出并建立了一个BP神经网络模型。采用基于动量法和自适应学习率的BP算法对网络进行训练,避免网络陷入局部极小点,提高训练效率。应用该模型对大学生综合素质评价进行仿真,结果表明,利用神经网络进行大学生综合素质评价具有良好的前景。     

停车诱导系统中车位预测模型的研究

研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题.首先提出基于BP神经网络的车位占有预测模型,同时将自适应学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本BP神经网络,优化了学习速率,减少了训练过程的震荡趋势,改善了网络的收敛性.以此为基础实现了停车位的智能预测.最后,进行了多种方法比对实验.     

一种BP网的学习速率与动量项自适应算法

针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取.     

综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用

BP神经网络用于股市等非线性系统的预测具有非常强大的能力。针对标准BP神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点问题,提出附加动量法和动态调整学习率法相结合的综合改进BP算法。建立了基于改进算法的股票价格预测系统模型,并对青岛海尔股票价格进行了预测。仿真结果表明,相对于标准BP算法,综合改进的BP算法能明显加快网络的收敛时间,用于股价短期预测是有效可行的,并且能够达到较高的准确性,具有一定的实际应用价值。     

一种基于神经网络的入侵检测系统研究

提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。