基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

醋酸生产工艺选择

介绍醋酸生产的几种工艺路线，将巴斯夫工艺、BP／孟山都工艺及UOP/千代田工艺进行比较，寻找适合我厂的醋酸生产工艺。     

运用BP网络分析尿素合成塔CO_2转化率

采用BP神经网络模型预测尿素合成塔CO_2 转化率 ,分析了氨碳比和水碳比与转化率之间的关系。详细介绍了建模过程并对隐含层神经元数和迭代次数对网络性能的影响进行了讨论。分析结果表明 :所建模型能准确地对CO_2 转化率进行预测 ,平均相对误差在 1 0 %以内 ;CO_2 转化率随氨碳比的增大而显著增加 ,水碳比的影响则相对较小。     

基于直方图的水墨画艺术风格研究

基于内容的照片或自然图像分析和检索已经得到广泛的研究,但多数都基于颜色特征,不能直接用于水墨画艺术作品的分析。对图像进行预处理,提出基于灰度直方图描述水墨画笔道力度分布信息及构图风格,并利用神经网络学习水墨画整体技法风格特征,依据此特征进行不同艺术家间的分类。实验结果表明,通过对整体风格特征的提取,直方图模型能够有效表征画家不同的艺术风格,实现了水墨画的自动分类。     

主动磁悬浮轴承的神经网络自适应稳定性控制

针对主动磁悬浮轴承本质非线性和开环不稳定的系统特征,设计了一种BP神经网络自适应PID控制器。该控制器采用改进的BP神经网络PID控制算法,通过BP神经网络的自学习和权值调整寻找最优的PID参数,克服了常规PID控制参数整定困难的缺陷,实现了系统的自适应控制。通过MATLAB/Simulink环境和S-Function模块建立了主动磁悬浮轴承控制系统模型,并进行了系统仿真实验,结果表明,BP神经网络自适应PID控制系统响应速度更快,具有更好的动态性能和稳态性能。     

基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法

针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题,提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改,并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别;然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据,输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明,该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升,具有较高的有效性和实用性。     

基于重标极差法和神经网络的隧道变形趋势判断

为准确、科学及全面地对隧道变形进行趋势判断和预测分析,将隧道的变形过程划分为中期阶段和长期阶段,利用R/S分析对其位移序列和速率序列进行趋势判断研究,再利用PSO-BP神经网络对各阶段的变形进行预测,将预测结果与R/S分析结果进行对比,验证两者的一致性。利用两个工程实例进行检验,得出各序列的Hurst指数均大于0.5,说明各序列均具有持续变形的长期性,且位移序列的趋势性均大于速率序列的趋势性;同时,变形预测结果也显示隧道后期变形将持续增加,验证了R/S分析的准确性。     

基于BPNN-PID的风电机组桨距控制分析

变桨控制技术是风力发电机组的核心技术之一,开展对风力发电机组变桨控制方面的研究具有重要的理论和应用价值。根据风力发电机组在额定风速以上如何保持输出功率稳定和降低风轮转速波动的控制技术进行研究,在传统的变桨距控制策略基础上,提出了基于BP神经网络(Neural Network,NN)整定PID的控制策略,并在Matlab/simulink环境下对PID控制和BP神经网络控制相结合的复合控制系统进行建模与分析。对1.5MW风电机组的仿真验证了BPNN-PID算法的有效性,提出算法不仅能够解决传统PID控制器参数整定困难的问题,而且优化效率更高,可以得到优良的控制性能。     

基于神经网络的轮胎胎号字符识别

介绍了采用BP神经网络来进行轮胎胎号字符识别的一种尝试性方法。用Matlab来模拟用神经网络进行胎号数字识别这一过程，用投影—变换系数法进行特征提取，确定特征输入、隐含层的神经元和输出后，经训练后可识别胎号，识别率尚可。     

BP网络在加热炉效率评定中的应用

以工艺管式炉有关数据为例，将BP网络有效应用于数据的压缩存储和快速计算，为加热炉效率评定软件提供了BP网络模型。利用MATLAB软件实现了BP网络的训练及仿真分析，并讨论了应用过程中参数的选择以及训练数据的特点对网络训练产生的影响。