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基于混合优化算法优化神经网络的径流量预测方法: 本发明公开了一种基于混合优化算法优化神经网络的径流量预测方法，属于水文预报技术领域。通过SAPSO算法(模拟退火粒子群算法)对神经网络参数进行优化，进而进行日径流量预测。该方法包括：设置神经网络和优化算法的参数，包括输入...; 王津宇李哲梁允柯佳颖王超卢明苑司坤高阳李帅崔晶晶

一种改进粒子群优化神经网络PID的分层注水流量控制方法: 本发明属于油田分层注水领域。本发明公开了一种改进粒子群优化神经网络PID的分层注水流量控制方法，具体包括以下内容：通过流量计采集井下注水层段流量，经数据处理模块上传给神经网络PID控制器，然后提出群体适应度方差策略，设置...; 贾德利武子江尤波

一种基于优化神经网络参数的电力紧急智能切负荷方法: 本发明提供了一种基于优化神经网络参数的电力紧急智能切负荷方法，涉及电网技术领域，包括：基于互易电压灵敏度和频率变化量建立电力系统总线的数据集；基于改进的Tent混沌映射和自适应t分布扰动获取改进后的蜣螂优化算法和改进后的...; 周洋魏翔杨燕谭如超黄刚钟华刘强杨涛刘秋明周炜煜陈龙平白亚新李子晖胡熊伟

基于参数优化神经网络的适配器优化设计方法: 本发明提出了一种基于参数优化神经网络的适配器优化设计方法，属于适配器设计领域，包括：S1、采用拉丁超立方采样法生成适配器构型样本，通过有限元模型获取应变场数据，将适配器构型样本输入参数和应变场分布作为训练集训练不确定性量...; 谢婷丽权德森威周奇胡杰翔罗舒杨黄旭丰吴金红龙田金正龙李保平

基于健康评估的多源优化神经网络超短期预测算法: 本发明涉及健康评估预测算法技术领域，尤其涉及基于健康评估的多源优化神经网络超短期预测算法，包括有运维数据处理模块，还包括有构建健康矩阵模块、优化BP神经网络模块；运维数据处理模块的输出端设置有构建健康矩阵模块；构建健康矩...; 黄峰周文娟段宇昊张宇尚文卓

基于RSA优化神经网络的GNSS高程拟合: 2025年; 针对现有神经网络模型用于GNSS高程拟合中存在精度受限、拟合结果受参数影响大等问题,本文提出采用爬行动物算法(RSA)进行RBF神经网络模型参数优化,提升神经网络的全局寻优能力以及收敛速度,构建一种新的RSA-RBF神经网络模型。采用2种不同地形条件的GNSS水准网数据进行实验,结果表明,本文提出的组合模型能够有效优化选取神经网络中的关键参数,实验结果的精度指标均优于对比模型,同时具有更高的稳定性与适用性。; 黄海明; 关键词：GNSS 高程异常拟合

基于粒子群优化神经网络的机械臂跟踪控制: 2025年; 针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RBF神经网络;最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制器的有效性和可行性。结果表明:与一般RBF神经网络自适应控制器相比,粒子群优化RBF神经网络自适应控制器在路径跟踪上具有更高的控制精度。; 屈晓宇王家隆; 关键词：神经网络自适应粒子群优化算法

基于改进粒子群优化神经网络的高程异常拟合方法: 2025年; 针对BP神经网络高程异常拟合时存在的局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于改进粒子群优化神经网络的高程异常拟合方法。通过结合惯性权值因子的非线性调整策略与学习因子的线性调整策略,能有效提高粒子群算法的收敛速度,避免出现局部最优解情况。利用改进粒子群算法优化BP神经网络初始参数,以提高高程异常拟合精度。通过两组典型实验区验证了该方法的精度与有效性。; 张文君师文杰; 关键词：改进粒子群 BP神经网络高程异常拟合

基于粒子群优化神经网络的新能源功率预测方法与系统: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的新能源功率预测方法与系统，所述方法包括：采集新能源发电历史功率数据以及对应时间的历史气象数据；根据采集的数据训练基于多尺度Gaussian基函数的小波神经网络，并采用粒子群算法优化...; 杜云龙朱天昊柴赟刘志仁戴强晟罗飞曹卫青杨勤胜张森胡非张威俞力珉

基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究: 2025年; 为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化,建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈,构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构,分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合,并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取,降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明,WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好,误差显著降低,具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测,并为类似工作提供借鉴和参考。; 高宇璠傅洪贤; 关键词：爆破振动

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