搜索到22585篇“ 改进BP神经网络“的相关文章
- 基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究被引量：1
- 2025年
- 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。
- 戴欧阳胡洪林
- 关键词：机械故障遗传算法BP神经网络
- 基于改进BP神经网络的装配质量预测方法
- 2024年
- 装配是产品制造过程中耗费大量时间和精力的重要环节,影响着产品整个生命周期。针对产品装配效率低的问题,提出遗传算法优化BP神经网络的装配质量预测方法。以DC零件的质心后端、质量、长度这三个质量特性为基础,划分数据,确定BP神经网络结构,以均方误差作为遗传算法的适应度函数,寻找最优的初始权值和阈值,建立了遗传算法优化BP神经网络模型,并结合平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE对预测结果进行了对比。实验结果表明:相比于传统的BP神经网络,经过遗传算法优化的BP神经网络在质量预测方面具有更好的精度和准确性。
- 郭美杰陶泽曾鹏飞郝永平
- 关键词：遗传算法BP神经网络
- 改进BP神经网络的公交驾驶行为控制方法
- 2024年
- 为降低城市智能公交安全事故的发生,通过驾驶辅助督导系统获取驾驶行为数据,提取驾驶行为特征值,结合驾驶行为特征影响因子,提出了一种智能公交不良驾驶行为的控制方法,解决城市公交安全驾驶问题。运用BP(Back Propagation)神经网络技术,对不良驾驶行为数据进行学习和训练,结合历史驾驶行为数据进行建模、分析,实现公交不良驾驶行为的有序督导和智能辅助。通过该系统采集公交车内外周边环境数据,结合改进BP神经网络算法与主成分分析方法对驾驶行为进行识别和判断,对不良驾驶行为训练集数据进行学习,更新网络权值和阈值,缩小网络误差,期望输出结果,减少驾驶行为多重共线、数据冗余的缺陷,实现对公交追尾报警和防碰撞算法的参数匹配。实验结果表明:通过对16个不良驾驶行为主成分数据进行预处理,发现前6个主成分贡献率达到69.731%,当第16个主成分时贡献率达到100%,采用改进BP网络准确率为85.33%,相比BP网络、DBN网络分类准确率高,满足城市公交不良驾驶行为防范的要求,为公交追尾报警、防碰撞提供依据,实例证明系统和算法具有实用性和可靠性。
- 陈深进
- 关键词：智能公交驾驶行为BP神经网络主成分分析
- 基于改进BP神经网络的河北省碳排放预测
- 2024年
- “双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放的计算方法,基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型,对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示:河北省能源效率低于全国水平,河北省工业碳排放量最高;河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势;GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定,误差较小,更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示,河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,以期为政府决策提供理论依据,助力河北省“双碳”目标的实现。
- 王永利李颐雯王欢董鹏旭滕越蔺媛刘琳
- 关键词：BP神经网络脱钩分析
- 基于改进BP神经网络的软土路基沉降预测研究
- 2024年
- 结合软土路基沉降观测值,分别从精度、安全性和预测期限等角度对双曲线模型、S型成长曲线模型和BP神经网络进行适用性分析。为了提高沉降预测精度、克服传统BP神经网络缺陷,采用LM优化算法改进BP神经网络,验证了LM算法的优越性,在此基础上建立了一种考虑趋势部分和随机部分的组合预测模型。该模型既符合路基沉降的发展规律,又能够充分利用BP神经网络的非线性外推能力,弥补趋势函数的精度下降。工程实例研究表明,该模型优于各单一预测模型,具有很好的预测效果,均方差为0.03,残差平方和为1.8,相关系数接近1。
- 王恒王佼佼
- 关键词：沉降预测BP神经网络组合预测LM算法
- 基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化被引量：1
- 2024年
- 针对目前工业机器人钻锪工艺参数选取主要依靠经验法的问题,提出基于改进BP神经网络算法的钻锪工艺参数优化方法。分析钻锪工艺过程并针对工艺参数和加工质量的关系进行正交实验设计和相关性分析;针对哈里斯鹰算法的不足,在猎物逃脱几率和猎物跳跃强度两方面对其进行改进;运用改进的哈里斯鹰算法优化BP神经网络,并基于改进的BP神经网络算法建立工艺参数优化数学模型;采用fmincon函数求解最优工艺参数并进行实验验证。分析结果表明,与由经验法确定的工艺参数相比,优化后的工艺参数在孔径精度和锪窝深度精度方面分别提高了17.9%和26.5%,满足了加工质量要求,并保证了加工效率。
- 李岸庞志愿
- 关键词：工艺参数BP神经网络算法
- 基于改进BP神经网络的大断面隧道地表沉降分析
- 2024年
- 文章针对青岛地铁特殊地质的地表沉降问题,以地铁4号线错埠岭站台施工阶段为研究案例,采用基于Midas的数值模拟与BP神经网络相结合的沉降预测方法,建立地表沉降预测模型。该模型改进BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点的不足,避免数值模拟误差较大、精度不准、可靠性低等因素对分析结果的影响。采用后检差检验法对模型拟合结果进行检验,得出具有较好拟合能力和泛化能力的BP神经网络模型。应用该模型对地铁隧道施工段进行沉降预测,分析结果与实测数据具有相似沉降趋势。
- 徐磊马强强
- 关键词：BP神经网络地表沉降
- 基于改进BP神经网络的学生职业素质能力评价模型
- 2024年
- 从新工科对高职学生职业素质的新需求出发,以机电一体化专业为例,探索学生职业素质能力评价模型。针对标准BP神经网络算法可能陷入局部最优解等不足,引入遗传算法对神经网络算法进行优化改进,利用MATLAB神经网络工具对该评价模型进行训练和测试。实验结果表明,改进后的BP神经网络模型适应性强,具有精确性和客观性,为新工科背景下的人才培养提供参考。
- 陆武慧
- 关键词：BP神经网络遗传算法
- 基于改进BP神经网络的轨道电路故障预测方法研究
- 2024年
- ZPW-2000A是铁路信号领域的重要组成部分,在保证列车安全运行过程中发挥着重要作用。为更好地预测轨道电路发生故障的概率,该文提出一种改进BP神经网络算法对轨道电路的故障进行预测,以蜻蜓算法对初始BP神经网络的权值和阈值进行优化改进,结合电务车间采集的轨道电压数据对改进后的BP神经网络进行训练,并对轨道电路的轨出1、轨出2电压值进行预测分析,得到轨道电路发生红光带的概率和趋势。同时将改进BP神经网络模型与现有预测模型进行对比分析,仿真结果表明,改进BP神经网络模型能够更为准确地预测轨道电路故障概率,提高设备的安全性和可靠性。
- 李博文
- 关键词：轨道电路红光带故障预测BP神经网络
- 基于改进BP神经网络的输电线路覆冰预测技术研究
- 2024年
- 针对输电线路距离长、覆盖面广,其安全稳定运行直接关系到电网的运行状态,覆冰已成为威胁输电线路安全运行的重要因素。这里从覆冰厚度预测的角度出发,结合思想进化算法和BP神经网络算法,对输电线路的短期覆冰厚度进行预测。基于六个微气象因子的输入向量,建立了输电线路覆冰厚度短期预测模型。通过仿真对该模型的准确性和稳定性进行验证。结果表明,该方法具有较高的准确性和稳定性。该研究为我国输电线路覆冰预测技术的发展提供一定的参考和借鉴。
- 汪勋婷丁津津张峰孙辉
- 关键词：输电线路微气象覆冰厚度思维进化BP神经网络
