搜索到23421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：2
- 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神经网络的激光选区熔化表面粗糙度预测
- 2025年
- 为提升激光选区熔化表面粗糙度预测的精确度,提出改进BP神经网络模型。首先依据参数建立指数模型,利用灰色关联度分析各因素,求解获得各因素的指数值;然后建立BP神经网络模型,改进粒子群算法优化包括自适应惯性权重更新和动态调节学习因子,同时指数模型预测结果作为特征输入到BP神经网络模型;最后给出算法流程。实验显示,改进BP神经网络在较少的隐含层节点下达到了更低的平均相对误差,激光选区熔化表面粗糙度预测更接近真实值,改进BP神经网络决定系数相比EM、BPNN、GABPNN分别提升了6.40%、1.14%、0.07%,均方根误差相比EM、BPNN、GABPNN分别降低了0.0363、0.0627、0.0668,评价指标较优。
- 丁燕王磊王远
- 关键词：BP神经网络粗糙度粒子群
- 基于LM算法改进BP神经网络的薄膜电阻高精度测量
- 2025年
- 在半导体工艺中,电阻测量极其关键。传统四探针法在测量薄膜的电阻时,需对范德堡函数进行非线性拟合,不仅耗时较长,且精度较差。针对该现象提出了一种基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的Back propagation neural network(BPNN)神经网络模型。LM算法结合了梯度下降法和牛顿法的优点,在迭代过程中快速接近全局最小值,且对于局部最小值的陷落情况优于纯梯度下降法,结合BP神经网络的反向传播误差来调整权重,从而实现复杂非线性函数的拟合。对含反双曲余弦的超越函数(范德堡函数)的局部参数进行非线性拟合,得到最大偏差为2.08×10^(-5),相对标准偏差为2.16×10^(-8)的神经网络拟合模型,对比规范化多项式拟合方法精度提升99.5%。此改进方法,可极大提高测量结果的稳定性与精确性,将模型运用于实验测量过程,有效改善了电阻率测试精度。
- 张钰王琰彭正凤马俊杰王静
- 关键词：BP神经网络电阻率测量LM算法
- 基于改进BP神经网络的互联网游戏平台企业价值评估
- 2025年
- 在数字化时代,互联网平台企业的价值评估成了投资者、管理者和政策制定者关注的焦点。由于这类企业的特殊性,如网络效应、规模经济和快速创新等,传统的财务评估模型往往难以准确捕捉其特征。文章引入BP神经网络模型,以实物期权理论中的5个关键变量——标的资产价格、执行价格、波动率、无风险利率和期权到期时间作为输入层,对互联网平台企业进行价值评估。此研究的贡献在于将BP神经网络与实物期权理论相结合,为互联网平台企业的价值评估提供了一种新的视角和工具。未来的研究可以在此基础上,进一步考虑互联网平台企业的特有风险因素,如技术变革、市场竞争和监管政策等因素,以构建更为全面和精细化的企业价值评估模型。
- 雍海敏詹浩勇
- 关键词：BP神经网络实物期权价值评估
- 基于PLC与改进BP神经网络的机房空调自适应控制方法
- 2025年
- 数据中心的运行不仅需要大量的电力支持,同时也需要使服务器等设备处于适宜的温度范围内,以确保其稳定、高效地运行。因此,研究采用了一种基于改进反向传播神经网络的空调控制方法,该方法通过可编程逻辑控制器实现对机房空调的基本控制,结合改进反向传播神经网络对控制模型进行优化。实验结果表明,在所提出的控制模型的控制下,模型基本上能够通过控制空调来满足数据中心机房的冷却分布均匀性,基本在1℃左右波动。研究结果表明,所提出的空调控制模型具有较好的控制精度和适应性,给数据中心机房空调的控制提供了一种有效的方法。
- 李忠飞刘志华黄春山王惠杰
- 关键词：空调控制改进BP算法可编程逻辑控制器
- 改进BP神经网络PID控制的机械臂电液伺服系统
- 2025年
- 针对机械臂电液伺服系统中的液压缸位置跟踪控制精度问题,提出一种基于改进BP神经网络的液压缸位移PID控制策略。首先,分析了电液伺服控制系统工作原理并建立数学模型;其次,引入自适应动量项、改进的激活函数及改进的拟牛顿法来优化BP神经网络,提高神经网络的映射能力以及响应速度,实现对PID控制参数的自适应整定;最后,在Matlab实验平台对液压缸位置跟踪和抗扰动能力进行仿真。仿真结果表明,与传统PID控制和BP-PID控制相比,改进的BP-PID控制抗干扰能力和鲁棒性更强,可以有效提高电液伺服系统位置跟踪精度和响应速度。
- 张森韦明王豪
- 关键词：电液伺服系统位置控制PID控制器
- 基于改进BP神经网络的低压配网线损率自动预测方法
- 2025年
- 现有低压配网线损率自动预测方法未筛选影响线损的参数,造成其预测效果较差。为解决这一问题,提出基于改进BP神经网络的低压配网线损率自动预测方法。该方法先筛选线损率影响参数,然后建立全面反映线损电气特性的指标体系,最后建立自动检测模型,实现配网线损率自动预测。实验结果表明,应用所提方法得到的预测值与实测值之间误差小于0.001%,应用效果较好。
- 张昆
- 关键词：改进BP神经网络
- 基于改进BP神经网络的无人驾驶汽车防抱死制动控制系统设计
- 2025年
- 无人驾驶汽车的状态,如速度、载荷、重心高度等会对制动效果产生影响;车辆状态信息较多且包含噪声信号干扰,导致信息采集精度较差,会导致制动效果不稳定,甚至出现车轮抱死的情况;为此,设计基于改进BP神经网络的无人驾驶汽车防抱死制动控制系统;系统硬件中设计DSP处理器,实现信号的高速处理并生成控制指令,通过CAN实现通讯功能;设计执行模块执行DSP处理器的控制指令;通过采样模块实现无人驾驶汽车防抱死制动信号的采样;在软件设计中,设计引导滤波信号去噪算法,实施防抱死制动信号的去噪处理,获取汽车驾驶信息数据;利用LM算法寻找函数值最小的对应参数向量,获得辨别误差局部最小的权值,改进BP神经网络,设计基于改进BP神经网络的PID控制算法,输出无人驾驶汽车防抱死制动控制a指令;实验结果表明,紧急制动工况下所提方法的最大超调量为1.02,峰值时间为0.12 s,调节时间为0.26 s,延迟时间为0.06 s,上升时间为0.08 s;轻微制动工况下所提方法的油路压强为4.8 MPa。由此证明,所提方法汽车行驶系统随动性较强。
- 曲小纳
- 关键词：DSP处理器LM算法改进BP神经网络无人驾驶汽车
- 基于改进BP神经网络的大跨度斜拉桥抗震性能研究
- 2025年
- 针对大跨度斜拉桥地震易损性研究中计算量大、计算成本高的问题,提出了一种基于改进BP神经网络响应面的地震易损性计算模型。首先推导了氯离子侵蚀机理和钢筋材料性能退化模型。其次提出了基于自适应遗传算法优化BP神经网络的结构易损性计算方法,采用BP神经网络拟合了两种锈蚀模式结构在地震作用下的地震响应特性,并通过蒙特卡洛法(Monte Carlo Sampling, MCS)计算了不同损伤水平的结构地震易损性指标。最后以某大跨度斜拉桥为工程背景,计算了考虑钢筋锈蚀程度的桥墩结构时变地震易损性曲线。结果表明:基于改进BP神经网络建立的结构地震响应代理模型拟合精度较高,泛化能力较强;当考虑轻微损伤和中等损伤时,钢筋锈蚀程度对地震损伤超越概率的影响较小,当考虑严重损伤和完全破坏时,随着服役年限的增加,钢筋锈蚀程度对结构抗震性能的影响越来越大;当地面峰值加速度为1.2g时,考虑严重损伤和完全破坏下,服役时间100 a的结构损伤概率相较服役时间50 a的分别高了12.85%和18.16%;考虑的损伤指标越高时,钢筋锈蚀程度对结构抗震性能的影响越大。
- 葛庆雷刘国坤李建刚陈明芳
- 关键词：桥梁工程结构抗震易损性
- 基于混合算法改进BP神经网络的光伏发电功率预测研究
- 2025年
- 提出一种基于混合遗传蚁群算法(GA-ACO)改进BP神经网络的预测模型.通过皮尔逊相关系数公式求出与光伏发电输出功率相关性强的气象特征作为训练模型的输入,减少无关气象特征量对光伏输出功率的预测影响.运用遗传算法(GA)产生寻找最优参数问题的信息素分布,蚁群算法(ACO)在有初始信息素分布的条件下输出最优权阈值,让BP神经网络二次训练,输出预测值.分析结果表明,以晴天为例,GA-ACO-BP神经网络模型比传统BP神经网络模型、ACO-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型的预测结果相对误差分别减少了9.47%、4.83%和3.27个百分点,因此GA-ACO-BP神经网络模型用于光伏发电功率预测时具有更好的预测精度.
- 钟安德吴自玉谢宗效毛玉明杨留方
- 关键词：光伏发电蚁群算法参数优化功率预测
