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为实时监控类矩形盾构偏心刀盘工作状态,提出一种基于遗传算法（GA）优化BP神经网络模型的在线故障预测方法。首先,利用现场检测的相关测量数据,建立“特征—故障”数据集;然后,利用最优权值与阈值由遗传算法获取的BP神经网络对数据集进行自我学习,构建工作期故障预测模型;最后,开发偏心刀盘监控系统,对刀盘工作状态进行在线预测。实验结果表明,GA-BP网络模型预测准确率达到93.3%,与传统BP网络模型相比提高6%。基于GA-BP网络的偏心刀盘在线故障预测方法可精准预测刀盘工作状态,满足应用设计要求,为盾构施工安全提供有力保障。 相似文献
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徐斌 《重庆职业技术学院学报》2012,21(1):165-167
智能诊断技术的研发与运用为汽车的故障诊断开辟了新的途径,基于神经网络的发动机故障诊断技术是智能诊断技术的重要组成部分。本文对基于BP神经网络、非BP神经网络及神经网络与其他技术相结合的汽车发动机故障诊断的研究进展进行了综述,并对三种发动机故障诊断技术进行了比较,展现了神经网络技术在智能诊断汽车故障系统中的运用和发展。 相似文献
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付丽辉 《中国现代教育装备》2010,(13):60-62
利用一种改进的BP神经网络（PSO-BP）建立的教学成绩给定模型,在教学过程中所涉及的平时成绩给定的指标体系基础上,利用给定指标值作为输入,成绩估算值作为输出,通过PSO对BP神经网络的参数进行训练和学习,并利用Matlab软件建立实验平台。实验结果表明：新算法充分利用了神经计算的快速性以及粒子群算法的全局寻优能力,使得模型具有良好的辨识精度,可以较好地解决教学过程中平时成绩给定的动态问题。 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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李伟 《石家庄铁路职业技术学院学报》2012,(2)
为准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出改进的粒子群算法(DPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(DPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现神经网络参数优化,得到基于DPSO-BP算法的神经网络模型.算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力 相似文献
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针对特定碳粉燃烧器中设定温区不同温度值难以采用常规控制算法解决的问题,提出了利用燃烧室不同位置测量温度作为输入,碳粉送进机构以及进气量控制为输出,基于多变量控制系统的特点建立了BP神经网络数学模型,利用PID神经网络控制建立系统的解耦模型,以不同热区温度设定值和燃烧器温度值为解耦模型输入参量,将系统解耦模型的输出作为BP神经网络控制系统的输入值,对燃烧过程进行控制,仿真结果表明该方法具有较好的控制特性. 相似文献
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黄河清 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2002,4(3):18-23
使用前馈多层神经网络及其优化的BP算法进行医学诊断系统的模型设计与算法设计。将BP模型与医学模型进行本质上的统一,建立神经网络辅助医学诊断的模型;设计出基于改进BP模型的医学诊断系统,编写了其c(C++)语言源程序。并把该软件应用于医学诊断。 相似文献