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搜索资源列表

  1. 利用GA算法优化BP网络的权值和阈值进行预测

  2. 利用GA算法优化BP网络的权值和阈值进行预测，和纯BP网络相比性能提高明显。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：411648
    • 提供者：hzy19860116

  1. 用GA直接训练BP网络的权重算法

  2. 用GA直接训练BP网络的权重算法,主程序：gafault.m 用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法,主程序：gabpfault.m

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：398336
    • 提供者：zhoutongchi

  1. 基于GA-BP神经网络算法和粗糙集理论的交通事故黑点模型

  2. 用GA-BP神经网络算法和粗糙集理论进行交通事故黑点预测

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2015-04-02
    • 文件大小：342016
    • 提供者：lee2010wl

  1. GA-BP性能测试

  2. 本代码是一段经典的GA-BP代码，采用遗传算法对神经网络进行训练，克服了单一神经网络容易陷入局部极小的问题，程序打开就可以运行，希望对大家有用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：34816
    • 提供者：wenberhe

  1. 基于GA-BP神经网络的变压器故障诊断

  2. 提出利用GA-BP神经网络的系统对变压器的故障诊断进行优化。利用GA遗传算法优化BP的初始权值,得到GA-BP神经网络。同时使用L-M算法训练GA-BP,使其可精确识别故障变压器内部的气体含量变化,并针对变压器故障诊断过程进行高效处理。GA-BP神经网络具备模糊算法,具有计算快速和判断准确等优点,可在很多的领域内保障电气安全,因而其具有良好的发展前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38750861

  1. 基于GA-BP的煤矿大型机电设备D-S数据融合故障诊断的研究

  2. 根据多传感器数据融合理论,研究了煤矿大型机电设备故障类型,提出了用多传感器数据融合技术建立2级机电设备故障诊断的方法。在特征级上采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),对大量多传感器监测数据进行降维并建立基本信任分配函数;在决策级采用D-S证据理论算法,克服故障诊断过程的不确定性,以提高故障诊断的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38629303

  1. 矿井提升机制动器的GA-BP故障诊断

  2. 针对矿井提升机制动器经常出现故障、耦合信号导致故障诊断相对复杂的问题,采用遗传算法优化BP神经网络的方法,通过调查和研究矿井提升机制动器的故障类型,收集相关数据,根据GA-BP神经网络确定网络的输入量和输出量,对矿井提升机制动器进行故障诊断.利用Matlab进行遗传算法优化的BP神经网络故障诊断的仿真分析.研究结果表明,诊断误差较小,输出向量与实际的故障结果一致,所以将遗传算法优化BP神经网络应用到矿井提升机制动器的故障诊断中是有效且可行.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-22
    • 文件大小：621568
    • 提供者：weixin_38702945

  1. 基于GA-BP神经网络模型的汽车线束导线串扰快速预测

  2. 基于GA-BP神经网络模型的汽车线束导线串扰快速预测，高印寒，王天皓，本文提出了一种基于GA-BP神经网络的汽车线束导线串扰预测模型。利用其特有的对非线性适应性问题处理能力，并且充分考虑各影响因子�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：680960
    • 提供者：weixin_38632763

  1. GA-BP网络模型预测填料塔中AMP吸收CO2的传质性能

  2. GA-BP网络模型预测填料塔中AMP吸收CO2的传质性能，符开云，高红霞，采用遗传算法优化的BP网络（GA-BP）模型，以伴随化学反应的传质过程中的关键操作参数为输入变量，总体积传质系数为输出变量，对填�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-11
    • 文件大小：662528
    • 提供者：weixin_38655998

  1. 基于GA-BP混合学习算法的交叉口短期交通量预测

  2. 基于GA-BP混合学习算法的交叉口短期交通量预测，徐志红，张美坤，充分利用人工神经网络强大的学习能力和其对非线性系统很强的模拟能力以及 MATLAB 的人工神经网络工具箱的强大功能, 建立交叉口短期�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：173056
    • 提供者：weixin_38569203

  1. 基于GA-BP的煤巷围岩稳定性分类与应用

  2. 为了对煤巷围岩稳定性进行科学分类,统计24篇分类文献,建立SPSS分类指标数据库,进行频数分析,研究指标的频数和分布特征,得出重点分类指标,同时考虑指标选取原则和山西焦煤实际情况,确定了11个分类指标。联合应用遗传算法和BP神经网络,建立GA-BP煤巷围岩稳定性分类模型,通过GA全局启发式搜索构建网络拓扑结构,通过GA全局寻优和BP局部优化确定最优权值阈值,应用MATLAB对该模型进行编程。设计含80条山西焦煤煤巷的训练样本,使模型学习并获得分类能力,并应用于山西焦煤20条煤巷。结果表明:GA-

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：233472
    • 提供者：weixin_38725015

  1. PSO-BP网络模型在GPS高程拟合中的应用

  2. 文中介绍了一种全局随机优化算法—粒子群优化算法,并将其应用于BP网络模型的参数优化。在基本BP算法的误差反向传播调整权值的基础上,引入粒子群算法(PSO)进行权值修正,建立一个PSO优化的BP网络模型进行GPS高程拟合,并与基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)、支持向量机模型(SVM)和基本BP网络模型的拟合结果进行分析比较。结果表明,PSO-BP网络优化模型性能略高于GA-BP网络模型的性能,明显优于SVM模型和BP网络模型。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-28
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38727199

  1. 灰色系统理论与GA-BP网络模型在导高控制和预测中的应用

  2. 利用灰色系统理论对各主要地质采矿因素与导水裂隙带发育高度关联度计算排序,得到影响因素的主次顺序,分别建立了BP神经网络和基于遗传算法优化的BP神经网络预测模型,将2种模型预测结果与实测结果对比分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：252928
    • 提供者：weixin_38740596

  1. 基于GA-BP网络的刮板机焊点疲劳寿命研究

  2. 建立组合遗传神经网络,并建立刮板机焊点疲劳寿命与各种影响因素之间的映射关系,通过该映射关系能大大降低对于类似研究刮板机焊点疲劳寿命的计算工作量。利用该网络模型对不同工艺参数下焊点的疲劳寿命进行预测,预测值和实验值比较表明,预测数据与实验数据吻合良好,验证了所提方法的优越性,为刮板机焊点的疲劳寿命研究提出一种新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-02
    • 文件大小：520192
    • 提供者：weixin_38719890

  1. 基于GA-BP算法的齿轮箱故障诊断研究

  2. 为了解决BP算法的缺陷,建立了GA-BP相结合的故障诊断模型。利用GA算法优化BP神经网络权值和阈值,改善故障诊断性能。GA-BP网络对齿轮箱的工作状态进行故障诊断,仿真表明:该算法可以高效、可靠地运用于齿轮箱故障诊断中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：920576
    • 提供者：weixin_38570459

  1. 基于GA-BP算法的气化配煤灰熔点预测

  2. 为了提高气化配煤煤灰流动温度预测的精度和稳定性,提出将遗传算法(GA)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的预测方法,采用GA优化BP神经网路的权值和阈值,再用BP算法训练网络,结合仿真实验分析比较了GA-BP网络算法与常规BP神经网络方法的精度和稳定性。结果表明:GA-BP网络改善了BP网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点,经GA优化的BP神经网络预测方法的预测精度高于BP网络算法,将其应用于气化配煤灰熔点预测有效可行。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：398336
    • 提供者：weixin_38651286

  1. GA-BP网络在凿岩防卡阀推进压力预测中的应用

  2. 分析了凿岩钻车防卡阀的结构和工作原理,利用某采石场原始卡钎数据,建立了防卡阀BP神经网络模型。基于遗传算法理论对BP神经网络模型进行了结构拓扑优化和训练,建立了GA-BP网络模型。分析结果表明,BP神经网络模型和GA-BP网络模型均可以较好地预测卡钎时防卡阀的推进压力,但GABP网络模型具有更高的预测精度、非线性映射和网络性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：295936
    • 提供者：weixin_38551749

  1. 基于GA-BP网络模型的煤矿底板突水非线性预测评价

  2. 以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：635904
    • 提供者：weixin_38606656

  1. 基于GA-BP网络的掘进工作面风流温度预测的研究

  2. 为解决矿井掘进工作面风流温度预测的问题,采用BP神经网络为模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立了一种新的掘进工作面风温预测模型,并用Matlab编程实现。通过分析影响掘进工作面风流温度的变化因素得出,局部通风机入口处湿球温度、风流温度,掘进工作面处湿球温度、掘进巷道长度等因素的影响力较大。为验证预测模型的准确性,分别对2个工作面的风温进行预测,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,是求解掘进工作面风温预测模型的最有效方法之一。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-14
    • 文件大小：705536
    • 提供者：weixin_38646230

  1. 基于GA-BP网络的声发射检测储罐底板腐蚀评价

  2. 采取声发射技术检测获得储罐底板声发射信息，结合储罐本身参数，用遗传算法(GA)与BP神经网络相结合的方法建立模型对储罐腐蚀情况进行了评估，分别建立了BP神经网络评价模型和GA-BP网络评价模型，并将两模型结果进行对比。结果表明, GA-BP储罐底板腐蚀网络评价模型较单独使用BP神经网络的评价模型具有更好的适应性和更高的预测精度，对声发射检测常压储罐腐蚀情况的评估具有参考价值，为我国自主研发常压储罐在线声发射检测评估系统提供了支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：482304
    • 提供者：weixin_38542223
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