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在使用传统BP神经网络算法建模进行预测过程中,由于初始权值和阈值是随机给定的,易使网络陷入局部最优,从而导致预测精度较低。利用具有较强优化能力的粒子群算法( particle swarm optimization ,PSO)优化BP神经网络在训练过程中的初始权值和阈值,建立新的预测模型,以青岛地铁3号线保河区间隧道监测数据为例进行验证分析,研究结果表明,与传统BP神经网络预测算法相比,使用PSO算法优化的BP神经网络预测算法可以得到更优的预测结果。 相似文献
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为提高条带开采地表下沉系数预测准确率,基于地表下沉系数影响因素具有一定相关性、不确定性以及非线性的复杂现象,建立基于主成分分析的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的神经网络GA-BP智能预测模型.利用遗传算法对BP神经网络(Back Propagation Neural Network)的初始权值和阈值进行优化处理,通过SPSS20(Statistical Product and Service Solutions 20)软件对地表下沉系数影响因素进行主成分分析,降低数据维度,消除变量间的冗余信息,找出主成分并作为模型的输入样本,利用MATLAB(Matrix Laboratory)软件进行仿真与分析.结果表明:与传统BP神经网络模型和主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的PCA-BP神经网络模型相比,基于主成分分析的GA-BP模型的相对误差不超过5%,与实测值更为接近,预测精度进一步提高,基本满足矿区实际工程需要,为条带开采地表下沉系数预测提供了又一种准确可行的方法. 相似文献
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滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。 相似文献
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针对BP神经网络预测极易陷入局部最优解,利用思维进化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提出基于思维进化法优化BP神经网络(MEA-BP)大坝变形预测模型。通过算例验证,并与BP神经网络、GA-BP神经网络对比分析表明,该模型能够克服多数进化算法问题及缺陷,同时避免遗传算法中交叉和变异算子双重性,提高算法的整体搜索效率,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,具备快速收敛能力,验证了提出的MEA-BP神经网络预测模型在大坝变形预测中的可行性和实用性。 相似文献
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基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。 相似文献
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针对目前的地铁隧道沉降变形预测方法忽略了对沉降变形影响因素的综合协调考虑这一问题,该文将遗传算法(GA)结合极限学习机(ELM)的方法引入地铁隧道沉降变形预测。该方法借助最大信息熵理论,充分挖掘地铁隧道沉降主要影响因素与沉降量间的信息特征,并将遗传算法与极限学习机相耦合,利用遗传算法的全局搜索能力获取ELM神经网络优化的初始权值和阈值,形成熵权遗传算法-极限学习机模型,并编制相应计算程序。采用该模型对西安某地铁隧道沉降变形进行预测,并与遗传算法-极限学习机、极限学习机、传统的BP神经网络预测结果进行比较,结果表明熵权遗传算法-极限学习机模型与实测值吻合更好,预测结果更稳定。 相似文献
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针对已有的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型存在BP神经网络隐层节点不易确定、创建过程烦琐等问题,本文利用输入层与隐藏层神经节点数量关系原理确定隐层节点,在Sheffield工具箱环境下进行遗传算法的编程,简化遗传BP神经网络土地利用变化预测模型的创建。结果表明,利用输入层和隐含层节点数量关系创建的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型,可以实现土地利用变化的预测,而且在效率和精度上均优于传统BP神经网络模型,且操作简便。 相似文献
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针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型。通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性。该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义。 相似文献
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基于BP神经网络建立尾矿坝沉降预报模型,重点对BP神经网络的拓扑结构和学习算法进行研究。并以某尾矿库初期坝的沉降监测数据为例,对模型的拟合、预测精度进行验证。实例表明,BP神经网络自学习、自组织能力强,具有极强的线性逼真能力,能够准确地反映输入、输出变量之间的非线性关系,有效地表征尾矿坝的沉降变形规律,对即将发生的变形情况做出科学、合理的预报。 相似文献
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建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。 相似文献
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为了提高大坝安全监控模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究大坝安全监控的统计模型、BP神经网络模型及遗传神经网络模型,并提出基于这两种神经网络的融合模型,结合某拱坝长期的变形观测数据,对上述几种模型进行试算。分析结果表明,所建立的融合模型与其他模型相比具有较高的预测精度,且泛化能力较强,具有良好的适用性。 相似文献
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为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。 相似文献