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针对粒子群优化BP神经网络模型存在的不足,该文在粒子群算法中引入混沌理论,建立混沌粒子群算法优化BP神经网络的组合优化模型。以四川省凉山彝族自治州某滑坡的位移监测数据为例,将混沌粒子群算法优化BP神经网络模型与其他优化粒子群算法与BP神经网络组合模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于混沌粒子群算法优化BP神经网络的预测模型,滑坡水平位移与垂直位移的预测值与相应的实测值相对误差的平均值分别为1.05%和0.78%,平均绝对误差分别为0.825 0和0.460 1mm,均方根误差分别为1.000 5和0.527 5mm,实验结果验证了该文预测模型结果能更好地反映滑坡位移趋势,具有较好的实用性。 相似文献
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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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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神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明:PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。 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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为有效确定概率积分法预计参数,提高预计值的精度。将粒子群优化(PSO)算法和BP神经网络进行融合,采用改进的混合粒子群优化算法优化神经网络的权值和阈值。在分析概率积分法参数与地质采矿条件之间关系的基础上,建立了基于PSO优化BP神经网络的概率积分法预计参数的优化选择模型。以我国典型的地表移动观测站资料为例,将计算结果与实际值进行了对比分析,并与文献[1]中改进BP算法进行了比较。结果表明,PSO-BP神经网络方法用于概率积分法预计参数的选取是可行的,收敛速度更快,计算精度更高。 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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在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。 相似文献
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目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。 相似文献
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基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报 总被引:1,自引:0,他引:1
卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。 相似文献