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基于MEA-BP神经网络的热轧带钢力学性能预测 认领 引用
1
作者 王力 朱启宁 +2 位作者 樊涛 杨洪凯 张磊 《机械工程师》 2026年第8期17-20,25,共4页
为了提高热轧带钢力学性能的预测精度,基于工业大数据和MEA-BP算法建立了热轧带钢力学性能的预测模型。首先,利用Pauta法则对热轧生产数据进行预处理,去除数据中的异常值,并利用前向选择法确定影响屈服强度和抗拉强度的最佳输入变量。其... 为了提高热轧带钢力学性能的预测精度,基于工业大数据和MEA-BP算法建立了热轧带钢力学性能的预测模型。首先,利用Pauta法则对热轧生产数据进行预处理,去除数据中的异常值,并利用前向选择法确定影响屈服强度和抗拉强度的最佳输入变量。其次,利用MEA思维进化算法搜索BP神经网络最优权重和偏置,并据此建立相应的力学性能预测模型。最后,将模型结果与未经优化的BP神经网络模型结果对比。结果表明,基于MEA-BP模型的屈服强度和抗拉强度预测误差均小于4%,且预测精度优于未优化的BP神经网络模型。文中提出的模型具有较强的稳定性和更高的预测准确率,可为带钢产品的设计和优化提供直观可靠的参考。 展开更多
关键词 MEA思维进化算法 BP神经网络 热轧带钢 力学性能预测
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CNC Thermal Compensation Based on Mind Evolutionary Algorithm Optimized BP Neural Network 认领 引用 被引量：6
2
作者 Yuefang Zhao Xiaohong Ren +2 位作者 Yang Hu Jin Wang Xuemei Bao 《World Journal of Engineering and Technology》 2016年第1期38-44,共7页
Thermal deformation error is one of the most important factors affecting the CNCs’ accuracy, so research is conducted on the temperature errors affecting CNCs’ machining accuracy;on the basis of analyzing the unpred... Thermal deformation error is one of the most important factors affecting the CNCs’ accuracy, so research is conducted on the temperature errors affecting CNCs’ machining accuracy;on the basis of analyzing the unpredictability and pre-maturing of the results of the genetic algorithm, as well as the slow speed of the training speed of the particle algorithm, a kind of Mind Evolutionary Algorithm optimized BP neural network featuring extremely strong global search capacity was proposed;type KVC850MA/2 five-axis CNC of Changzheng Lathe Factory was used as the research subject, and the Mind Evolutionary Algorithm optimized BP neural network algorithm was used for the establishment of the compensation model between temperature changes and the CNCs’ thermal deformation errors, as well as the realization method on hardware. The simulation results indicated that this method featured extremely high practical value. 展开更多
关键词 Thermal Errors Thermal Error Compensation Genetic Algorithm Mind Evolutionary Algorithm BP Neural Network
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基于MEA-ELM的建筑材料价格预测方法研究 认领 引用
3
作者 焦蛟 《路基工程》 2026年第2期144-149,共6页
依据神经网络和进化算法,提出材料价格预测的MEA-ELM模型,并以某热轧Ⅲ级抗震钢筋的历史信息价为样本,分析论证该方法的可行性。结果表明:MEA-ELM模型对钢筋价格的预测精度较高,对建筑企业的造价控制有重要的参考价值。
关键词 材料费用 造价控制 价格预测 神经网络 思维进化算法
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基于MEA-BP神经网络的盾构机滚刀磨损量预测 认领 引用
4
作者 刘成程 胡明 +2 位作者 周传璐 王丙旭 吴梅 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第6期990-995,共6页
盾构施工过程中滚刀磨损是影响施工进度和成本的关键因素。为避免盾构机滚刀磨损量超过阈值而难以及时发现的情况,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络(MEA-BP)的盾构机滚刀磨损量预测模型,利用MEA选择BP神经网络的... 盾构施工过程中滚刀磨损是影响施工进度和成本的关键因素。为避免盾构机滚刀磨损量超过阈值而难以及时发现的情况,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化反向传播(BP)神经网络(MEA-BP)的盾构机滚刀磨损量预测模型,利用MEA选择BP神经网络的最优初始权值和阈值,提升BP神经网络收敛速度,降低其陷入局部极小值的概率。依据某过江隧道工程中盾构机的施工数据,建立包含盾构推力F、刀盘扭矩Q、掘进速度V、刀盘转速r、滚刀安装半径Ri和单环磨损量ω的数据样本集,对盾构机滚刀磨损量进行预测。结果表明:通过MEA-BP神经网络模型对盾构机滚刀磨损量进行预测,所测样本中81%的数据集决定系数R2≥0.80,90%的数据集预测误差ε≤5%,能够更准确地预测盾构机滚刀磨损量,为盾构施工中选择合理的开仓换刀时间提供依据。 展开更多
关键词 盾构机滚刀 磨损量预测 思维进化算法(MEA) BP神经网络
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基于MEA-RBF神经网络的卫星钟差预报 认领 引用
5
作者 蒋飞熊 金帅 《北京测绘》 2025年第11期1587-1593,共7页
针对全球导航卫星系统(GNSS)卫星钟差精密预报中存在的精度限制与误差累积问题,本文提出将思维进化算法(MEA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的方法,构建MEA-RBF组合钟差预报模型。在数据预处理环节,采用四分位法与分段线性插值法协同... 针对全球导航卫星系统(GNSS)卫星钟差精密预报中存在的精度限制与误差累积问题,本文提出将思维进化算法(MEA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的方法,构建MEA-RBF组合钟差预报模型。在数据预处理环节,采用四分位法与分段线性插值法协同处理原始数据,显著提升了数据纯净度并有效抑制了噪声干扰。在模型参数优化过程中,充分发挥MEA算法的全局寻优特性,对RBF神经网络的扩展速度因子及输出层的线性权值进行优化,实现模型参数的最优匹配,从而提高预报精度。实验结果表明,MEARBF模型在钟差预报中表现出色,6 h短期预报的均方根误差在0.30 ns以内,当预报时长扩展至12 h时,均方根误差仍稳定在0.33 ns以内,验证了该模型在卫星钟差短期预报方面的高精度与强稳健性,更凸显了其在增强GNSS性能、改善导航服务质量方面的广阔应用前景。 展开更多
关键词 全球导航卫星系统 思维进化算法 径向基函数神经网络 卫星钟差预报
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基于神经网络法的秸秆覆盖滴灌棉花需水量预测研究 认领 引用
6
作者 刘婧然 张博文 +6 位作者 程艳 刘飞 蔺尾燕 王悦 佟志深 崔瑶 柴蓓蓓 《人民黄河》 CAS 北大核心 2026年第8期143-149,共7页
为缓解我国西北干旱区灌溉水资源短缺问题,实现多重智慧节水,提出了基于气象因子的棉花需水量预测模型。该模型利用多年气象资料和逐日棉花需水量,结合遗传算法(GA)和思维进化算法(MEA)优化径向基函数(RBF)神经网络,构建了适用于新疆秸... 为缓解我国西北干旱区灌溉水资源短缺问题,实现多重智慧节水,提出了基于气象因子的棉花需水量预测模型。该模型利用多年气象资料和逐日棉花需水量,结合遗传算法(GA)和思维进化算法(MEA)优化径向基函数(RBF)神经网络,构建了适用于新疆秸秆覆盖滴灌种植模式的棉花需水量预测模型。结果表明:在输入相同气象因子数据情况下,GA-RBF模型比RBF模型预测效果好,MEA-RBF模型比GA-RBF模型预测精度更高,并且MEA-RBF模型运行速度最快;在棉花不同生育阶段输入不同的气象因子数据,比全生育期输入相同气象因子数据的模型预测精度更高,其RMSE、MAE、NS值分别为0.3861,0.2728,0.9049。 展开更多
关键词 思维进化算法 遗传算法 作物需水量 棉花
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基于组合模型的高速公路红粘土路基沉降预测研究 认领 引用
7
作者 陈昌盛 《河北省科学院学报》 CAS 2026年第4期27-35,共9页
我国南方地区红粘土分布广泛,在高速公路建设时常会使用红粘土作为路基填料。本研究针对高速公路红粘土路基的累计工后沉降值,考虑工后时间、平均气温和累计降水量的影响,采用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和滑动平均(... 我国南方地区红粘土分布广泛,在高速公路建设时常会使用红粘土作为路基填料。本研究针对高速公路红粘土路基的累计工后沉降值,考虑工后时间、平均气温和累计降水量的影响,采用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和滑动平均(moving average,MA)算法分别对普通BP神经网络模型和GM(1,N)模型进行了优化,建立了基于MEA-BP神经网络模型和MA-GM(1,4)模型的路基沉降组合预测模型。以湖南省洞新高速公路K13+300处的路基沉降实测值对模型进行了实例验证,对模型的预测精度和预测能力进行了分析。研究表明:MEA-BP神经网络模型和MA-GM(1,4)模型较未优化前的普通模型具有明显的优势,OPEI值均大幅提升,提升值分别达0.98、1.05;组合模型相较于MEA-BP神经网络模型和MA-GM(1,4)模型,其RMSE降低率分别为21.95%和26.35%,RRMSE降低率分别为21.95%和26.35%,MAE降低率分别为19.74%和22.74%,NSE、R 2稍有提高,OPEI值提升较大,分别为0.62和0.74,对应的权值ωi分别为0.60和0.40,组合预测模型显著地改善了单一模型的预测能力。该组合预测模型可为高速公路红粘土路基的沉降变形预测与控制提供有效的理论依据与技术支持。 展开更多
关键词 路基沉降 思维进化算法 滑动平均 优化 BP神经网络 灰色GM(1,4) 组合模型
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基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报 认领 引用 被引量：31
8
作者 吕栋 欧吉坤 于胜文 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期993-1003,共11页
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(M... 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。 展开更多
关键词 卫星钟差 一次差 思维进化算法 BP神经网络 钟差预报
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基于MEA-BP神经网络的大米水分含量高光谱技术检测 认领 引用 被引量：25
9
作者 孙俊 唐凯 +3 位作者 毛罕平 张晓东 武小红 高洪燕 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期272-276,共5页
利用高光谱技术对储藏大米的水分含量进行检测。本实验以120个大米样本为研究对象,采集所有大米样本的高光谱图像,利用多元散射校正的预处理方法对大米样本原始光谱数据进行降噪处理。由于原始高光谱数据量大且冗余性强,故利用逐步线性... 利用高光谱技术对储藏大米的水分含量进行检测。本实验以120个大米样本为研究对象,采集所有大米样本的高光谱图像,利用多元散射校正的预处理方法对大米样本原始光谱数据进行降噪处理。由于原始高光谱数据量大且冗余性强,故利用逐步线性回归分析方法对预处理后的数据进行特征提取。最后建立BP神经网络的大米水分定量检测模型,由于建模效果没有达到预期目标,因此引入遗传算法(genetic algorithm,GA)和思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化BP神经网络的权值和阈值。对BP、GA-BP、MEA-BP 3种大米水分预测模型进行比较,3种模型的预测集决定系数都达到0.86以上,其中MEA-BP模型具有最佳的预测效果,预测集决定系数达到0.966 3,且均方根误差为0.81%。 展开更多
关键词 高光谱 大米 水分含量 BP神经网络 遗传算法 思维进化算法
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基于MEA优化BP神经网络的天然气短期负荷预测 认领 引用 被引量：17
10
作者 张以帅 赖惠鸽 +2 位作者 李勇 唐光耀 张晨艺 《自动化与仪表》 2016年第5期15-19,共5页
天然气负荷中包含大量非线性因素,单一的神经网络很难达到理想的预测精度,为了提高预测效果,提出了一种思维进化算法(MEA)优化BP神经网络智能预测模型。利用MEA的全局搜索性对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免了单一BP网络的局部最... 天然气负荷中包含大量非线性因素,单一的神经网络很难达到理想的预测精度,为了提高预测效果,提出了一种思维进化算法(MEA)优化BP神经网络智能预测模型。利用MEA的全局搜索性对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免了单一BP网络的局部最优和过拟合等缺点,然后建立最优预测模型。将这种组合模型应用于银川某县的天然气负荷预测,结果表明该组合模型具有更优的非线性映射能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 天然气 BP神经网络 思维进化算法 负荷预测
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基于MEA-BP神经网络的土壤养分评价模型 认领 引用 被引量：13
11
作者 周婧 白云龙 +3 位作者 张小宝 朱龙图 黄东岩 李名伟 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第2期231-236,共6页
针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级... 针对BP神经网络在解决复杂非线性问题时,存在初始权值和阈值随机赋值,网络学习速度慢,局部极小的问题,运用群体搜索能力强的思维进化算法(MEA),寻找出最优的初始权值和阈值,优化BP神经网络的网络结构,建立MEA-BP神经网络的土壤养分等级评价模型。以敦化市黑土的土壤养分数据作为测试集,评价指标选用土壤的有机质、全氮、速效氮、速效磷和速效钾。对比MEA-BP网络预测模型、遗传算法(GA)优化BP网络预测模型和单一的BP网络预测模型,结果表明MEA-BP网络预测模型的均方误差(MSE)最小、决定系数(R^2)最接近1和误差波动最小,可以更准确地反映土壤养分分级特性。 展开更多
关键词 土壤养分 BP神经网络 思维进化算法 评价
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MEA优化BP神经网络的电主轴热误差分析研究 认领 引用 被引量：12
12
作者 谢杰 黄筱调 +2 位作者 方成刚 张虎 周宝仓 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2017年第6期1-4,共4页
针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MAT... 针对磨齿机在磨削加工时,电主轴存在热致误差等问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络建立磨齿机电主轴热误差预测模型的方法。通过测量磨齿机电主轴在加工过程中的温升与位移情况,利用思维进化算法优化BP神经网络算法在MATLAB软件中建立预测模型,并与未经过算法优化的BP神经网络建立的模型进行了对比。在电主轴X向热误差预测实验中,未经过算法优化的BP模型最低补偿率为84.85%,而经过思维进化算法优化BP模型最低补偿率为95.29%。结果表明:经过思维进化算法优化BP神经网络建立的热误差模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的BP神经网络热误差模型。 展开更多
关键词 热误差 电主轴 思维进化算法 BP神经网络
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基于NMEA-BP大坝变形监测模型研究 认领 引用 被引量：16
13
作者 贾强强 苏怀智 +2 位作者 郭芝韵 李丹 李鹏鹏 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第1期70-74,共5页
在对思维进化算法(MEA)改进的基础上,开展了基于思维进化算法与BP神经网络的大坝变形监测模型的研究。通过引入小生境技术和思维进化算法,克服了BP神经网络易陷入局部最优值、训练时间长和收敛速度慢等缺点,极大地提高了其搜索效率和全... 在对思维进化算法(MEA)改进的基础上,开展了基于思维进化算法与BP神经网络的大坝变形监测模型的研究。通过引入小生境技术和思维进化算法,克服了BP神经网络易陷入局部最优值、训练时间长和收敛速度慢等缺点,极大地提高了其搜索效率和全局搜索能力。通过进一步利用改进的思维进化算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了NMEA-BP大坝变形监测模型,并用该模型对工程实例进行了拟合预测。结果表明,NMEA-BP模型有效提高了大坝变形预测的精度,能更高效准确的进行大坝变形监测。研究成果为大坝变形监测的理论和实践研究提供参考。 展开更多
关键词 小生境技术 思维进化算法 BP神经网络 大坝变形 监测模型
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基于MEA-BP神经网络的钻井机械钻速预测 认领 引用 被引量：9
14
作者 张立刚 苗振华 +1 位作者 黄小刚 袁胜斌 《自动化与仪表》 2022年第11期87-92,共6页
机械钻速是衡量钻井效率的重要指标,如何高效地预测出机械钻速对提高钻井效率、降低钻井成本具有重要意义。目前机械钻速预测模型多以物理实验和经验公式为主,缺乏对现场实际工程数据的应用,基于此,该文提出了一种基于思维进化算法(MEA... 机械钻速是衡量钻井效率的重要指标,如何高效地预测出机械钻速对提高钻井效率、降低钻井成本具有重要意义。目前机械钻速预测模型多以物理实验和经验公式为主,缺乏对现场实际工程数据的应用,基于此,该文提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型。该模型以现场实际工程数据为基础,通过小波降噪、标准化处理和灰色关联度分析对数据进行预处理,利用思维进化算法实现BP神经网络的初始权值和阈值的优化,从而实现机械钻速预测。将该模型预测结果与单一BP神经网络、遗传算法(GA)优化后的预测结果对比,结果表明,经过思维进化算法优化后的机械钻速精度更高,拟合优度达到0.936,为机械钻速预测带来一种新思路。 展开更多
关键词 机械钻速 BP神经网络 思维进化算法 钻速预测
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基于MEA-LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别研究 认领 引用 被引量：3
15
作者 李亚 崔昊杨 +3 位作者 李鑫 刘晨斐 束江 许永鹏 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期61-66,共6页
针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神... 针对学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络在气体绝缘全封闭组合电器GIS特高频局部放电识别过程中存在初始权值敏感、竞争层未被充分利用的问题,提出了利用思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)优化LVQ神经网络的GIS特高频局部放电识别模型。该模型采用K交叉验证来确定LVQ网络竞争层中最佳神经元数目,并在此基础上利用思维进化算法寻找LVQ网络的最优初始权值,构建最佳的局部放电识别网络模型。对比该模型和BP网络、LVQ网络以及K交叉验证LVQ网络的放电识别准确率,结果表明:MEA优化的LVQ神经网络具有更高的识别精度。文中的研究对于提高局部放电识别准确率具有一定的价值。 展开更多
关键词 思维进化算法 气体绝缘全封闭组合电器 K交叉验证 学习向量量化神经网络 放电识别
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基于MEA-BP神经网络的压气机特性曲线预测 认领 引用 被引量：17
16
作者 黄伟 常俊 孙智滨 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第2期67-74,共8页
针对燃气轮机建模过程中压气机特性曲线的预测在非设计工况条件下精度较低和泛化能力较差的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络预测模型。该模型融合了MEA全局寻优的能力,在神经网络的权值和阈值范围内,通过MEA的"... 针对燃气轮机建模过程中压气机特性曲线的预测在非设计工况条件下精度较低和泛化能力较差的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络预测模型。该模型融合了MEA全局寻优的能力,在神经网络的权值和阈值范围内,通过MEA的"趋同"和"异化"操作,得到全局最优解并将其应用于BP神经网络的初始值,进而通过迭代得到最优输出预测曲线。预测结果表明:与独立的BP神经网络相比,MEA-BP神经网络的预测结果具有更好的精度和泛化能力,相对误差也降低了很多。可见,该方法适用于压气机特性曲线的预测,有助于压气机的实际运行分析,为燃气轮机的整体建模打下了较好的基础。 展开更多
关键词 BP神经网络 思维进化算法 压气机特性曲线
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基于MEA-BP神经网络的封盒装置滑动轴承故障诊断方法 认领 引用 被引量：4
17
作者 文周 薛美贵 卢飞燕 《轻工机械》 CAS 2020年第3期78-82,共5页
针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网... 针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA-BP神经网络的滑动轴承故障诊断模型。利用样本集训练、测试和验证MEA-BP故障诊断模型,结果表明MEA-BP故障诊断法较未经优化的BP神经网络故障诊断法优势明显,能够较好地用于封盒装置滑动轴承的故障诊断,延长滑动轴承无故障使用时间。课题组的研究可提高包装企业生产效率。 展开更多
关键词 滑动轴承 故障诊断 BP神经网络 思维进化算法(MEA)
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基于MEA-GA-BP耦合模型的城市需水量预测 认领 引用 被引量：11
18
作者 苏志伟 吴元梅 +1 位作者 张丽娟 杨旭亮 《水电能源科学》 北大核心 2022年第11期31-34,共4页
为精确预测城市需水量,针对BP神经网络及其优化方法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种思维进化算法与遗传算法联合优化的BP神经网络,构建MEA-GA-BP耦合需水预测模型,同时建立GA-BP预测模型作为对比模型。实例分析表明,MEA-GA-B... 为精确预测城市需水量,针对BP神经网络及其优化方法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种思维进化算法与遗传算法联合优化的BP神经网络,构建MEA-GA-BP耦合需水预测模型,同时建立GA-BP预测模型作为对比模型。实例分析表明,MEA-GA-BP耦合模型具有更高的预测精度和预测速度,有效解决了BP神经网络存在的缺点,可作为一种有效的需水预测模型。 展开更多
关键词 需水预测 BP神经网络 思维进化算法 遗传算法
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基于MEA-LM-BP神经网络的棚室温度预测模型研究 认领 引用 被引量：8
19
作者 李欢 田芳明 +1 位作者 谭峰 朱培培 《农机化研究》 北大核心 2021年第6期189-193,共5页
对棚内温度进行精确预测是实现棚室精准调控的前提,是实现棚内作物高品质栽培的保障。因棚室具有大惯性、强耦合、非线性等特点,通过机理分析法难以建立其准确的数学模型,人工神经网络方法在棚室温度预测方面应用广泛,但其存在的收敛速... 对棚内温度进行精确预测是实现棚室精准调控的前提,是实现棚内作物高品质栽培的保障。因棚室具有大惯性、强耦合、非线性等特点,通过机理分析法难以建立其准确的数学模型,人工神经网络方法在棚室温度预测方面应用广泛,但其存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺点使测量精度受到影响。为进一步提高基于神经网络算法的棚室温度预测模型精度,运用思维进化算法(Mind Evolutionary Algorithm,MEA)优化LM-BP神经网络模型的输入权重和阈值,并与遗传算法优化LM-BP网络模型和LM-BP模型进行对比。试验结果表明:MEA-LM-BP与LM-BP和GA-LM-BP方法相比,RMSE分别降低了0.32和0.16,平均相对误差降低了1.08%和0.58%。该方法提高了基于神经网络算法的棚室温度预测模型精确度,并提供了新的优化路径。 展开更多
关键词 棚室温度 预测模型 思维进化算法 LM-BP
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基于MEA-BP的微波加热褐煤温度预测 认领 引用 被引量：10
20
作者 赵瑞勇 周新志 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期43-45,48,共3页
对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。... 对于微波干燥褐煤的温度采样数据具有多峰非平稳特性,采用小波阈值滤波能够较好地保留原始数据的细节信息。而直接使用反向传播(BP)神经网络来建立对微波加热物料温度预测模型,具有预测精度低、收敛速度慢且容易陷入局部极小点等缺点。采用具有极强全局寻优能力的思维进化算法(MEA)来优化BP(MEA-BP)神经网络的初始权值和阈值。实验结果表明:经MEA-BP神经网络具有更高的预测精度和泛化能力,预测性能得到了显著的提高。 展开更多
关键词 思维进化算法 反向传播(BP)神经网络 小波变换 微波加热 温度预测
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