基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用 被引量：15

1

作者 高艳萍 于红 +2 位作者 崔新忠 姜国兴 王美妮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期162-165,共4页

农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marqua... 农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。 展开更多

关键词 神经网络 l-M优化算法 预测模型 水稻螟虫

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链条自动润滑装置的神经网络辨识及性能预测研究 被引量：1

2

作者 刘慧英 章卫国 +1 位作者 李爱军 赵葫芦 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期108-110,共3页

提出了应用神经网络训练和数字化仿真技术相结合的方法对摩托车链条自动润滑装置进行系统建模与性能预测研究。针对反向传播前馈BP网络收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,采用L-M优化计算的方法,设计了4输入1输出三层25个神经元的摩... 提出了应用神经网络训练和数字化仿真技术相结合的方法对摩托车链条自动润滑装置进行系统建模与性能预测研究。针对反向传播前馈BP网络收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,采用L-M优化计算的方法,设计了4输入1输出三层25个神经元的摩托车链条自动润滑装置BP网络模型。仿真结果表明,该网络不仅能够很好地预测输入变化时系统的性能,而且可以分析当系统的结构参数改变时系统的动态性能,为系统的建模、分析和变参数设计带来了极大的方便,有利于降低产品的开发成本和设计的盲目性。 展开更多

关键词 BP神经网络 lM优化算法 链条润滑辨识 性能预测 变参数设计

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基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型 被引量：50

3

作者 张兵 袁寿其 +2 位作者 成立 袁建平 从小青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期73-76,共4页

应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出... 应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。 展开更多

关键词 BP神经网络 作物需水量 l—M优化算法 预测模型

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基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究 被引量：10

4

作者 谢秋菊 苏中滨 +3 位作者 刘佳荟 郑萍 马铁民 王雪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期74-79,共6页

在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结... 在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。 展开更多

关键词 l-M优化算法 BP神经网络 预测模型 猪舍氨气浓度

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基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究 被引量：7

5

作者 尹志宇 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期84-87,共4页

神经网络具有很强的预测功能。根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意。

关键词 神经网络 交通噪声预测 l—M优化算法

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基于计算机技术的镁合金轮毂耐蚀性预测分析 被引量：4

6

作者 张洁 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2013年第11期143-146,共4页

镁合金轮毂压铸件可能存在气孔、裂纹、变形、缩孔、缩松、冷隔、欠铸、流痕、飞边、塌陷和粘附共11类缺陷。对不同压铸缺陷的AM60B镁合金轮毂在酸雨环境和中性盐雾环境下的耐蚀性进行了测试,建立了4层结构的集成压铸缺陷的镁合金轮毂... 镁合金轮毂压铸件可能存在气孔、裂纹、变形、缩孔、缩松、冷隔、欠铸、流痕、飞边、塌陷和粘附共11类缺陷。对不同压铸缺陷的AM60B镁合金轮毂在酸雨环境和中性盐雾环境下的耐蚀性进行了测试,建立了4层结构的集成压铸缺陷的镁合金轮毂耐蚀性预测模型,并进行了预测分析。结果表明,经过L-M优化算法训练的预测模型具有较高的预测能力和精度;对镁合金轮毂耐蚀性影响最大的4类压铸缺陷依次是缩孔、缩松、气孔和裂纹。 展开更多

关键词 镁合金轮毂 耐蚀性 预测分析 压铸缺陷 l-M优化算法

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静压托换桩压桩力与单桩承载力关系研究

7

作者 王彤 李英驰 +1 位作者 王昆 张庆符 《科学技术创新》 2024年第24期168-172,共5页

静压桩托换技术是既有建(构)筑物地基加固的常用方法之一,该技术具有受力直观,承载力可靠,加固效果显著等优点。根据托换桩终止压桩力来估算单桩承载力,对于托换桩的优化设计具有重要意义。论文结合某实际工程,基于L-M优化算法建立了单... 静压桩托换技术是既有建(构)筑物地基加固的常用方法之一,该技术具有受力直观,承载力可靠,加固效果显著等优点。根据托换桩终止压桩力来估算单桩承载力,对于托换桩的优化设计具有重要意义。论文结合某实际工程,基于L-M优化算法建立了单桩承载力与终止压桩力之间的拟合公式Q_(uk)=1.543L/2.39+L R_(sm)。基于L-M优化算法计算得到的单桩承载力估算值,其精度和准确性均优于传统方法的预测结果,可为黄土地区静压托换桩优化设计和施工监测提供参考和借鉴。 展开更多

关键词 静压托换桩 终止压桩力 单桩承载力 l-M优化算法

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厂房温湿度检测仪器运行状态预测算法设计 被引量：3

8

作者 徐志浩 舒梦 +4 位作者 林翌臻 王贤芬 励丽 孙建国 张庆俊 《自动化与仪器仪表》 2018年第11期97-99,共3页

状态预测是厂房温湿度检测仪器预防性维护的重要组成部分,也是提高厂房温湿度检测仪器使用寿命的有效措施。本文针对BP神经网络在设备状态预测中的不足,提出基于BP神经网络的L-M优化算法,用以对厂房温湿度检测仪器预测中。通过仿真和实... 状态预测是厂房温湿度检测仪器预防性维护的重要组成部分,也是提高厂房温湿度检测仪器使用寿命的有效措施。本文针对BP神经网络在设备状态预测中的不足,提出基于BP神经网络的L-M优化算法,用以对厂房温湿度检测仪器预测中。通过仿真和实验相结合的方法,采用原始样本数据对厂房温湿度检测仪器进行预测。研究表明,基于BP神经网络的L-M优化算法能够实现对厂房温湿度检测仪器的状态预测,并且误差较小,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 状态预测 BP神经网 厂房温湿度检测仪器 l-M优化算法

原文传递

基于L-M优化算法的学分绩点预测模型构建 被引量：2

9

作者 王涛 潘和平 蔡成梅 《合肥师范学院学报》 2017年第6期20-24,共5页

利用学生历史成绩数据和课程之间关系,构建基于BP神经网络的学分绩点预测模型,具有一定的理论和实际应用价值。BP神经网络能够自适应学分绩点统计中课程之间的层次和网络关系,非常适合用于复杂非线性关系的预测。比较了不同算法训练的... 利用学生历史成绩数据和课程之间关系,构建基于BP神经网络的学分绩点预测模型,具有一定的理论和实际应用价值。BP神经网络能够自适应学分绩点统计中课程之间的层次和网络关系,非常适合用于复杂非线性关系的预测。比较了不同算法训练的网络预测结果,发现L-M优化算法预测性能最优。最后,运用函数进行仿真,然后将仿真结果与样本数据对比,验证了L-M优化算法预测模型准确性高,能够用于学分绩点的预测。 展开更多

关键词 学分绩点 预测模型 神经网络 l-M优化算法

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基于数据驱动的氧化铝浓度预测 被引量：1

10

作者 张振兵 曾水平 《世界有色金属》 2020年第11期224-226,共3页

铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度... 铝电解氧化铝浓度的有效预测和控制对电解槽稳定运行和提高电流效率具有重要作用。构建氧化铝浓度的BP神经网络预测模型,依据电解槽运行参数数据确定预测模型的输入变量。使用L-M优化算法训练神经网络,表明有效提高预测模型的预测速度和精度,且均方误差较小。 展开更多

关键词 铝电解 氧化铝浓度 BP神经网络 l-M优化算法

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基于BP神经网络L-M优化算法的喷液式线切割工艺参数优化 被引量：1

11

作者 滕凯 《机床与液压》 北大核心 2016年第15期137-141,146,共6页

为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而... 为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而改善极间放电条件。在搭建的喷液系统上进行了正交优化试验,研究了功放管数、脉冲间隔、切割厚度、脉冲宽度、运丝速度等因素对切割效率的影响,确定了线切割优化工艺参数,获得了200 mm^2/min以上切割效率。借助L-M优化算法的BP神经网络搭立了线切割加工工艺网络预测模型,预测精度较高,为跟踪喷液式高速走丝线切割机的高效切割提供了可靠的工艺参数预测模型,满足实际加工需要。 展开更多

关键词 电火花线切割 跟踪喷液 正交试验 l-M优化算法 BP神经网络

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奇异值分解在气液两相流流型识别中的应用

12

作者 孙斌 钟金山 +1 位作者 陈飞 周云龙 《热能动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期252-255,共4页

提出了一种将相空间重构和奇异值分解相结合的气液两相流流型识别方法。该方法首先利用相空间重构方法构造压差波动信号的吸引子轨迹矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解得到矩阵奇异值,将其作为流型的特征向量。针对BP神经网络收敛速度慢... 提出了一种将相空间重构和奇异值分解相结合的气液两相流流型识别方法。该方法首先利用相空间重构方法构造压差波动信号的吸引子轨迹矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解得到矩阵奇异值,将其作为流型的特征向量。针对BP神经网络收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,采用L-M优化计算的方法,设计了流型识别的BP网络模型。研究结果表明:该方法可以有效地识别水平管内空气-水两相流的4种典型流型,与其它改进算法相比,L-M优化算法的识别率最高,达到了95%,为流型的识别提供了一种新的有效方法。 展开更多

关键词 气液两相流 流型识别 相空间重构 奇异值分解 l-M优化算法 BP神经网络

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基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测

13

作者 赵明利 仝攀攀 +1 位作者 聂立新 吕晓峰 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第9期44-47,52,共5页

针对磨削加工中材料去除率(MRR)在线检测困难这一问题,构建材料去除率的预测模型显得尤为重要。考虑到单独运用BP神经网络不仅存在收敛速度较慢,而且容易坠入局部最优解等问题,故建立了遗传算法与BP神经网络相结合的模型来对给定的超声... 针对磨削加工中材料去除率(MRR)在线检测困难这一问题,构建材料去除率的预测模型显得尤为重要。考虑到单独运用BP神经网络不仅存在收敛速度较慢,而且容易坠入局部最优解等问题,故建立了遗传算法与BP神经网络相结合的模型来对给定的超声频率、砂轮速度、工件速度、磨削深度等工艺参数对材料去除率(MRR)进行预测。首先运用遗传算法的全局搜寻作用来对BP神经网络的最初权值以及阈值进行优化,而后运用L-M优化算法对网络进行多次训练,利用训练好的BP神经网络模型来对输出进行预测。结果表明:遗传算法与BP神经网络相结合的模型比单独使用BP神经网络模型预测效果要好,能够提高材料去除率的预测精度和收敛速度。 展开更多

关键词 材料去除率 BP神经网络 遗传算法 l-M优化算法

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一种改进的BP算法在消费水平中的应用

14

作者 宋峰 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2013年第8期67-71,89,共6页

通过对标准BP算法的改进,提出了一种L-M贝叶斯正则化优化算法,并把它应用到成都市居民消费水平预测中。经试验验证,L-M贝叶斯正则化的BP神经网络比相同条件下另外两种改进算法有更强的泛化能力,对居民消费水平有很好的预测效果。

关键词 BP神经网络 l-M优化算法 贝叶斯正则化算法 居民消费水平

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神经网络方法在计算沙粒起跃初速度分布中的应用

15

作者 王等明 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期20-25,共6页

利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补... 利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补实验数据的不足. 展开更多

关键词 初速度分布函数 统计分析 神经网络方法 l-M优化算法

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采用BP神经网络模型预测改性骨胶的初始黏度

16

作者 邱辉 李仲谨 +3 位作者 郁磊 朱雷 余丽丽 赵阳 《中国皮革》 CAS 北大核心 2009年第23期21-24,共4页

建立了一个基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法的BP神经网络预测模型,用于骨胶初始黏度的预测。对涉及骨胶接枝改性的几个主要因素,如氢氧化钠用量、碱解时间、接枝共聚温度、环氧氯丙烷用量和接枝共聚时间等为考察对象,以初始黏度... 建立了一个基于L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法的BP神经网络预测模型,用于骨胶初始黏度的预测。对涉及骨胶接枝改性的几个主要因素,如氢氧化钠用量、碱解时间、接枝共聚温度、环氧氯丙烷用量和接枝共聚时间等为考察对象,以初始黏度为指标,对16个试验样本进行了训练建模,并对2个测试样本进行了预测。结果表明:骨胶初始黏度预测值和试验值符合良好,相对误差小于2%。该方法可行有效,为快捷、经济地开发研制新的胶粘剂提供了新的思路和有效手段。 展开更多

关键词 l-M优化算法 骨胶 初始黏度 预测

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基于DTW的语音识别和说话人识别的特征选择 被引量：13

17

作者 刘敬伟 徐美芝 +1 位作者 郑忠国 程乾生 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-54,共5页

研究了基于动态时间规正(DTW)和图论方法的语音识别和说话人识别的特征子集选择问题,提出了基于DTW距离的有向图方法(DTWDAG)。此方法推广了基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法,将图论聚类方法改进为语音和说话人特征选择的代价函数。并将... 研究了基于动态时间规正(DTW)和图论方法的语音识别和说话人识别的特征子集选择问题,提出了基于DTW距离的有向图方法(DTWDAG)。此方法推广了基于欧氏距离的相似矩阵聚类方法,将图论聚类方法改进为语音和说话人特征选择的代价函数。并将此代价函数与(l-r)优化算法结合应用于孤立数字的特定人的语音识别和文本有关的说话人辩认的特征选择,实验结果表明,DTWDAG方法能够较好反映语音识别和说话人识别的特征子集的重要性。 展开更多

关键词 特征选择 相似矩阵 动态时间规正 (l—r)优化算法

原文传递

冷轧连退线张力控制模型优化策略 被引量：6

18

作者 齐海英 《轧钢》 2012年第3期27-29,共3页

针对某钢厂冷轧连退机组生产钢卷规格变化时张力波动问题,提出了张力数学模型及优化算法,将前后带钢张力波动降到最低,保证了生产连续稳定进行。

关键词 张力设定值 数学模型 优化算法 张力控制

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采用L-M优化算法的设备状态预测 被引量：5

19

作者 龙红叶 熊峰 +1 位作者 胡小梅 卢鲜亮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期114-118,27,共6页

设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛... 设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 状态预测 l-M优化算法 特性曲线 有效预测

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S700K转辙机控制电路故障智能分析与定位的研究 被引量：3

20

作者 董玉峰 谭丽 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第4期991-993,996,共4页

近年来,智能故障诊断技术的不断发展与日趋成熟,已经成为一个研究热点;与之相比S700K转辙机控制电路故障的检测手段依旧是人占主导地位,通过简单仪表与个人经验判断相结合的方法进行故障定位;技术手段的缺陷与不足势必导致故障定位精度... 近年来,智能故障诊断技术的不断发展与日趋成熟,已经成为一个研究热点;与之相比S700K转辙机控制电路故障的检测手段依旧是人占主导地位,通过简单仪表与个人经验判断相结合的方法进行故障定位;技术手段的缺陷与不足势必导致故障定位精度不高,处理故障时间长;基于上述情况提出了BP神经网络的改进算法,即L-M数值优化算法;通过分析S700K转辙机控制电路故障类型和失效原因,搭建神经网络模型;其次通过微机监测获取相应的故障样本数据,用以进行神经网络的训练和测试;仿真结果表明L-M数值优化算法能及时、准确地对S700K转辙机控制电路的故障进行分析和诊断,对于实现S700K转辙机控制电路故障的自动检测具有十分重要的意义。 展开更多

关键词 控制电路 l—M数值优化算法 故障类型

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