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粒子群-小波神经网络火灾预警算法 被引量：10
1
作者 段锁林 王朋 +1 位作者 朱益飞 陈宗强 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第5期1467-1473,共7页
针对小波神经网络(WNN)学习速度慢、算法输出精度低的问题,提出改进PSO优化WNN算法。使用随机概率变异算子提高算法的收敛速度,使用随机性强的惯性权重因子提高搜索效率,加入限幅滤波算法提高学习精度。实验采集火灾火焰的温度、烟雾、... 针对小波神经网络(WNN)学习速度慢、算法输出精度低的问题,提出改进PSO优化WNN算法。使用随机概率变异算子提高算法的收敛速度,使用随机性强的惯性权重因子提高搜索效率,加入限幅滤波算法提高学习精度。实验采集火灾火焰的温度、烟雾、辐射特征值,对样本数据进行训练,达到火灾火焰的准确识别的目的。仿真结果表明,经优化的WNN算法,提高了网络收敛速度,提高了火灾识别、预警的准确性,验证了火灾三级预警的可行性。 展开更多
关键词 优化小波神经网络 改进粒子群 火焰特征 火灾三级预警 火灾识别
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基于整合移动平均自回归和遗传粒子群优化小波神经网络组合模型的交通流预测 被引量：25
2
作者 殷礼胜 唐圣期 +1 位作者 李胜 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2273-2279,共7页
针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIM... 针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIMA模型预测值和灰色关联系数大于0.6的相关性强的前3个时刻的历史数据作为小波神经网络(WNN)的输入,在兼顾历史数据的平稳和非平稳的情况下,进行了模型结构简化。在算法方面,通过遗传粒子群算法对小波神经网络的参数初始值进行最优选取,可使其结果在不易陷入局部最优的条件下加快网络训练收敛速度。实验结果表明,在预测精度方面,该方法的模型明显优于整合移动平均自回归模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络,在收敛速度方面,用遗传粒子群算法优化模型明显优于仅用遗传算法优化模型。 展开更多
关键词 短时交通流预测 灰色关联分析法 整合移动平均自回归 遗传粒子群优化小波神经网络
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基于GA-WNN模型的差动螺管电感式位移传感器的温度补偿 被引量：2
3
作者 乔岩 卢文科 +1 位作者 左锋 丁勇 《自动化与仪表》 2020年第3期73-76,共4页
针对差动螺管式电感位移传感器温度漂移的问题,提出了一种遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法的温度补偿模型。用差动螺管式电感位移传感器的位移和温度的二维标定试验数据,建立GA-WNN模型。该模型利用遗传算法对小波神经网络的参数进行... 针对差动螺管式电感位移传感器温度漂移的问题,提出了一种遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法的温度补偿模型。用差动螺管式电感位移传感器的位移和温度的二维标定试验数据,建立GA-WNN模型。该模型利用遗传算法对小波神经网络的参数进行全局优化,克服了小波神经网络易陷入局部最优解的不足。试验结果表明,优化后的零点温度系数提高了2个数量级,灵敏度温度系数提高了1个数量级,实现了对传感器的温度补偿。 展开更多
关键词 差动螺管式电感位移传感器 温度补偿 遗传优化小波神经网络算法 预测精度
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基于GA-WNN的电涡流传感器的温度补偿 被引量：2
4
作者 吴子恒 卢文科 +2 位作者 冯阳 陆腾云 左锋 《测控技术》 2019年第3期71-75,共5页
针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经... 针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型。该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10^(-3)/℃提升到3.48×10^(-4)/℃;零位温度系数由4. 78×10^(-3)/℃提升到1.85×10^(-4)/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的。 展开更多
关键词 电涡流传感器 温度漂移 遗传优化小波神经网络算法 温度补偿
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BP小波神经网络在边坡位移预测中的应用 被引量：1
5
作者 李方 闫永慧 《地质学刊》 CAS 2012年第2期134-137,共4页
用优化的BP小波神经网络建立的预测模型对吊钟坝边坡的变形量进行了预测。引入了共轭梯度反向传播算法来优化BP小波神经网络,从而使网络计算量大为减少,避免了网络产生局部最优的弊端,有效提高了网络的质量。与未优化的BP小波神经网络... 用优化的BP小波神经网络建立的预测模型对吊钟坝边坡的变形量进行了预测。引入了共轭梯度反向传播算法来优化BP小波神经网络,从而使网络计算量大为减少,避免了网络产生局部最优的弊端,有效提高了网络的质量。与未优化的BP小波神经网络和BP神经网络的预测结果进行比较可以看出,优化的BP小波神经网络的预测值更接近GPS实测值。 展开更多
关键词 位移预测 优化BP小波神经网络 边坡 重庆忠县
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基于ACO优化小波神经网络的语音识别 被引量：1
6
作者 赵群 《大庆师范学院学报》 2014年第6期1-4,共4页
蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法是根据解决不同优化问题的多个蚂蚁算法所归纳出的解决复杂的组合优化问题的一个一般框架。本文首先研究ACO算法的原理及其结构框架,在此基础上,引入蚁群优化算法进行小波神经网络的训练,对AC... 蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法是根据解决不同优化问题的多个蚂蚁算法所归纳出的解决复杂的组合优化问题的一个一般框架。本文首先研究ACO算法的原理及其结构框架,在此基础上,引入蚁群优化算法进行小波神经网络的训练,对ACO训练小波神经网络步骤和方法进行了研究。并与BP算法、遗传算法、模拟退火算法进行性能比较,将各种方法训练的小波神经网络用于噪声环境下的语音识别。仿真结果表明,基于ACO算法训练的神经网络在收敛速度上更具有优势,能够获得较小的均方误差值,对于非特定人噪声环境下的语音识别的正确率达到96%,是一种有效的语音识别方法。 展开更多
关键词 蚁群优化算法:小波神经网络 噪声 语音识别
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