基于PSO-BP算法的高压输电线路故障分类 被引量：22

1

作者 李达 薛卿 +2 位作者 孔德健 陈春强 王金玉 《电气自动化》 2018年第6期42-44,共3页

在目前的电力系统中,高压输电线路担负着重要的任务,如果线路发生故障不能及时排除会造成巨大的影响。在对故障线路进行故障测距前,首先要进行故障类型的确定。将PSO(粒子群算法)和BP(神经网络)结合形成PSO-BP(粒子群神经网络)算法可以... 在目前的电力系统中,高压输电线路担负着重要的任务,如果线路发生故障不能及时排除会造成巨大的影响。在对故障线路进行故障测距前,首先要进行故障类型的确定。将PSO(粒子群算法)和BP(神经网络)结合形成PSO-BP(粒子群神经网络)算法可以准确实现线路故障的分类。并利用小波变换对故障特征量进行提取。经仿真验证PSO-BP算法对线路故障类型分类的准确率更高。 展开更多

关键词 高压输电线路 故障类型 粒子群神经网络 小波变换 仿真验证

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基于PSO-BP的轴流转桨式水轮机协联关系的研究

2

作者 孙江 韩泓 《电工技术》 2024年第6期23-25,35,共4页

轴流转桨式水轮机组效率与水轮机的导叶-桨叶协联关系有着密切的关系。目前水轮机的协联关系是通过线性插值法取得的,其值与水轮机最优运行工况的协联关系有较大差异。针对插值法结果不能正确体现最优协联关系的缺点,利用粒子群神经网络... 轴流转桨式水轮机组效率与水轮机的导叶-桨叶协联关系有着密切的关系。目前水轮机的协联关系是通过线性插值法取得的,其值与水轮机最优运行工况的协联关系有较大差异。针对插值法结果不能正确体现最优协联关系的缺点,利用粒子群神经网络(PSO-BP)对导叶-桨叶关系进行训练测试,获得导叶、桨叶之间的协联关系。通过水轮机组试验,PSO-BP算法的桨叶开度值比线性插值法的桨叶开度值平均减少3.61%,效率提高了3.09%。实验结果表明PSO-BP优化后导叶-桨叶协联关系可使水轮机的过水流量减少,节约了水力资源,提高了水轮机的运行效率。 展开更多

关键词 转桨式水轮机 协联关系 粒子群神经网络 MATLAB仿真

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基于粒子群优化神经网络混合模型预测马尾松毛虫发生量 被引量：4

3

作者 陈绘画 崔相富 杨胜利 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期88-91,共4页

针对BP网络具有局部精确搜索但易陷入局部极小、粒子群算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的新算法——PSO-BP算法。根据相关系数法、均生函数法及逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、有虫株... 针对BP网络具有局部精确搜索但易陷入局部极小、粒子群算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的新算法——PSO-BP算法。根据相关系数法、均生函数法及逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、有虫株率相关关系密切的气象因子和延拓均生函数序列作为样本的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、有虫株率与气象因子和延拓均生函数序列的PSO-BP混合模型。结果表明:建立的各PSO-BP混合模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为13个,预报因子数为6个时,3组预留有虫面积的平均预测误差为4.01%;虫口密度PSO-BP混合模型的隐层神经元个数为9个,预报因子数为4个时,预留样本的平均预测误差为3.32%;有虫株率PSO-BP混合模型的隐层神经元个数为9个,预报因子数为4个时,预留样本的平均预测误差为2.83%。上述3个指标的预测准确率均为100%。 展开更多

关键词 马尾松毛虫 粒子群神经网络 发生量 预测预报 PSO-BP混合模型

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基于粒子群神经网络的知识管理成熟度评估研究 被引量：4

4

作者 尹彦 赵涛 齐莉丽 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2010年第5期124-128,共5页

知识管理成熟度模型对于衡量组织知识管理的实施程度、科学指导组织知识管理的实施以及帮助人们更全面地理解和运用知识管理具有重要意义,同时为实现知识管理的持续改善提供参考。近年来知识管理成熟度模型已成为知识管理研究的热点之... 知识管理成熟度模型对于衡量组织知识管理的实施程度、科学指导组织知识管理的实施以及帮助人们更全面地理解和运用知识管理具有重要意义,同时为实现知识管理的持续改善提供参考。近年来知识管理成熟度模型已成为知识管理研究的热点之一。研究中在总结国内外相关文献的基础上,构建了知识管理成熟度的逻辑模型并提出了成熟度评价的指标体系,运用粒子群算法与神经网络模型相结合的方法对企业知识管理成熟度进行有效评估,并通过实例验证本算法的实用性和优越性。 展开更多

关键词 知识管理 成熟度模型 粒子群神经网络 BP神经网络

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海量短文本实时挖掘方法的研究与仿真 被引量：4

5

作者 朱贺军 马丁 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第12期442-446,共5页

针对短文本字数少,数量庞大,可伸缩性的特点,采用传统算法进行海量短文本挖掘的过程中,由于短文本性能之间特殊关联性使权重和阀值受到干扰,造成挖掘准确率低,效率差。提出基于粒子群神经网络融合算法的海量短文本挖掘方法。将短文本作... 针对短文本字数少,数量庞大,可伸缩性的特点,采用传统算法进行海量短文本挖掘的过程中,由于短文本性能之间特殊关联性使权重和阀值受到干扰,造成挖掘准确率低,效率差。提出基于粒子群神经网络融合算法的海量短文本挖掘方法。将短文本作为具有初始速度和初始位置的粒子,构建用于挖掘海量短文本的神经网络模型,利用粒子群对模型的链接权重和阀值进行寻优,并将搜索到最好位置和速度的粒子作为全局最优解,得到最优的连接权重和阀值,在学习的过程中,加入动量因子对学习速度进行改进,实现了准确的短文本挖掘,并提高了挖掘速度。实验结果表明,利用改进算法能够提高海量短文本挖掘的准确率和效率,效果令人满意。 展开更多

关键词 短文本 挖掘 粒子群神经网络

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基于粒子群神经网络的供应商评价模型及应用 被引量：3

6

作者 仝凌云 姜璠 李东梅 《工业技术经济》 2009年第2期143-145,共3页

供应链管理成为当今的研究热点,能否选择合适的供应商成为供应链构建成败的关键,而供应商评价是这个选择过程的重要组成部分。本文比较了供应商评价的各种方法,在重点研究了BP神经网络算法的基础上,针对其训练速度慢和容易陷入局部极小... 供应链管理成为当今的研究热点,能否选择合适的供应商成为供应链构建成败的关键,而供应商评价是这个选择过程的重要组成部分。本文比较了供应商评价的各种方法,在重点研究了BP神经网络算法的基础上,针对其训练速度慢和容易陷入局部极小点的局限性,提出了一种粒子群优化BP神经网络评价模型。通过实例用Matlab进行仿真,与传统的BP网络模型比较,得出粒子群神经网络在供应商评价中更加有效。 展开更多

关键词 供应商评价 BP神经网络 粒子群神经网络

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基于粒子群神经网络优化氢发动机点火提前角 被引量：2

7

作者 王丽君 杨振中 +1 位作者 张庆波 葛临东 《小型内燃机与摩托车》 CAS 北大核心 2010年第4期61-64,共4页

提出了基于粒子群算法(PSO)神经网络构建氢发动机点火提前角的优化模型,对点火提前角进行优化控制。仿真和试验结果的对比研究表明:模型能准确地得出各工况所需的最佳点火提前角,且新的算法有效防止了神经网络陷入局部极小值和收敛速度... 提出了基于粒子群算法(PSO)神经网络构建氢发动机点火提前角的优化模型,对点火提前角进行优化控制。仿真和试验结果的对比研究表明:模型能准确地得出各工况所需的最佳点火提前角,且新的算法有效防止了神经网络陷入局部极小值和收敛速度慢等缺点,使其训练时间大为缩短,网络计算的实时性得到加强,具有一定的实用性和可靠性。 展开更多

关键词 氢燃料发动机 优化控制 粒子群神经网络 点火提前角

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基于信息融合技术的水电机组振动故障诊断 被引量：2

8

作者 熊伟 徐绍坤 程加堂 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第2期124-125,128,共3页

针对传统方法在水电机组振动故障诊断中存在准确度不高的问题,引入了粒子群神经网络和证据理论相结合的故障诊断方法。对水电机组振动故障的不同征兆域,采用2个并行的粒子群神经网络进行局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对... 针对传统方法在水电机组振动故障诊断中存在准确度不高的问题,引入了粒子群神经网络和证据理论相结合的故障诊断方法。对水电机组振动故障的不同征兆域,采用2个并行的粒子群神经网络进行局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合。结果表明,该方法可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。 展开更多

关键词 信息融合 水电机组 故障诊断 证据理论 粒子群神经网络

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基于粒子群神经网络液压泵效率特性仿真分析 被引量：2

9

作者 陈晓飞 陆亦工 王爱民 《液压与气动》 北大核心 2012年第9期52-55,共4页

为了能够实现对液压泵效率特性的多点计算,深入地研究了粒子群神经网络在液压泵效率特性分析中的应用。首先,分析了液压泵效率特性的基本原理;其次,研究了RBF神经网络的基本原理;然后,剖析了改进粒子群的优化算法;最后,进行了液压泵效... 为了能够实现对液压泵效率特性的多点计算,深入地研究了粒子群神经网络在液压泵效率特性分析中的应用。首先,分析了液压泵效率特性的基本原理;其次,研究了RBF神经网络的基本原理;然后,剖析了改进粒子群的优化算法;最后,进行了液压泵效率特性试验测试和仿真分析结果比较,比较结果表明粒子群神经网络在进行液压泵效率特性计算时具有较高的计算精度和计算效率。 展开更多

关键词 粒子群神经网络 液压泵 效率

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PSONN在可编程控制系统PID参数优化中的应用 被引量：1

10

作者 陆岚 杨加国 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第5期227-230,共4页

研究可编程控制系统优化问题,可编程控制系统具有非线性、时变性等特点,传统PID控制器优化方法难以建立精确的数学模型,使得系统参数设定困难,导致可编程控制系统的控制效果不理想。为了解决传统的PID算法所带来的问题,利用RBF神经网络... 研究可编程控制系统优化问题,可编程控制系统具有非线性、时变性等特点,传统PID控制器优化方法难以建立精确的数学模型,使得系统参数设定困难,导致可编程控制系统的控制效果不理想。为了解决传统的PID算法所带来的问题,利用RBF神经网络非线性、自学习能力,提出一种基于粒子群神经网络的PID参数优化算法。将粒子群和神经网络相结合,形成了一种智能控制算法,并将应用于可编程控制系统。测试结果表明,粒子群神经网络提高了PID控制参数优化速度,提高了可编程控制系统可靠性和鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。 展开更多

关键词 控制系统 可编程逻辑控制器 神经网络 粒子群神经网络

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基于粒子群神经网络的逆变软开关弧焊电源恒流控制的研究 被引量：1

11

作者 王宝忠 孙丽 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第31期8276-8280,共5页

目前,在一定的工业生产中,要求逆变软开关弧焊电源具有精确、有效的控制。但传统中使用的的PID控制器的控制效果很难达到令人满意的程度。因此,采用粒子群神经网络算法,设计了具有自适应调整功能的PID控制器。通过对系统运行状态的在线... 目前,在一定的工业生产中,要求逆变软开关弧焊电源具有精确、有效的控制。但传统中使用的的PID控制器的控制效果很难达到令人满意的程度。因此,采用粒子群神经网络算法,设计了具有自适应调整功能的PID控制器。通过对系统运行状态的在线学习,智能化地修正PID的三个输出参数,进而控制系统中逆变器的功率开关器件的导通时间,最终实现整个系统的恒电流输出控制。仿真结果表明:将粒子群神经网络算法运用到逆变软开关弧焊电源中,可使系统控制效果得到很大改善。同时使整个系统具有更好的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 逆变开关电源 粒子群神经网络 PID控制

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基于粒子群神经网络的商业银行流动性风险预测

12

作者 唐佳 吉余峰 《中国市场》 2010年第14期85-87,共3页

在分析我国商业银行流动性特征的基础上,采用粒子群神经网络建立一个风险预测模型,选取主要的流动性指标,将浦东发展银行14年的季度数据作为实证研究的样本,采用粒子群神经网络算法对各指标进行分析并预测。预测结果充分逼近实际的流动... 在分析我国商业银行流动性特征的基础上,采用粒子群神经网络建立一个风险预测模型,选取主要的流动性指标,将浦东发展银行14年的季度数据作为实证研究的样本,采用粒子群神经网络算法对各指标进行分析并预测。预测结果充分逼近实际的流动性水平,表明这是一种较为理想的流动性风险预测工具。 展开更多

关键词 流动性风险 商业银行 粒子群神经网络 预测

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基于多传感器信息融合的滚动轴承故障诊断 被引量：1

13

作者 艾莉 华静 《轴承》 北大核心 2012年第3期47-49,共3页

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,引入了一种多传感器信息融合的诊断方法。将多传感器所采集的振动信号处理后,由粒子群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再采用证据理论对各证据进行融合。试验结果表明,该方法可有效... 为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,引入了一种多传感器信息融合的诊断方法。将多传感器所采集的振动信号处理后,由粒子群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再采用证据理论对各证据进行融合。试验结果表明,该方法可有效地提高诊断可信度,降低诊断的不确定性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 信息融合 粒子群神经网络 证据理论

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基于粒子群神经网络的高技术企业技术项目选择研究

14

作者 王慧 李静 +1 位作者 李印海 王宏 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2013年第23期128-132,共5页

在对国内外相关文献梳理的基础上,将调查访问法和项目结构分解法结合起来,分别从企业内部现有的条件和资源禀赋以及整个行业与产业的外部环境找到影响高新技术企业选择技术项目的因素,构建高技术企业技术项目评估指标体系,采用粒子群神... 在对国内外相关文献梳理的基础上,将调查访问法和项目结构分解法结合起来,分别从企业内部现有的条件和资源禀赋以及整个行业与产业的外部环境找到影响高新技术企业选择技术项目的因素,构建高技术企业技术项目评估指标体系,采用粒子群神经网络的优化算法对高技术企业技术项目进行评估,并通过实例验证和比较各种算法。研究得出结论:此算法的收敛速度快、精确度高、泛化能力强,具有实用性和优越性。 展开更多

关键词 高技术企业 技术项目选择 粒子群神经网络 BP神经网络

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新兴产业创新网络并联模式多目标优化研究

15

作者 陈旭升 张明琦 吴雪梅 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2015年第5期11-16,共6页

新兴产业创新过程具有明显的网络特征,产业中拥有自主知识产权与管理诀窍的领先企业与以模仿创新为主的跟随企业交互发展,形成了新兴产业创新网络并联模式。构建新兴产业创新网络资源配置函数,将创新网络资源配置最优解扩展为精英种群,... 新兴产业创新过程具有明显的网络特征,产业中拥有自主知识产权与管理诀窍的领先企业与以模仿创新为主的跟随企业交互发展,形成了新兴产业创新网络并联模式。构建新兴产业创新网络资源配置函数,将创新网络资源配置最优解扩展为精英种群,应用双层结构的粒子群算法提高种群的多样性、提高算法全局搜索能力。实证研究表明,提高领先企业的开拓能力、创新网络联系强度、跟随企业的规模化能力是优化创新网络的关键。 展开更多

关键词 新兴产业 创新网络 并联模式 粒子群神经网络

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一种基于粒子群神经网络的容差模拟电路故障诊断方法

16

作者 吴恒玉 韩宝如 《电子制作》 2015年第2Z期20-21,共2页

为了诊断模拟电路中的故障,在粒子群算法和BP神经网络的基础上,本文提出了一种动态加速常数协同惯性权重的粒子群算法和动量及自适应学习率的BP算法的混合算法训练神经网络权值,使得动态加速常数协同惯性权重的粒子群算法与动量及自适... 为了诊断模拟电路中的故障,在粒子群算法和BP神经网络的基础上,本文提出了一种动态加速常数协同惯性权重的粒子群算法和动量及自适应学习率的BP算法的混合算法训练神经网络权值,使得动态加速常数协同惯性权重的粒子群算法与动量及自适应学习率的BP算法相互补充,提高网络性能,克服了传统BP算法收敛速度不快的缺点。通过对容差模拟电路硬故障的诊断,表明该算法提高了网络的学习速度,能够实现对容差模拟电路硬故障的诊断。 展开更多

关键词 粒子群神经网络 动态加速常数协同惯性权重 动量及自适应学习率 故障诊断

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粒子群神经网络在煤与瓦斯突出预测中的应用

17

作者 艾莉 程加堂 《河南科技》 2013年第3期22-22,39,共2页

煤与瓦斯突出是危害煤矿安全生产的主要因素,因此做好突出强度的预测具有重要的意义。将煤与瓦斯突出的综合影响因素作为特征向量,构建了基于粒子群优化的BP神经网络煤与瓦斯突出强度预测模型。实验结果表明,煤与瓦斯突出强度的预测值... 煤与瓦斯突出是危害煤矿安全生产的主要因素,因此做好突出强度的预测具有重要的意义。将煤与瓦斯突出的综合影响因素作为特征向量,构建了基于粒子群优化的BP神经网络煤与瓦斯突出强度预测模型。实验结果表明,煤与瓦斯突出强度的预测值与实际值吻合度较好,该方法可有效地提高预测准确度,对实际生产具有一定的指导作用。 展开更多

关键词 煤与瓦斯 突出 粒子群神经网络 预测模型

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基于PSO-BP神经网络的汽油机点火提前角优化模型

18

作者 王重阳 李维奇 李岳林 《公路与汽运》 2016年第5期1-3,6,共4页

针对查表插值法获取汽油机点火提前角精度不高的问题,提出了基于PSO-BP神经络网的汽油机点火提前角优化模型,通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值,使BP神经网络的收敛速度和输出精度得到提高,并与传统BP神经网络模型进行了... 针对查表插值法获取汽油机点火提前角精度不高的问题,提出了基于PSO-BP神经络网的汽油机点火提前角优化模型,通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值,使BP神经网络的收敛速度和输出精度得到提高,并与传统BP神经网络模型进行了对比。对比仿真结果表明,该模型能准确获取不同工况下的点火提前角,且精度优于传统BP神经网络模型,在优化发动机点火提前角的问题上具有一定的实用性和可靠性。 展开更多

关键词 汽车 汽油机 粒子群神经网络 点火提前角 优化模型

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用改进粒子群神经网络混合算法优化特高压油气套管均压球结构 被引量：11

19

作者 张施令 彭宗仁 +2 位作者 胡伟 刘鹏 王浩然 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2195-2204,共10页

在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法... 在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法的寻优能力和准确度;并运用该算法对套管尾部均压球结构进行了优化。研究表明:PSO-BP算法能较准确地搜寻到显式函数的极值点,具有较强的挑出局部最优解的能力;需用套管3维全模型才能较准确地计算得出套管尾部的电场分布;PSO-BP算法能有效搜寻到均压球结构参数的最佳配置;优化后均压球表面的最大电场强度较优化前降低了约64.9%,且PSO-BP算法较传统PSO算法可节省约75.2%的计算时间。该研究结果已成功运用于特高压油气套管样机的试制并完成了全部型式试验。 展开更多

关键词 特高压(UHV) 油气套管 均压球 改进粒子群神经网络混合(PSO-BP)算法 有限元法(FEM) 结构优化

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基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法 被引量：9

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作者 张淑清 黄文静 +3 位作者 胡永涛 宿新爽 陆超 姜万录 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第22期3048-3054,共7页

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP... 针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 总体平均经验模式分解 近似熵 混合粒子群神经网络

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