基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法 被引量：20

1

作者 管志川 胜亚楠 +2 位作者 许玉强 王庆 张波 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期5-11,共7页

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类... 传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 pso粒子群算法 BP神经网络 钻井动态风险评估 风险预警

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基于BP-PSO的智能阀门定位器控制算法研究 被引量：7

2

作者 高阳 傅连东 +1 位作者 邓江洪 湛从昌 《流体机械》 CSCD 北大核心 2023年第5期49-54,共6页

针对五步开关控制算法易超调以及控制参数取值具有近似性和不确定性等不足,提出了一种参数自整定和参数寻优的控制算法,并在最关键的脉冲调制控制环节运用了改进的BP神经网络算法和粒子群(PSO)算法来寻找最优阀门控制参数。搭建智能阀... 针对五步开关控制算法易超调以及控制参数取值具有近似性和不确定性等不足,提出了一种参数自整定和参数寻优的控制算法,并在最关键的脉冲调制控制环节运用了改进的BP神经网络算法和粒子群(PSO)算法来寻找最优阀门控制参数。搭建智能阀门定位器实验平台,采用传统五步开关控制算法和本控制算法分别对阀门进行控制试验。结果表明,本控制算法相较于传统五步开关控制算法的适用性大大增强,避免了超调,缩短了响应时间,阀门控制精度达到0.03%,阀门开度稳定时间缩短至1 s以内。 展开更多

关键词 智能阀门定位器 参数自整定 BP神经网络优化 pso粒子群算法

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PSO粒子群算法在神经网络泛化能力中研究 被引量：6

3

作者 刘军 邱晓红 +1 位作者 汪志勇 杨鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期34-36,67,共4页

利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本... 利用PSO粒子群算法对神经网络的权值和阈值,隐藏层中神经元的传递函数系数进行优化。针对网络训练效果好,而泛化能力很差的情况,将训练样本均方差和权值的平方和结合作为PSO算法的目标函数。实验表明,该方法比惯性权值PSO-BP算法和基本梯度下降法好,不但稳定性好,而且预测精度高,泛化能力得到明显加强。 展开更多

关键词 BP网络 pso粒子群算法 传递函数 逼近 泛化

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基于动力学模型优化PSO-RBF神经网络的水下机械臂控制

4

作者 田金鑫 原忠虎 吴宝举 《工业控制计算机》 2024年第10期56-58,61,共4页

随着我国海洋资源开发与利用的增加,对海洋资源开发能力的要求也日益提高。然而,我国在海洋探测方面的研究仍处于起步阶段,面临着复杂的海洋环境和海洋主权保护的挑战。研究聚焦于智能化水下机器人-机械臂系统UVMS的研究。基于Lagrange... 随着我国海洋资源开发与利用的增加,对海洋资源开发能力的要求也日益提高。然而,我国在海洋探测方面的研究仍处于起步阶段,面临着复杂的海洋环境和海洋主权保护的挑战。研究聚焦于智能化水下机器人-机械臂系统UVMS的研究。基于Lagrange法和Morison方程,精确建立了六自由度水下机械臂的动力学模型。为了提高系统的稳定性和轨迹跟踪的准确性,采用了适应值优化的PSO粒子群算法结合RBF神经网络,并将其应用于水下机械臂的动力学模型中。仿真实验结果表明,改进的PSO-RBF神经网络自适应滑模控制算法较传统PID及RBF神经网络算法提前约0.3 s和0.1 s确定控制参数,提前达到稳定状态。 展开更多

关键词 UVMS RBF神经网络 动力学建模 pso粒子群算法 水下机械臂 滑模控制

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基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划

5

作者 耿增显 广鑫 +1 位作者 陈俊宇 郭悦翔 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期1-7,共7页

结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand()函数伪随机的问题,引入Zas... 结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand()函数伪随机的问题,引入Zaslavskii混沌序列生成随机数,构建城市无人机路径规划经济效益、飞行高度和障碍物规避3个适应度函数,并对PSO粒子群算法和函数的参数进行调整。选取天津某区域进行仿真,结果表明本文所提方法比传统PSO粒子群算法更具有优越性。 展开更多

关键词 城市无人机 路径规划 pso粒子群算法 混沌 MATLAB仿真

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基于相似日和MDS-PSO-ELman的光伏功率超短期预测

6

作者 杨强强 《物联网技术》 2024年第4期100-102,共3页

光伏电站系统输出功率受环境因素影响较大,具有很大的不确定性,对并网安全稳定运行具有重大影响,为此提出了一种基于MDS-PSO-ELman搭建的功率预测模型。首先,通过灰色关联度选取相似样本日,然后通过MDS给数据降维,提高数据分类的准确性... 光伏电站系统输出功率受环境因素影响较大,具有很大的不确定性,对并网安全稳定运行具有重大影响,为此提出了一种基于MDS-PSO-ELman搭建的功率预测模型。首先,通过灰色关联度选取相似样本日,然后通过MDS给数据降维,提高数据分类的准确性并消除冗余数据。最后,针对ELman神经网络预测模型权值和阈值盲目随机的缺点以及局部最优化选择问题,采用PSO优化预测模型初始参数。同实际光伏发电系统功率相比,该研究模型能够有效预测各天气类型下的光伏发电输出功率且精度较高。 展开更多

关键词 光伏发电 MDS多维尺度变换 pso粒子群算法 ELman算法 GRA 光伏发电输出功率

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PSO算法优化BP神经网络的金融风险预警研究 被引量：2

7

作者 李凌霞 郝春梅 王红丽 《信息技术》 2014年第8期86-89,共4页

金融危机是一个非线性的复杂过程,BP神经网络对非线性系统具有很强的模拟能力。针对BP神经网络有收敛速度慢、易陷入局部极小值和振荡等缺点,利用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效地改善BP神经网络的缺点。对金融风险实... 金融危机是一个非线性的复杂过程,BP神经网络对非线性系统具有很强的模拟能力。针对BP神经网络有收敛速度慢、易陷入局部极小值和振荡等缺点,利用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效地改善BP神经网络的缺点。对金融风险实例分析的结果表明,综合改进的BP算法相对于BP神经网络算法能明显加快网络的收敛时间,具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,用于金融风险预警是可行的,证实了该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 金融风险预警 BP神经网络 pso粒子群算法

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基于PSO的三维薄壁管件支撑位置的定位方法 被引量：1

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作者 侯珍秀 田申 +4 位作者 庄廷 谢留威 严梁 杨也 陈永坤 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1502-1508,共7页

考虑三维薄壁管件在非合理支撑位置及支撑角度下,在重力作用下管件的变形会变大,进而影响制造装配精度的问题,利用商业软件在寻找最优支撑位置时的操作繁琐程度和计算时间过长的问题,提出了基于PSO的三维薄壁管件支撑位置的优化方法。... 考虑三维薄壁管件在非合理支撑位置及支撑角度下,在重力作用下管件的变形会变大,进而影响制造装配精度的问题,利用商业软件在寻找最优支撑位置时的操作繁琐程度和计算时间过长的问题,提出了基于PSO的三维薄壁管件支撑位置的优化方法。该方法以利用二次开发技术提取的管件轴线为参考,利用有限元原理对轴线进行拆分,并重新建立管件单元的有限元刚度矩阵,用来计算管件的变形量,并提取最大变形量,作为评价支撑位置优劣的评价函数;最后,利用PSO粒子群优化算法,以最大变形量作为评价函数,通过优化迭代找到最佳的管件支撑位置组合。结果显示:该方法中有限元模型计算出的变形量与商业软件中计算的变形量差距在10%以内,表明该数学模型是准确的。该有限元模型结合粒子群算法迭代收敛速度迅速,迭代30次以内即可找到最优支撑位置,计算300次数学模型的时间少于商业软件计算1次的时间。 展开更多

关键词 三维薄壁管件 模型建立 支撑位置 pso粒子群算法 管件信息提取 力学计算分析 有限元分析 优化

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基于粒子群算法的车间设施布局优化

9

作者 邱慧聪 《科技和产业》 2024年第23期193-197,共5页

企业进行车间设施布局优化对于提升整体运营效率、降低物流成本至关重要。为优化车间设施布局,对车间内各个作业单位间的物流量和运输距离进行分析,建立以物流成本最小化为目标函数的数学模型,并应用粒子群算法(PSO)进行求解,应用某印... 企业进行车间设施布局优化对于提升整体运营效率、降低物流成本至关重要。为优化车间设施布局,对车间内各个作业单位间的物流量和运输距离进行分析,建立以物流成本最小化为目标函数的数学模型,并应用粒子群算法(PSO)进行求解,应用某印刷车间作为案例,验证该方法的有效性。研究结果表明,优化后的车间实施布局较原始车间布局物流成本下降11.26%,降低了企业的经营成本,证明了该模型对于解决车间设施布局问题的有效性。 展开更多

关键词 设施布局 物流成本 pso(粒子群算法)算法

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基于PSO算法的盾构掘进参数寻优方法及应用 被引量：1

10

作者 熊英健 刘四进 +2 位作者 马浴阳 方勇 何川 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期165-174,共10页

为了辅助盾构机司机驾驶盾构机,提供相应的操作建议,依托9座盾构隧道工程,选取5075101条盾构掘进状态的时间步数据,分别以盾构耗能最小和施工工期最短为决策目标,基于PSO算法对盾构机司机主动操作的刀盘转速和总推力两种掘进参数进行寻... 为了辅助盾构机司机驾驶盾构机,提供相应的操作建议,依托9座盾构隧道工程,选取5075101条盾构掘进状态的时间步数据,分别以盾构耗能最小和施工工期最短为决策目标,基于PSO算法对盾构机司机主动操作的刀盘转速和总推力两种掘进参数进行寻优,从而根据不同种类土的寻优范围给予司机实操建议,并对比优化前后的效果。研究发现:(1)以盾构耗能最小为决策目标优化后,刀盘转速和总推力的分布范围大幅度缩小,分布范围由大到小依次是砂层、土层和砾石层,掘进速度也有一定的提升。(2)以施工工期最短为决策目标优化后,刀盘转速的分布范围由大到小依次是土层、砂层和砾石层;总推力和掘进速度的分布范围由大到小依次是砂层、土层和砾石层。优化后能显著提高掘进速度,缩短工期。(3)以工期最短为决策目标的刀盘转速、总推力和掘进速度总体上大于以耗能最小为决策目标的刀盘转速、总推力和掘进速度。适当增加刀盘转速和总推力可以增加掘进速度,缩短施工工期。 展开更多

关键词 刀盘转速 总推力 pso粒子群优化算法 盾构耗能 掘进参数寻优

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基于改进PSO的电力通信网络业务资源分配方法

11

作者 曹东梅 《电信快报》 2023年第12期15-19,共5页

以电力通信网络容量最大化和能量效率最大化为目标,建立业务资源分配目标函数。从满足通信网络用户服务质量要求和限制电力通信网络可用资源两个方面设定约束条件,利用改进的PSO(粒子群优化)算法对符合约束条件的目标函数最优解求解,确... 以电力通信网络容量最大化和能量效率最大化为目标,建立业务资源分配目标函数。从满足通信网络用户服务质量要求和限制电力通信网络可用资源两个方面设定约束条件,利用改进的PSO(粒子群优化)算法对符合约束条件的目标函数最优解求解,确定电力通信网络业务资源的最优分配方案,以此实现基于改进PSO的电力通信网络业务资源分配。实验证明,该设计方法在电力通信网络业务资源分配方面具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 pso(粒子群优化)算法 电力通信网络 业务资源 能量效率 目标函数

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