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基于粒子群优化BP神经网络的中空夹层钢管混凝土柱轴压承载力研究
Jianzhu Gangjiegou Jinzhan圆中空夹层钢管混凝土（concrete filled double-skin steel tube，CFDST）柱因其独特的结构形式与优异的力学性能，已成为现代工程结构中的主要受力构件。然而外钢管、内钢管与核心混凝土之间的相互约束作用导致其受力比较复杂。为此，采用PSO-BP混合神经网络算法对圆CFDST柱的轴压承载力进行了研究。收集了167组数据建立数据库，并选取8种影响因素作为输入层参数，轴压承载力作为输出层参数，分析了传统BP神经网络模型所存在的缺陷，建立了PSO-BP神经网络模型。此外 ...
赵均海, 华林炜, 王昱
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Gaoya dianqi, 2008 为了随时检测变压器状态,及早发现并排除变压器可能存在的故障,笔者将3种不同的神经网络（即BP网络、GA-BP网络与RBF网络）应用于变压器故障诊断中,分别介绍了这3种网络的结构及原理,故障诊断采用MATLAB语言编程实现。大量实验数据结果分析表明,RBF网络在诊断准确率相比其他两种网络具有一定的优势。
胡汉梅, 鲍亮亮, 赵海军
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Dianci bileiqi, 2014 谐波的检测分析对于电力系统谐波治理非常重要,但常用的FFT检测方法存在频谱泄漏及栅栏现象等缺陷,加窗插值算法的使用一定程度上弥补了这些不足却又增大了计算量和存储容量要求;人工神经网络具有快速处理数字信号能力,本文以谐波离散傅里叶变换后的三角函数和傅里叶系数分别作为BP网络的隐层神经元和权值可获得了一种训练速度更快的神经网络;通过该神经网络算法和效果相对较好的几种FFT插值算法的仿真实例比较,验证了该算法能够更快更精确地对电力系统谐波进行分析,对谐波治理具有较大意义。
李德超
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Gaoya dianqi, 2014 设计了基于DSP芯片TMS320F2812和BP神经网络数据融合的真空度信号数据采集融合系统。首先,利用横磁场脉冲磁控法和屏蔽罩电位法双传感器,对真空灭弧室进行真空度检测,采集的模拟信号经放大处理后通过DSP转换到数字信号;其次,利用BP神经网络方法进行数据融合,以获取准确的采样数据。BP神经网络的训练过程需要的时间长、数据量大,所以利用特征向量进行训练的环节在MATLAB上实现,将训练好后得到的权值矩阵和阈值向量嵌入到DSP中;然后 ...
田金波, 赵智忠, 毕海岩
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Gaoya dianqi, 2004 将BPNN应用于电力变压器故障诊断,并对变压器绝缘油常用的5种溶解气体分析标准进行了神经网络效率的比较研究。这些标准是改进的Rogers,IEC,Doernenburg,Duva和CSUS。研究显示,所运用的诊断标准或方法不同,神经网络诊断电力变压器故障的效率也不相同,其值在88.3%～96.7%范围内;根据这些标准所设计的四比值法（FGR）和6种特征气体法（SKG）具有更高的诊断效率。验证结果显示,BP神经网络诊断法适合于变压器潜伏性故障的诊断。
彭宁云, 文习山, 陈江波, 王一
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Gaoya dianqi, 2008 为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种邻域粒子群算法优化BP神经网络的电力变压器油中气体分析（DGA）方法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压器油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的邻域粒子群算法优化后的神经网络进行变压器故障类型诊断。试验结果表明,该类方法具有很好的分类效果,较好地解决了变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,对故障类型的正判率较高。
贾嵘, 徐其惠, 李辉, 刘伟
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Shuitu Baochi Xuebao, 2002 针对遗传算法的不足 ,利用改进的遗传算法 ,结合性能优于 BP网络的径向基函数神经网络 ,并进行网络优化 ,建立了黄河流域需水预测模型 ,拟合预测结果表明 ,该模型能有效提高预测精度。
薛小杰 惠泱河 等
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Gaoya dianqi, 2013 传统的线性神经网络,其激励函数是固定函数,所以不能对间谐波的频率进行调整,而基波频率微小的偏差将导致谐波检测出现较大的误差。笔者在采用BP神经网络的高精度基波检测的基础之上,采用激励函数参数可调的线性神经网络来分析间谐波。理论分析和仿真结果都表明,无论有没有噪声,文中提出的方法都具有较高的检测精度,自适应能力较强,其中检测与偶数次谐波比较接近的间谐波的优势更明显。
王好娜 +3 more
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Shuitu Baochi Xuebao, 2017 为探究水蚀因子对冻融坡面土壤剥蚀率的影响，采用2个坡度（10o，15o）、4个流量（4.5，6.5，8.5，10.5 L/min）和4个起始解冻深度（2，5，10，15 cm），模拟野外径流冲刷试验。采用BP神经网络方法和逐步回归分析法，分析土壤剥蚀率和流量、坡度、起始解冻深度、流速、水流剪切力、水流功率与单位水流功率7个水蚀因子关系。结果表明：通过BP神经网络连接权关系分析水蚀因子对冻融坡面土壤剥蚀率影响顺序为水流功率＞单位水流功率＞起始解冻深度＞水流剪切力＞流量＞流速＞坡度 ...
鲍永雪 +4 more
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Gaoya dianqi, 2016 为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络（quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP）的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒子位置的移动,用量子非门进行变异操作,以获取BP神经网络的权、阈值优化参数,最终实现了变压器故障诊断模型的构建。对故障DGA样本的诊断实例表明,与粒子群优化BP网络（particle swarm optimized BP ...
程加堂, 段志梅, 熊燕, 艾莉
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