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为解决传统滑坡位移点预测模型无法对自身预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题，引入区间预测方法，提出一种基于不同Bootstrap方法和KELM-BPNN模型的滑坡位移区间预测模型。该模型以4种常用的Bootstrap方法为基础，首先对由各种外界触发因素与滑坡地表位移的监测信息组成的原始数据集，分别进行B次有放回的等概率随机抽样；然后基于不同Bootstrap方法得到的B个伪数据集，分别训练B个K...
基于GA-PSO 混合优化的BPNN 车速预测方法
BP神经网络 遗传算法 粒子群算法
2018/2/5
BP神经网络(BPNN)已经用于车速预测方面的研究.针对BPNN不同的初始权值和阈值会影响车速预测精度的问题，提出一种基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.以北工大西门到百葛桥为研究路径，构建基于BPNN的车速预测模型；将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合，通过逐次迭代取最优的方式确定 BPNN的最优初始权值和阈值，以此设计基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测...
基于WPD与BPNN的超声信号处理技术
小波包分解 BP神经网络 信号提取 复合材料
2017/8/14
为有效提取超声检测信号，制作了模拟分层的复合材料实验试样，并运用自主研发的信号处理模块对其超声检测信号进行处理，同时阐述了信号处理的原理和方法；简述了小波包和BP神经网络信号处理的原理和在本实验中的应用，探索并得到缺陷和信号之间的对应规律，缺陷面积越大，回波能量越小；缺陷越靠近检测面，回波的能量越小，最终结果表明：小波包分解和BP神经网络结合使用对超声信号特征提取效果显著，能够很好的识别缺陷的位置...
【目的】为了给林业、 农业或植物检疫等行业人员提供一种方便快捷的昆虫种类识别方法， 本文提出了一种新颖的鳞翅目昆虫图像自动识别方法。【方法】首先通过预处理对采集的昆虫标本图像去除背景，分割出双翅， 并对翅图像的位置进行校正。然后把校正后的翅面分割成多个超像素，用每个超像素的l, a, b颜色及x, y坐标平均值作为其特征数据。接下来用稀疏编码(SC)算法训练码本、 生成编码并汇集成特征向量训练量化...
基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测
主成分分析 BP神经网络 膨胀土 自由膨胀率
2013/11/6
为了准确地对膨胀土进行分类，将主成分分析方法（PCA）和BP神经网络方法（BPNN）相结合，进行膨胀土自由膨胀率预测研究。首先，对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析，得到主成分数据序列；然后，根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练，得到PCA-BPNN预测结果，从而预测自由膨胀率。采用南阳膨胀土数据进行实例分析，结果表明，该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好。
基于UV-Vis吸收光谱的活性大红BES的光催化降解BPNN模拟研究
活性大红BES 光催化降解 紫外-可见分光光度法
2009/10/29
以对Plackett-Burman设计实验结果筛选确定的TiO2用量、溶液初始浓度ｃ0、光照射时间t、溶液初始pH值4个因素为自变量，脱色率为因变量，采用BP神经网络基于Box-Behnken设计和U10(10×52×2)设计实验数据建模，对活性大红BES溶液进行光催化降解模拟研究。降解过程中BES溶液的脱色率通过紫外-可见分光光度法测定后计算获得。建立的BPNN模型对训练集和预测集计算结果相关系...
基于BPNN的OFDM系统的HPA预失真
OFDM 高功率放大器 BP神经网络
2009/9/1
本文针对高功率放大器(HPA)的非线性失真导致OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统传输性能下降问题，采用两个类似结构的单输入单输出BP神经网络串联后级联HPA实现其预失真，前一网络是HPA的AM-AM特性的逆模型，用来实现HPA的幅度预失真，后一网络是HPA的AM-PM特性模型，回避了其逆模型的建立，实现了HPA更高精度的相位预失真，...
分段学习的双隐层BPNN对交通流量预测的研究
智能交通系统 双隐层BP神经网络 交通流量
2009/7/22
智能交通系统可有效解决城市道路的拥挤，交通流量的预测是智能交通系统的关键技术之一。在各种预测方法中，BP神经网络的应用最普遍，并取得了许多成果。为了进一步提高BP神经网络的预测精度，采用了基于分段学习的双隐层BP神经网络对济南市经十路的交通流量进行了预测，并与相同结构未使用分段学习方法的BP神经网络预测所得结果进行了比较。实验数据显示采用分段学习的方法比未采用该方法的所得结果平均相对误差减少了2....
复方降脂中药的性味归经与药效的BPNN研究
BP神经网络 复方降脂中药 性味归经
2009/7/22
针对复方中药药效与其性味归经之间复杂的、不确定的关系，建立适于复方降脂中药的BP神经网络模型，运用Matlab快速预测复方降脂中药的药效指标。经验证，该方法为一种快速、可靠的方法。
改进GA-BPNN在短期电力负荷预测中的应用
人工神经网络 反向传播 预测
2009/7/22
为了避免传统方法预测短期电力负荷建模复杂性，将改进遗传算法（GA）和误差反向传播（BP）算法相结合构成的混合算法用于训练人工神经网络，结合电力负荷历史数据，对短期电力负荷进行仿真预测。仿真结果表明，该混合算法有效地解决了常规BP算法学习网络权值收敛速度慢、易陷入局部极小和GA算法独立训练神经网络速度缓慢等问题，具有较快的收敛速度和较高的预测精度。
非线性模拟电路故障的BPNN诊断算法设计与实现
故障诊断 非线性电路 频域核 神经网络
2012/11/21
提出了用Volterra频域核作为故障特征对弱非线性定常动态网络进行故障诊断的方法，利用计算方法求出电路响应在各种常见故障状态下的Volterra级数解的各阶频域核，将其输入给BP神经网络，利用BPNN的分类功能建立故障字典，对实测的故障网络的各阶频域核进行测试样本分类来实现故障诊.通过故障诊断实例给出了各阶频域核的统一递推离散算式，并采用了改进BPNN算法及其程序实现.
该文提出了一种用于说话人识别的基于话者特征图案的BPNN话者模型，该话者模型解决了语音信号的时长变化与神经网络输入层结点数固定不变之间的矛盾.利用VQ技术对所有话者的语音样本训练出话者特征图案，再将语音样本对该特征图案进行映射，在映射域解决了语音样本的时间规正问题.同时，该方法还提高了映射域参数的模式分类能力.