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  • 【专利】 一种基于BP神经网络的GFET建模方法

    年份:2015
    摘要:
  • 【期刊】 基于蛙跳粒子群的BP神经网络算法

    刊名:计算机与现代化 作者:谷全宇 ; 张梦婷 关键词:蛙跳算法 ; 粒子群算法 ; BP神经网络 机构:中国地质大学(北京)信息工程学院 ; 中国地质大学(北京)信息工程学院 年份:2015
    摘要:针对BP神经网络算法计算量复杂、收敛速度缓慢等缺点,提出一种基于启发式算法的BP神经网络权值和阈值的迭代方法。该方法结合蛙跳粒子群可控参数少、收敛速度快等特点,将神经网络权值和阈值作为粒子,通过粒子更新来实现BP神经网络训练。实验结果表明,该算法的精度可在1.5342e-03左右。
  • 【期刊】 基于BP神经网络的MIKE SHE模型参数率定

    刊名:长江科学院院报 作者:郭怡 ; 吴鑫淼 ; 郄志红 ; 冉彦立 关键词:径流模拟 ; 参数率定 ; MIKE SHE模型 ; BP神经网络 ; 反分析 ; 均匀设计 ; 丹麦Karup流域 机构:河北农业大学城乡建设学院 ; 河北农业大学城乡建设学院 年份:2019
    摘要:为了更精细地对水文全过程进行描述和解析,更准确地构建分布式水文模型,以丹麦Karup流域为例,对MIKE SHE模型的饱和导水率、饱和带水平水力传导系数、河床透水系数进行了参数率定,模拟流域的日径流过程。结果表明:基于BP神经网络反分析的参数率定方法比MIKE SHE模型参数自动率定计算得到的均方根误差RMSE小,模型效率系数Ens更接近1;采用BP神经网络反演率定参数后,3组测试样本的日径流模拟过程的RMSE分别为0.04,0.03,0.08 m~3/s,Ens均为0.99,且模拟结果能较好地反映径流的实际变化趋势。因此,这种基于BP神经网络反分析的参数率定方法对构建分布式水文模型具有一定的价值。
  • 【期刊】 ARIMA模型与BP神经网络对CPI的预测分析

    刊名:太原学院学报(自然科学版) 作者:张丽 ; 朱艳敏 关键词:ARIMA预测模型 ; 时间序列 ; BP神经网络 ; 居民消费价格指数 机构:洛阳师范学院 ; 洛阳师范学院 年份:2019
    摘要:基于我国2009年1月至2017年3月的居民消费价格指数,采用时间序列分析ARIMA预测模型的方法,对我国未来短期内的居民消费价格指数及发展趋势进行预测。同时,利用神经网络能够逼近所有非线性映射关系的特点,建立了BP神经网络预测模型对CPI进行预测。对比两种方法,得出BP神经网络模型的预测效果更好,预测精度比ARIMA模型要高的结论。
  • 【期刊】 一种改善BP神经网络性能的方法研究

    刊名:微型机与应用 作者:高宇航 关键词:附加动量项 ; 动态学习速率 ; 陡峭因子可调激活函数 机构:南京邮电大学 ; 南京邮电大学 ; 计算机学院 年份:2017
    摘要:BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络.以非线性函数拟合为实例,从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法,实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度.
  • 【期刊】 基于FPGA的BP神经网络硬件实现及改进

    刊名:计算机工程与设计 作者:杨景明 ; 杜韦江 ; 吴绍坤 ; 李良 ; 魏立新 关键词:现场可编程逻辑门阵列 ; BP神经网络 ; 流水线 ; 硬件实现 ; 循环缓存器 机构:燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室 ; 燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室 ; 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心 年份:2018
    摘要:针对现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现BP神经网络仍存在的激活函数实现困难及输入输出吞吐量不够等几个关键性问题,采用平滑插值法对S型激活函数做进一步改进,在中间数据存储中提出采用寄存器循环缓存方式,在网络搭建中利用高效的FPGA深度流水线技术实现网络的串并联。通过上述3点技术处理,进一步提高BP神经网络的运算速度。实验数据统计分析结果表明,网络与期望输出全部样本误差均小于0.01情况下,收敛速度几近超出软件实现速度3个数量级,为人工神经网络的硬件实现提供了理论依据。
  • 【期刊】 PSO优化BP神经网络岩爆预测的Matlab实现

    刊名:中国房地产业 作者:肖雄 关键词:BP神经网络 ; 粒子群(PSO)优化算法 ; 岩爆预测 ; Matlab 机构:武汉理工大学土木工程与建筑学院 ; 武汉理工大学土木工程与建筑学院 年份:2018
    摘要:由于影响岩爆因素的复杂性,以及岩爆的极强灾害性.本文通过选择影响岩爆程度的四项物理力学指标,最后运算组合以后变成三项输入因子.应用BP神经网络对16组国内外岩爆实际工程案例进行训练,得到最优隐含层数.然后利用粒子群算法(PSO)优化网络的初始权值和阈值,避免了单独使用BP网络时说存在的不足.利用Matlab及其神经网络工具箱来实现网络的运算和预测.将训练好的网路应用到三组实际的案例中,最终结果表明:利用PSO-BP神经网络算法所预测出来的结果和实际岩爆烈度一致,且结果明显优于单因素判据和BP网络预测的结果.
  • 【期刊】 基于改进BP神经网络PID自整定的研究

    刊名:云南民族大学学报:自然科学版 作者:叶海平 关键词:改进共轭梯度法 ; 伺服系统 ; BP神经网络 ; PID控制器 ; 自整定 机构:[1]漳州职业技术学院机械与自动化工程系 ; [1]漳州职业技术学院机械与自动化工程系 年份:2018
    摘要:随着数控技术的发展,传统的PID整定方式已经不能满足伺服系统的控制要求.利用改进共轭梯度法对BP神经网络算法进行优化.将改进BP神经网络算法应用到PID的整定中,构建改进BP神经网络自整定PID控制器.将设计好的BP神经网路PID控制器应用到伺服系统的控制结构图中.与BP神经网络自整定PID控制器,在Matalab的simulink里面进行建模仿真比较.仿真结果表明改进BP神经网络自整定PID控制器具有较好的快速响应能力、系统稳定性和抗干扰能力.
  • 【期刊】 基于众核架构的BP神经网络算法优化

    刊名:电子世界 作者:周文 关键词:众核架构 ; 缓存分块 ; 向量化 机构:南京航空航天大学计算机科学与技术学院 ; 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 年份:2017
    摘要:近年来,众核处理器(Many Integrated Cores,MIC)越来越多地为人们所关注,众核架构已经成为许多超算的首选.BP神经网络是采用反向误差传播(Back Propagation,BP)算法的人工神经网络,对于处理器的浮点计算能力要求比较高.目前最新的Intel Xeon Phi(KNL)众核处理器可以达到3TFLOPS的双精度浮点峰值性能.本文对BP神经网络在KNL上进行了向量化扩展,并使用寄存器分块和缓存分块方法优化研究.实验结果表明在KNL上最快能达到220img/s的处理速度,其加速比达到了13.2,为GPU的2.9倍,KNC的2.28倍.
  • 【期刊】 电液位置伺服系统的BP神经网络辨识

    刊名:控制工程 作者:邵俊鹏 ; 王伟 ; 高炳微 关键词:电液伺服系统 ; BP神经网络 ; 系统辨识 ; 仿真 机构:哈尔滨理工大学机械动力工程学院 ; 哈尔滨理工大学机械动力工程学院 年份:2018
    摘要:因为电液位置伺服系统是典型的非线性系统,精确的数学模型不易建立,为了建立精确的数学模型,采用BP神经网络辨识方法对电液位置伺服系统进行辨识。首先通过测得电液伺服实验台相应的输入输出数据,构建出BP神经网络结构,利用BP神经网络辨识出电液位置伺服系统的模型。在Matlab/simulink中对辨识出的模型和理论推导模型进行仿真,将这2个仿真结果与实验台的输出结果进行对比,验证用BP神经网络方法辨识模型的准确性。
  • 【期刊】 一种改进的BP神经网络剪枝算法研究

    刊名:西南大学学报(自然科学版) 作者:张虹 ; 王丹 关键词:BP神经网络 ; 相关性剪枝算法 ; 变学习率 ; 附加动量 机构:西南大学计算机与信息科学学院 ; 西南大学计算机与信息科学学院 年份:2016
    摘要:将相关性剪枝算法(CPA)和变学习率、附加动量方法结合提出了一种基于CPA的改进的BP神经网络剪枝算法.实验结果表明,改进的算法可以降低训练步数,加快神经网络的收敛速度,在测试数据集上的均方误差也得到了进一步的优化.
  • 【期刊】 基于BP神经网络的弯管机回弹量预测

    刊名:现代制造工程 作者:田娥 ; 孙建东 ; 刘自萍 ; 李立新 关键词:大管径厚管壁管材 ; 回弹量预测 ; 模拟分析 ; BP神经网络 机构:北京联合大学机电学院 ; 北京联合大学机电学院 年份:2016
    摘要:建筑钢结构不同管材的弯曲曲率变化较大,施工时需制作大量胎架,即费时费料又占用场地,故设计了一种冷弯机结构,基于该冷弯机,利用Midas7.8软件对建筑钢结构用管材进行冷弯成形模拟,基于神经网络建立3个输入参数的回弹量数据模型,选择1 000组模拟数据作为训练数据训练神经网络,500组模拟数据作为测试数据测试网络,将预测结果和样本结果进行比较和分析,结果表明,所建立的神经网络预测模型满足误差要求,可以用来预测大管径厚管壁管材冷弯成形后的回弹量。该项研究为开发具有自适应回弹量补偿性能的数控弯管系统提供理论基础。
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