国家高技术研究发展计划(2006AA10A310-1)
- 作品数：5 被引量：48H指数：3
- 相关作者：王福林吴昌友索瑞霞刘桂莲董志贵更多>>
- 相关机构：东北农业大学沈阳东方钛业股份有限公司更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 基于BP模型的优化方法研究及其应用被引量：2
- 2010年
- 首先根据BP算法的基本原理,推导出了BP模型中输出对输入的偏导.然后基于已有数据,利用BP模型进行拟合,保留训练后的BP模型的权值和阈值.在此基础上,利用变步长梯度法实现了BP模型的最优化.本文是对BP模型优化方法的一种新的理论探讨.
- 刘桂莲王福林
- 关键词：BP神经网络模型偏导
- 一种新的改进粒子群优化算法被引量：15
- 2010年
- 在现有文献研究的基础上,首先阐述标准粒子群优化算法的基本原理,并对它加以分析,指出标准粒子群优化算法初始粒子种群的产生速度慢、在优化过程中容易陷入局部最优等缺点,然后对其缺点进行改进,将改进的粒子群优化算法和标准粒子群优化算法进行实验对比分析研究,从实验结果中可知,改进粒子群优化算法在收敛速度及收敛精度上都明显好于标准粒子群优化方法。
- 吴昌友王福林马力
- 关键词：粒子群优化算法收敛速度
- 基于Elman小波神经网络的垦区地下水位预测模型研究被引量：3
- 2010年
- 在现有Elman神经网络和小波分析理论研究的基础上,提出了Elman小波神经网络模型。给出了Elman小波神经网络梯度下降法训练的推导过程,为了避免梯度下降法收敛速度慢、容易产生振荡和陷入局部最优等缺点,在Elman小波神经网络的训练过程中引入动量项和自适应学习速率,并将该网络应用到垦区地下水位预测中,取得了良好的预期效果。在训练过程中,该网络具有收敛速度快,精度高等优点,同时也具有较好的泛化能力。
- 吴昌友王福林
- 关键词：学习速率梯度下降法
- BP神经网络算法的改进及其应用被引量：3
- 2010年
- 根据BP算法的基本原理,分析指出了BP算法存在着收敛慢、接近最优时易产生波动和振荡现象的原因。在此基础上,通过进一步研究,提出了一种新的改进BP算法。改进后的BP算法不仅运算速度有所提高,而且在一定程度上克服了易产生波动和振荡现象的问题。由于改进BP算法的每个权都能找到最优学习率,因此收敛精度得到了提高;并且该算法基本不受初始学习率的影响,因而避免了学习率选取的困难。图1,表3,参4。
- 刘桂莲王福林索瑞霞
- 关键词：BP神经网络权值
- 改进粒子群优化算法在电力负荷组合预测模型中的应用被引量：25
- 2009年
- 提出了改进的粒子群优化算法:通过改进初始粒子种群的产生方法,加快其产生速度;在新的粒子种群产生过程中引入自适应步长,可以在该速度梯度方向上找到较优的粒子,进而加速了收敛速度;借鉴遗传算法中的变异操作增加了粒子的多样性,减小了算法陷入局部极值的可能。通过应用实例证明,将改进的粒子群优化算法应用到电力负荷组合预测模型的权重求解是可行的。
- 吴昌友王福林董志贵索瑞霞
- 关键词：粒子群优化算法电力负荷组合预测
