陶海龙
- 作品数：10 被引量：58H指数：4
- 供职机构：兰州交通大学机电工程学院机电技术研究所更多>>
- 发文基金：甘肃省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：交通运输工程自动化与计算机技术机械工程水利工程更多>>
- 基于灰色系统理论的RBF神经网络铁路货运量预测被引量：2
- 2012年
- 应用灰色系统理论计算了铁路货运量与货运量影响因素的关联度,并对其进行了排序。利用MAT-LAB软件,建立铁路货运量的RBF神经网络预测模型,对我国1992-2008年的铁路货运量进行仿真实验。结果表明基于灰色系统理论的RBF神经网络模型预测平均相对误差为0.44%,常规RBF神经网络模型的平均预测误差为1.47%,因此认为基于灰色系统理论的RBF神经网络的铁路货运量预测方法有效可行。
- 王晓寅陶海龙
- 关键词：铁路货运量灰色关联RBF神经网络
- 基于IPSO-BP神经网络的铁路客运量预测被引量：12
- 2011年
- 在分析有关铁路客运量预测方法的基础上,针对BP神经网络模型存在的不足,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的参数,即改进的PSO方法(IPSO)。以我国1990—2007年的铁路客运量为研究对象,确定输入样本和输出样本,以及训练集和测试集,建立基于IPSO的BP神经网络优化模型预测铁路客运量。预测结果表明,IPSO-BP网络的算法训练时间短,收敛速度快,预测精度高。
- 陶海龙李小平张胜召辜琳丽
- 关键词：铁路客运量BP神经网络
- 基于混合智能算法的铁路运量预测研究
- 近年来随着我国经济持续快速增长,铁路事业得到了跨越式发展,在建的铁路项目很多,还有很多的项目即将陆续开工。运量预测是铁路建设项目前期工作的核心内容之一,运量预测的水平和质量将直接影响到项目决策的科学性,而运量预测水平和质...
- 陶海龙
- 关键词：铁路运量预测混合智能算法粒子群优化算法灰色神经网络灰色关联分析法
- 改进粒子群优化算法的BP神经网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用被引量：9
- 2012年
- 本文提出了一个基于改进粒子群优化算法的BP神经网络优化模型来进行轴承故障诊断,此模型融合粒子群优化算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索的优势,有效地防止了网络陷入局部极小值,同时又保证了诊断结果的精确性。仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断。相比于常规的BP神经网络模型,此方法不仅改进网络的收敛速度并且提高了预测准确性。
- 陶海龙辜琳丽张胜召
- 关键词：滚动轴承粒子群优化算法BP神经网络
- 基于SPI模型的江汉平原旱涝分布及其变化规律的研究被引量：2
- 2012年
- 近年,江汉平原受旱涝灾害影响日趋严重。利用监利水文站1954-2010年的月降水资料并结合SPI模型对江汉平原的旱涝分布及其变化规律做了典型性分析和研究。结果表明：运用SPI模型分析得到的监利地区多时间尺度的旱涝分布及其变化规律与实际基本相符,即该地区旱涝灾害频繁且呈交替发生。将SPI模型应用于旱涝分布及其变化规律的研究具有很好的实用性。
- 陶海龙黄卫东颜帮琼张胜召刘阳彬
- 关键词：遗传算法BP神经网络年径流量
- 物流配送中心选址的IPSO-BP算法被引量：1
- 2012年
- 改进标准粒子群优化算法(PSO)的惯性权重参数,提出基于IPSO的BP神经网络算法,以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明,IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法,不仅改进了网络的收敛速度并且提高了预测准确性。
- 辜琳丽张伟陶海龙
- 关键词：物流配送中心粒子群算法BP神经网络
- 基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测被引量：22
- 2012年
- 针对现有铁路货运量预测方法的不足,提出基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络(IPSO-GNN)的铁路货运量预测方法,通过IPSO对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,改善了GNN的不足,保证了预测精度;同时利用灰色关联分析法,计算了铁路货运量和影响因素间的关联度,以最主要的6个关联因素,建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真实验结果表明,在铁路货运量预测中此模型预测精度优于常规GNN及其他预测方法,说明此预测方法有效可行。
- 雷斌陶海龙徐晓光
- 关键词：铁路货运量预测粒子群优化算法灰色神经网络灰色关联分析ELMAN神经网络
- 基于遗传算法的BP网络在机车滚动轴承故障诊断中的应用被引量：1
- 2011年
- 提出一种遗传算法(GA)和BP算法结合的神经网络模型优化方案。首先采用自适应交叉概率和变异概率的遗传算法优化BP网络的权值,在进化结束时,能够寻到全局最优点附近的点;在遗传算法搜索结果的基础上,利用局部寻优能力较强的BP算法,从此点出发,进行局部搜索,进而达到网络的训练目标。在铁路机车滚动轴承诊断方面,利用MATLAB仿真实验结果表明,遗传算法与BP算法结合的模型诊断精度为100%,标准BP算法的模型诊断进度为80%,并且提高了网络的收敛速度。说明GA—BP算法模型诊断精度较高,诊断能力得到了改进,遗传算法与BP算法的结合算法可行有效。
- 黄国强陶海龙
- 关键词：滚动轴承遗传算法BP算法滚动轴承
- 粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用被引量：2
- 2011年
- 针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阈值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高。
- 张胜召齐金平陶海龙
- 关键词：粒子群优化神经网络齿轮故障诊断
- 物流配送中心选址的IPSO-BP算法
- 改进标准粒子群优化算法(PSO)的惯性权重参数，提出基于IPSO的BP神经网络算法，以提高物流配送中心选址的预测精度。仿真结果表明，IPSO-BP神经网络算法的预测精度优于常规BP神经网络算法，不仅改进了网络的收敛速度并...
- 辜琳丽张伟陶海龙
- 关键词：物流配送中心BP神经网络算法
