一种结合PSO及改进BP网络的辨识方法

基于改进的神经网络异常声音自动识别系统研究

基于改进的神经网络异常声音自动识别系统研究摘要：针对标准的BP神经网络对于声音信号识别率不高的问题，提出了一种用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络的算法，建立了声音信号识别模型。

PSO优化BP神经网络主要是用PSO来优化BP神经网络的初始权值和阈值，然后通过训练BP神经网络得到识别模型的最优解，优化后的神经网络具有误判率小、反应速度快等特点。

在实验中把标准的BP神经网络和PSO优化后的BP神经网络用于八种异常声音的MFCC特征量和差分MFCC特征量识别，结果表明：在声音信号的识别系统中采用PSO优化BP神经网络的算法提高了系统的识别性能，达到了系统设计的目的。

关键词：声音识别；粒子群优化；BP神经网络；MFCC；差分MFCC0引言人工神经网络作为一种最近几十年才兴起的意在模仿人类大脑结构和功能的智能信息处理系统，由于它具有良好的自适应、联想记忆和并行处理等特点已经在很多领域有着广泛的应用。

将神经网络应用于声音信号的处理，可以解决高维空间和非线性模式等方面的识别问题，适用于对多个信号、特征量维数多的复杂声音的识别。

而BP 神经网络作为一种常用的多层神经网络，具有很好的泛化能力，并且隐含层的个数越多，系统的预测误差就越小，但同时在运行系统时所需要花费的时间也较多。

本文结合声音信号的特点对常用的BP神经网络进行分析，针对常用的多层BP神经网络所具有的学习记忆不稳定以及收敛速度慢等方面的缺点，选用三层的BP神经网络来对声音信号进行识别处理，同时选用粒子群算法对BP神经网络进行优化处理。

1异常声音识别系统总体设计异常声音识别系统主要包括声音信号采集模块、声音信号MFCC 和差分MFCC特征量提取模块和基于神经网络的特征量识别模块3部分。

其中声音信号采集模块主要是通过高灵敏度监控拾音头来对声音信号进行采集；声音信号MFCC特征量提取模块主要是对采集到的声音信号先进行预处理，然后再对信号进行MFCC特征量的提取；基于神经网络的MFCC特征量识别模块主要是先用样本MFCC特征量对神经网络进行训练，保存训练好的权值和阈值，然后再通过现场采集的声音信号的MFCC特征量和差分MFCC特征量进行在线测试，最后给出识别结果。

基于PSO神经网络的故障诊断方法研究

ＲｅｅｒｈｏｕｔｉｇｏｉｍｅｈｄｂｓｄｏＳｎｕａｅｗｏｋｓａｃｎｆｌｄａｎｓｓｔｏａｅｎＰＯｅｒｌｔｒａｎ
ＸＵｉＺＬｅ，ＨＡＮＧｅｇｍｉｇＦｎ－ｎ，ＣＨＥＮＧｕＪｎ
基于ＰＯ神经网络的故障诊断方法研究Ｓ
许磊，张凤鸣，程军
（空军工程大学工程学院，陕西西安７０３）１０８
摘要：将粒子群优化算法和ＢＰ算法相结合，出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。该方法分阶段实施神经网提
（ｎｉｅｉｏｌｅＥｇｎｒｇＣｌｇ，ＡｉＦｒｅｎｉｅｒｇＵｉｅｓｙｉｎ７３，Ｃｉａｅｎｅｒｏｃｇｎｅｉｎｖｒｔ，Ｘ１０Ｅｎｉａ８ｈｎ）０
ＡｂｔａｔＡｅｆｕｔｉｇｏｉｍｅｈｄｂｓｄｏＯｎｕａｅｗｏｋｉｒｐｓｄｂｏｉｉｇＰＯａｄＢＰａｇｒｈｓｒｃ：ｎｗａｌｄａｎｓｓｔｏａｅｎＰＳｅｒｌｔｒｐｏｏｅｙｃｍｂｎｎＳｎｌｏｔｍ．ＴｉｍｅｈｄｎＳｉｈｓｔｏ
络的训练，有效地加强了算法的全局搜索能力，用ＰＯ优化了传播中的权值、采Ｓ阈值以及网络结构。这不仅弥补了ＢＰ算法的不足，而且删除了冗余连接，高了故障模式识别的能力。仿真结果表明该方法加快了神经网络的学习收敛速度，高了提提

PSO算法优化BP神经网络的EIT图像重建算法

匐化
是模拟鸟类觅食行为的一种启发式搜索方法】。ＰＯ算法使用下面公式（）（）新空间位置和Ｓ７和８更速度。每代粒子根据适应度函数得到最优粒子，
谢莉莉，汪
鹏，陈
丽
ＸｌｉｉＷＡＮＧｅｇ，ＥＬ＿Ｉ。ＰｎＣＨＥＮＬｉ
（．１天津职业大学电子信息工程学院，天津３０１：２河北工业大学计算机科学与软件学院，天津３００；０４．００４１
３河北工程大学信息与电气工程学院，邯郸０６３）．５０８
０引言
电阻抗成像（Ｉ）ＥＴ是利用对物体表面的电测量
来重建反映物体内部结构及功能变化图像的一种
新颖的计算机影像技术。ＥＴ在工业监测、无损探Ｉ
伤等方面也引起工业界极大关注。ＥＴ的实现一Ｉ般是通过在物体表面设置一定数量的电极，在选定的电极上施加一定模式的电流，然后测量各电极的电压，再将这些已知的电流、电压数据，依
图１采集系统结构图
是目前ＥＴ图像重建最有成效的方法，但是这些Ｉ方法实现起来相当复杂，成像速度慢，达不到临床成像的要求。另外有文献提出了基于线性神经
网络的成像方法，但这些方法不能适应ＥＴ中复Ｉ杂的病态非线性特性。有些文献提出了基于ＢＰ神

基于PSO-GA-BP_神经网络的土体参数反演

Value Engineering0引言近年来，人口激增导致城市空间使用紧张、交通压力激增，为了缓解这一矛盾，城市空间正在向深度方向发展[1]。

地下城市空间工程受场地地质、水文、周边建筑物、地下管线限制，需要准确、有效地预测其深基坑的变形[2]。

目前数值模拟预测方法被广泛运用，获取准确的土体参数是确保预测精度的关键，而土体参数反演方法是获取参数的重要手段。

国内外学者对反演方法已经有了一定程度的研究。

Gioda 等[3]通过利用单纯形法、拟梯度法以及Powell 法等优化方法，对岩土体的力学参数进行反演。

Zhang 等[4]采用最小二乘法反演计算土体参数，利用反演后的土体参数预测挡土结构深层水平位移。

程秋实等[5]采用粒子群算法结合支持向量回归机对基坑土体参数反分析，结果表明反演效果良好。

在土体参数反演领域，尽管BP 神经网络被广泛应用，但其存在网络结构构建难度大和收敛速度慢等缺点。

为了解决这些问题，本文引入了PSO 算法和GA 算法，提出了PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，优化了BP 神经网络的结构和参数，从而提高模型的性能和准确性。

1PSO-GA-BP 神经网络尽管BP 神经网络在土体参数反演方面有着广泛的应用，但其存在网络结构构建难度大、收敛速度慢等缺点。

同时，GA 算法在参数设计中的并行机制发挥不足、PSO 算法在处理高维数复杂问题时可能出现早期收敛[6]，为了进一步提高土体参数反演的效率和准确性，这些都是需要考虑和改进的问题。

基于此，本文提出PSO-GA-BP 神经网络土体参数反演模型，其同时具有粒子群算法及遗传算法的优点，而且优化了BP 神经网络中存在的问题。

PSO-GA-BP 神经网络算法具体步骤如下，其流程图见图1。

①确定神经网络输入层、输出层及隐含层的节点数量。

②对适应度函数进行求解，据此来判断个体和群体的极限值。

③随机选择每个粒子2/3的位置，然后对粒子速度进行变异操作。

基于改进PSO的BP神经网络在船舶设计中的应用

（ＰａｒｔｉｃｌｅＳｗａｒｍＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）。该改进方法将粒子群的初始粒子分布在边界面上，因此能有效的搜寻高维空间，同时在速度公式等方面进行一些改进使得它更适合该环境。分别利用基于改进ＰＳＯ的ＢＰ神经网络和标准的ＢＰ神经网络对泰勒系列船模试验数据进行拟合，结果表明基于改进ＰＳＯ方法的ＢＰ神经网络训练更加高效和稳
群体智能、物理和生物规律的优化算法引入ＢＰ神经网络训
练的方法。
输
入
输出
＾
信
号
本文根据船舶设计中可能需要的大型ＢＰ神经网络的特点，设计了一种改进的ＰＳＯ方法，并作为前期训练方法引入
ＢＰ网络学习过程。这种改进的ＰＳＯ方法拥有快速搜索全局的能力，从而保证了训练结果在全局范围内拥有良好的性能，避免陷入局部极小值，使得训练结果稳定、优良、高效。
一
Ｙ＝（＋ ∑ ）
ｉ＝１
（１）
多个神经元按照一定的层次和结构组合起来就可以形成
定功能的人工神经网络，确定这些神经元中未知的权值和
阈值则是训练人工神经网络的主要工作。目前运用最广泛网
络结构类型的是误差反向传播（ｅｒｒｏｒｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ＢＰ）人工神经网络＿６Ｊ，其特点是训练过程中将网络输出误差向上一层单元传递，并依此来调整待求的权值和阈值。

基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比

基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比温文;龚祝平【摘要】针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题，选取了两种改进预测模型，即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型。

并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验。

实验表明，两种改进模型比BP神经网络预测模型具有更好的预测性能，并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测精度更高。

%Based on the problem that BP neural network prediction of chaotic time series is easy to fall into local minimum and slow convergence speed,we chose two kinds of improved prediction model,namely the GA-BP prediction model and PSO-BP prediction model. Experimental results show that two kinds of improved model has better prediction performance than the BP neural network prediction model,and the accuracy of PSO-BP prediction model is better than GA-BP model.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2013(000)008【总页数】5页(P1197-1201)【关键词】混沌时间序列;BP神经网络;遗传算法;粒子群算法【作者】温文;龚祝平【作者单位】华南理工大学工商管理学院,广州,510641;华南理工大学工商管理学院,广州,510641【正文语种】中文【中图分类】TP183混沌现象在自然界和人类社会中普遍存在，它是一种由内在机制确定的动力学系统产生的貌似无规则的非线性运动.对初始条件极端敏感性是混沌系统的重要特性.混沌在现实生活、生产中已得到广泛应用，如交通系统、电力系统、气象系统等.虽然混沌现象是貌似无规则的一种现象，但由于产生混沌想象的内在确定性机制，使之在短期内是可以预测的.随着混沌理论的发展和技术的进步，混沌时间序列的预测已成为现代混沌系统研究的重点.到目前，混沌领域内的各国学者对混沌的时间序列预测做了许多研究，并构建了若干种预测模型，如局域线性模型[1]、Volterra滤波器自适应预测模型[2]、RBF神经网络模型[3]、BP神经网络模型[4]、最大Lyapunov指数模型[5]以及一些组合预测模型等[6-7].BP神经网络模型是一种典型的混沌时间序列预测模型.它是由若干神经元组成的网络，每个神经元均具有简单的数学处理能力.当这些神经元同时发挥作用时，则会产生强大的非线性映射功能[8].然而，BP神经网络存在两个缺陷，即易陷入局部极小值和收敛速度较慢.针对这个缺陷，本文选取了两种改进模型，即遗传算法改进的BP神经网络预测模型和基于粒子群算法改进的BP神经网络预测模型，并对这两种模型的预测性能进行对比研究.1 3种预测模型3种预测模型分别为BP神经网络和两种改进的BP神经网络.在对混沌时间序列预测之前首先要对其进行相空间重构，因为相空间重构是研究混沌动力学的基础.Takens[9]和Packard等人[10]提出了用延迟坐标法对一维混沌时间序列x1，x2，…，xn进行相空间重构，那么在状态空间中重构的某一点状态矢量可以表示为：式中：M=n-（m-1）τ为相空间中的相点数；τ为延迟时间；m为嵌入维数. Takens定理证明了如果嵌入维m≥2d+1，d为系统动力学维数，则系统原始状态变量构成的相空间和一维观测值重构相空间里的动力学行为等价，两个相空间中的混沌吸引子微分同胚，即重构动力系统中包含原系统所有状态变量演化的全部信息.从而可根据系统的前一时刻的状态来获取后一时刻的状态.这为混沌时间的预测提供了理论依据.1.1 BP神经网络预测模型BP神经网络是一种前馈神经网络，这种网络的特征是信号向后传播，误差向前传递.在向后传播的过程中，输入信号依次要经过输入层-隐层-输出层的处理，最后得到输出信号.各层神经元状态只能影响相邻层神经元状态.一旦输出信号和期望得到的信号不相符，那么误差信号将会向前传递，从而改变网络的权值和阀值，循环往复，直到网络的输出信号与期望信号相符.通过训练BP神经网络，可以得到不断修正的网络权值和阈值，进而求得神经网络的预测值.对于网络权值和阀值的初始值的选择，网络默认为［0，1］范围中的随机数由于初始值的随机选择性，可能会对网络的收敛速度和最终预测值的准确性造成一定影响.使用遗传算法和粒子群算法对BP神经网路权值和阀值的初始值进行优化，可以达到更好地预测效果.1.2 基于遗传算法改进的神经网络预测模型遗传算法是1962年由美国Michigan大学Holland教授提出的模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法.它把自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代.这样反复循环，直至满足条件.本文遗传算法改进的神经网络预测模型分为3个部分：①确定BP神经网络结构.网络层数选择较为典型的三层网络，网络的节点数由输入输出的变量个数来决定.②遗传算法优化网络权值和阈值.遗传算法中个体由网络的全部权值和阀值组成，个体的去留由适应度值来决定.经过选择、交叉和变异的逐代操作得到适应度最好的个体.③BP神经网络预测.把选出的适应度最好的个体的值作为相应的网络初始权值和阀值.用优化后的网络进行预测，求得更精确的预测值.算法具体过程如图1所示.图1 GA－BP算法流程图Fig.1 GA-BPAlgorithm flow chart1）种群初始化.个体编码方法为实数编码，每个个体均为一个实数串，由输入层与隐含层连接权值、隐含层阈值、隐含层与输出层连接权值以及输出层阈值4部分组成，个体包含了神经网络全部权值和阈值.2）确定适应度函数.根据个体得到BP神经网络的初始权值和阈值，用训练数据训练BP神经网络后预测系统输出，把预测输出和期望输出之间的误差绝对值和作为个体适应度值.3）选择操作.本文选择轮盘赌法，即基于适应度比例的选择策略.4）交叉操作.因为个体使用的是实数编码，因此个体交叉时采用实数交叉法.5）变异操作.6）神经网络赋值预测.把经过选择、交叉、变异得到的最优解赋给BP神经网络的初始权值和阀值，并用优化的BP神经网络对混沌时间序列进行预测.1.3 基于粒子群算法改进的神经网络预测模型粒子群优化算法即PSO算法是一种群体智能优化算法，该算法最早由Eberhart和Kennedy在1995年提出的.PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单有效的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域.PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速度和适应度值三项指标表示该粒子特征，适应度值由适应度函数计算得到，其值的好坏表示粒子的优劣.粒子在解空间中运动，通过跟踪个体极值和群体极值更新个体位置.粒子每更新一次位置，就计算一次适应度值，并且通过比较新粒子的适应度值和个体极值、群体极值的适应度值更新个体极值和群体极值位置.如此往复，直到满足要求为止.粒子群算法改进的神经网络预测模型分为3个部分：①确定BP神经网络结构.②粒子群算法优化网络权值和阈值.③BP神经网络预测.算法具体过程如图2所示.图2 PSO－BP算法流程图Fig.2 PSO-BPAlgorithm flow chart1）种群初始化.粒子编码方法为实数编码，每个粒子均为一个实数串，由输入层与隐含层连接权值、隐含层阈值、隐含层与输出层连接权值以及输出层阈值4部分组成，粒子包含了神经网络全部权值和阈值.2）确定适应度函数.根据粒子得到BP神经网络的初始权值和阈值，用训练数据训练BP神经网络后预测系统输出，把预测输出和期望输出之间的误差绝对值和作为个体适应度值.3）寻找初始极值. 根据初始粒子适应度值寻找个体极值和群体极值.4）粒子位置和速度更新.根据个体极值和群体极值更新粒子位置和速度.5）个体极值和群体极值更新.根据新粒子的适应度值更新个体极值和群体极值.6）神经网络赋值预测.把迭代寻优得到的最优解赋给BP神经网络的初始权值和阀值，并用优化的BP神经网络对混沌时间序列进行预测.2 仿真实验2.1 仿真条件在Matlab2001a平台，使用Matlab语言编程，构建3种预测模型，即：BP神经网络预测模型（BP模型）、遗传算法改进BP神经网络预测模型（GA-BP模型）和粒子群算法改进BP神经网络预测模型（PSO-BP模型）.对典型的非线性混沌系统Lorenz时间序列，进行预测对比实验.Lorenz的表达式参数为嵌入维数m=7和时间延迟τ=1.实验中，BP神经网络采用m-2m+1-1结构，其参数设置为：训练次数取100，训练目标取1.0e～005，学习率取0.1.遗传网络参数设置为：种群规模取40，进化代数取100，交叉概率取0.3，变异概率取0.1.粒子群算法参数设置为：种群规模取40，进化代数取100，加速因子取c1=c2=1.49445，粒子速度最大值和最小值分别为 Vmax=0.9，Vmin=0.4.实验生成3000个Lorenz样本，经重构后得2994个样本.随机选择2894个样本作为训练样本，剩余100个样本作为预测样本.实验误差评价指标选择绝对误差error、总误差errorsum、总误差百分比perc和均方误差mse，分别定义为其中和分别为预测值和真实值；n为预测样本数.2.2 结果分析本实验共做了10次，以下4个图为一次实验的结果.图3，图4，图5分别为BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络对Lorenz时间序列预测的结果，图6为3种网络对Lorenz时间序列预测的误差对比图.表1为10次试验误差指标的平均值.图3 BP网络预测结果Fig.3 BPnet work forecastresult图4 GA－BP网络预测结果Fig.4 GA-BPnet work forecastresult图5 POS－BP网络预测结果Fig.5 POS-BPnet work for ecas tresult图6 3种算法误差对比图Fig.6 Errorcontrast figure about three kinds of algorithms从预测结果可以看出，3种网络模型均可以较好地预测Lorenz时间序列，相比于未改进的BP预测模型，GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型表现出了更高的拟合性能和更好的预测精度，并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测性能更好.表1 各项误差指标均值Tab.1 Mean value of every error indicator算法误差总误差总误差百分比均方误差BP 7.128 4 2.47% 0.008 5 GA-BP 4.242 2 1.25% 0.002 7 PSO-BP 2.245 6 1.06% 0.000 83 结论本文对BP神经网络预测混沌时间序列进行了研究.针对BP神经网络存在的两个缺陷，即易陷入局部极小值和收敛速度较慢，建立了基于遗传算法改进的BP神经网络预测模型（GA-BP预测模型）和粒子群算法改进的BP神经网络预测模型（PSO-BP预测模型），并将这3种模型分别对Loren混沌时间序列进行了预测比较实验.实验表明，GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型这两种改进模型明显地降低了网络陷入局部极小值的概率，加快了网络的收敛速度.相比于未改进的BP预测模型，GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型表现出了更高的拟合性能和更好的预测精度，并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测性能更好.【相关文献】［1］孟庆芳，彭玉华.混沌时间序列改进的加权一阶局域预测法［J］.计算机工程与应用，2007，43（35）：61-64.［2］孟庆芳，张强，牟文英.混沌时间序列多步自适应预测方法［J］.物理学报，2006，55（4）：1666-1671.［3］李冬梅，王正欧.基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测［J］.系统工程与电子技术，2002，24（6）：81-83.［4］陈敏.基于BP神经网络的混沌时间序列预测模型研究［D］.长沙：中南大学，2007.［5］吕金虎，陆君安，陈士华.混沌时间序列分析及其应用［M］.武汉：武汉大学出版社，2002. ［6］修妍，马军海.基于径向基神经网络的局域预测法及其应用［J］.计算机工程，2008，34（9）：19-21.［7］刘渊，戴悦，曹建华.基于小波神经网络的流量混沌时间序列预测［J］.计算机工程，2008，34（16）：105-106.［8］阎平凡，张长水.人工神经网络与模拟进化计算［M］.北京：清华大学出版社，2005.［9］Packard N H，Crutch field JP，Farmer JD，etal.Shaw geometry from a time series ［J］.Phys Rev Lett（S0031-9007），1980，45（9）：712-716.［10］Takens F.Detecting strange attractors in turbulence［J］.Lecture Notes in Mathematics，1981，898：361-381.。

pso优化bp算法python代码

pso优化bp算法python代码PSO优化BP算法Python代码是一种利用粒子群优化算法优化BP 算法的Python代码。

通过将粒子群优化算法与BP算法相结合，可以更好地解决BP算法在训练过程中容易陷入局部最优解的问题，从而提高模型的准确性和收敛速度。

以下是一个简单的PSO优化BP算法Python代码示例：```pythonimport numpy as npimport random# 定义BP神经网络类class BPNN:def __init__(self, n_input, n_hidden, n_output):self.n_input = n_inputself.n_hidden = n_hiddenself.n_output = n_outputself.w1 = np.random.rand(n_input, n_hidden)self.b1 = np.random.rand(n_hidden)self.w2 = np.random.rand(n_hidden, n_output)self.b2 = np.random.rand(n_output)def sigmoid(self, x):return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x))def forward(self, x):y1 = np.dot(x, self.w1) + self.b1z1 = self.sigmoid(y1)y2 = np.dot(z1, self.w2) + self.b2z2 = self.sigmoid(y2)return z2def predict(self, X):Y = np.zeros((X.shape[0], self.n_output)) for i in range(X.shape[0]):Y[i] = self.forward(X[i])return Y# 定义粒子类class Particle:def __init__(self, dim):self.position = np.random.rand(dim)self.velocity = np.random.rand(dim)self.fitness = float('inf')self.best_position = self.position.copy() self.best_fitness = float('inf')def update_fitness(self, fitness):self.fitness = fitnessif fitness < self.best_fitness:self.best_fitness = fitnessself.best_position = self.position.copy()# 定义粒子群优化算法类class PSO:def __init__(self, func, dim, n_particles, max_iter, lb, ub, w=0.729, c1=1.49445, c2=1.49445):self.func = funcself.dim = dimself.n_particles = n_particlesself.max_iter = max_iterself.lb = lbself.ub = ubself.w = wself.c1 = c1self.c2 = c2self.particles = [Particle(dim) for i inrange(n_particles)]self.gbest_position = np.zeros(dim)self.gbest_fitness = float('inf')def optimize(self):for i in range(self.max_iter):for j in range(self.n_particles):# 更新速度和位置self.particles[j].velocity = self.w *self.particles[j].velocity +self.c1 * random.random() *(self.particles[j].best_position -self.particles[j].position) +self.c2 * random.random() * (self.gbest_position - self.particles[j].position)self.particles[j].position += self.particles[j].velocity # 边界处理self.particles[j].position[self.particles[j].position < self.lb] = self.lbself.particles[j].position[self.particles[j].position > self.ub] = self.ub# 计算适应度fitness = self.func(self.particles[j].position)# 更新个体最优解和全局最优解self.particles[j].update_fitness(fitness)if fitness < self.gbest_fitness:self.gbest_fitness = fitnessself.gbest_position = self.particles[j].position.copy() # 定义损失函数def loss_function(theta, X, Y):n_input, n_hidden, n_output = 2, 3, 1nn = BPNN(n_input, n_hidden, n_output)nn.w1 = theta[0:6].reshape(n_input, n_hidden)nn.b1 = theta[6:9].reshape(n_hidden)nn.w2 = theta[9:12].reshape(n_hidden, n_output)nn.b2 = theta[12:].reshape(n_output)Y_pred = nn.predict(X)return np.mean((Y_pred - Y)**2)# 生成数据X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])Y = np.array([[0], [1], [1], [0]])# 定义搜索范围lb = np.array([-5] * 12)ub = np.array([5] * 12)# 定义PSO算法pso = PSO(loss_function, dim=12, n_particles=20,max_iter=100, lb=lb, ub=ub)# 运行PSO算法pso.optimize()# 输出结果print('Global best fitness:', pso.gbest_fitness)print('Global best position:', pso.gbest_position)# 计算模型预测结果theta = pso.gbest_positionn_input, n_hidden, n_output = 2, 3, 1nn = BPNN(n_input, n_hidden, n_output)nn.w1 = theta[0:6].reshape(n_input, n_hidden)nn.b1 = theta[6:9].reshape(n_hidden)nn.w2 = theta[9:12].reshape(n_hidden, n_output)nn.b2 = theta[12:].reshape(n_output)Y_pred = nn.predict(X)print('Predicted output:', Y_pred)```该代码实现了一个简单的BP神经网络来解决异或问题，并使用粒子群优化算法来优化BP神经网络的权重和偏置，从而得到更好的模型预测结果。

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究1随着工业自动化的不断推进和智能化的不断发展，控制理论和算法变得越来越重要。

PID控制算法已成为现代控制中最常用的算法之一。

然而，传统的PID控制算法在某些情况下会出现一些问题，这些问题需要新的解决方案。

因此，本文将探讨BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究。

BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它通过反复迭代调整参数来学习训练数据，从而实现分类和回归等任务。

BP神经网络作为一种非线性动态系统，具有自适应性、非线性和强泛化能力等特点。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等方面。

在控制系统中，PID控制是一种常规的线性控制技术。

然而，传统的PID控制算法存在一些问题，如难以解决非线性系统、难以控制多变量系统等。

为了解决这些问题，人们开始探索将BP神经网络用于控制系统。

BP神经网络可以通过学习训练数据来逼近未知非线性系统，从而实现对系统的控制。

在使用BP神经网络控制系统时，需要进行参数调整来保证网络的准确性和控制效果。

对于传统的BP神经网络，训练过程需要耗费大量的计算时间和计算资源。

因此，人们提出了一些改进的BP神经网络算法，如逆传播算法、快速BP算法和LM算法等。

逆传播算法是一种基于梯度下降的BP神经网络算法，该算法通过不断地调整权重和偏置来实现网络的训练。

快速BP算法是一种改进的逆传播算法，它增加了一些优化步骤，使训练过程更快速和高效。

LM算法是一种基于牛顿法的BP神经网络算法，在训练过程中可以自动调整学习率，从而提高训练的速度和准确性。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等。

例如，在模型控制方面，可以使用BP神经网络来进行预测，并根据预测结果来调整控制参数，从而实现对系统的更加有效的控制。

此外，在模型识别方面，人们也可以使用BP神经网络精确地识别复杂的非线性系统，实现对系统的更加准确的控制。

基于PSO算法优化BP神经网络的数控机床热补偿

可行性和有效性。
关键词：ＰＳＯ算法；数控机床；热误差补偿；ＢＰ神经网络
中图分类号：ＴＨ１６１文献标识码：Ａ文章编号：１００１ —３８８１（２０１３）３— ０５９—３
ＴｈｅｒｍａｌＥｒｒｏｒＣｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｆｏｒＣＮＣＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌｓＢａｓｅｄｏｎＰＳ０．ＢＰＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ
Ｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｏｆｔｈｅｍａｒｌｅｒｒｏｒａｎｄｅｒｒｏｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｅｍｂｅｄｄｅｄｓｙｓｔｅｍｓｗｅｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．ＰＳＯ— ＢＰｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋｓｍｏｄｅｌｗｉｔｈａｂｅｔｔｅｒｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｃａｐｂｉａｌｉｔｙａｎｄｉｆｔｔｉｎｇｐｅｒｆｏｍａｒｎｃｅｉｓｍｏｒｅｅｘｃｅｌｌｅｎｔｉｎｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｐｕｒｐｏｓｅｔｈａｎｏｒｄｉｎａｒｙＢＰｎｅｕｒｌａｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｆｅａｓｉｂｌｅａｎｄｖａ１ｉｄ．

一种改进的CPSO-BP神经网络故障诊断技术研究

的故障预报、监测和诊断，及早地发现故障，避免更大的经济损失。由于液压系统故障征兆与故障原
ＰＳＯ算法的各参数进行调节，构成ＣＰＳＯ算法，并用该算法来优化ＢＰ网络，就柱塞泵的常见故障构建ＣＰＳＯ．ＢＰ神经网络。之后与只进行惯性权重Ｗ改进的ＰＳＯ．ＢＰ网络进行比较，实验结果表明ＣＰＳＯ — ＢＰ网络在收敛率及诊断精度上都取得了较好的
到了有效；混沌；粒子群算法；ＢＰ神经网络
中图分类号：ＴＰ１８３文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３．２０５７．２０１３．０５．００５
摘要：针对ＢＰ神经网络对液压泵进行故障诊断时存在收敛速度慢、诊断精度不高的问题，文中提
出了一种ｃＰＳＯ — ＢＰ诊断网络。该网络用混沌运动对ＰＳＯ算法进行改进，构成ＣＰＳＯ算法，克服了ＰＳＯ
算法早熟的缺点。然后采用ＣＰＳＯ算法对ＢＰ网络的权值及闻值进行优化，用该网络对柱塞泵的常见故障进行诊断，并与ＰＳＯ — ＢＰ网络的诊断结果进行比较。实验表明该网络的故障诊断能力及诊断精度都得
常采用ＰＳＯ算法对ＢＰ网络参数进行优化，且这种
代表解空间的一个候选解，解的优劣程度由适应度函数决定，适应度函数根据优化目标函数确定。粒

PSO算法与BP神经网络在电力系统辨识中的比较研究

法的一种逼近，是前向网络的核心部分，现了它体
人工神经网络的精华部分。系统辨识的目的就是
在系统正常工作条件及扰动条件下，握系统的掌
稳、态过程，暂跟踪其输出。ＢＰ神经网络主要由输入层、隐层和输出层三个层次构成。对神经网络训练采用脱机批处理模式方法聚类，以避免递归聚可类方法带来的计算复杂性高的问题。尽管ＢＰ算法是一种行之有效的算法，也不但可避免地存在一些缺点，收敛速度慢，如易产生局部极值，隐层和隐结点的个数难以确定。这就需
⑥
２１ＳｉＴｃ．ｎｒ．０２ｃｅｈＥｇｇ．
ＰＯ算法与ＢＳＰ神经网络在电力系统辨识中的比较研究
张鹏
（南师范学院物理与电气工程学院，南７４０）渭渭１００
摘
要
系统辨识是控制工程领域中研究的重要问题之一。首先对ＢＰ神经网络和微粒群算法进行了深入分析。以含ＳＡ — ＴＴ
ＢＰ网络是人工神经网络在实际应用中最常用的形式，由于在ＢＰ算法中误差计算是由输出层向
输人层的方向进行，此称为误差反向传播算因法。它是基于最速下降法的最小均方（Ｍ）ＬＳ算
文献标志码
Ａ
将系统辨识应用到电力系统中，提高电力系对统仿真模型的准确度，保证电力系统运行的可靠性

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

ｐｌｉｄｅｉｎｔｈｅｌｅａｒｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｃｏｒｒｅｃｔｗｅｉｇｈｔｓａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆＢＰｎｅｗｏｔｒｋ，ｎｄａｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｅｒ－
何伟山，秦亮曦
（广西大学计算机与电子信息学院，广西南宁５３０００４）
摘
要：为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点，在分析算法参数和流程的基础上，提出了一种带变异操作的
改进量子粒子群优化算法。针对传统ＢＰ算法易于陷入局部极小的不足，将改进的算法应用到ＢＰ神经网络的学习过程
ｍｕｔａｉｔｏｎｏｐｅａｔｒｉｏｎｈａｓｂｅａｎｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＢｅｃａｕｓｅｔｈｅｔｒａｄｉｉｔｏｎａｌＢＰｌｇａｏｉｔｒｈｍｉｓｅａｓｙｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｌｏｃｌａｍｉｎｉｍａ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｌｇａｏｉｔｒｈｍｉｓａｐ・
中，修ＢＰ网络的权值和阈值，提高其收敛性能。并将优化的ＢＰ神经网络模型应用于入侵检测中，用标准入侵检测数据
对基于不同算法的ＢＰ网络进行仿真实验比较。实验结果表明，改进后的ＢＰ算法迭代次数少，收敛速度有所提高，在一定

基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断

基于改进PSO-BP神经网络的变压器故障诊断张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【摘要】引入动态变异操作来优化粒子群算法,同时将改进的粒子群优化算法和误差反向传播的算法相结合,构成混合算法,用于训练人工神经网络,并将该混合算法应用于变压器的故障诊断.仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度;诊断结果表明,该算法有利于提高变压器故障诊断的正确率.【期刊名称】《上海电力学院学报》【年(卷),期】2014(030)003【总页数】5页(P243-247)【关键词】粒子群优化算法;误差反向传播;动态变异;变压器故障诊断【作者】张国祥;袁丹;张浩;彭道刚【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;国网浙江宁波市鄞州区供电公司,浙江宁波315100;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM41;TM407;TP183变压器作为电力系统的重要设备，其运行的可靠性直接影响整个电力系统的安全性和经济性.在现有的变压器故障诊断方法中，油中溶解气体分析技术为常用手段之一，但由于变压器发生故障时与多种因素存在耦合，很难通过理论分析获得油中特征气体浓度到变压器故障类型的映射.多层前馈神经网络具有很强的非线性映射能力，非常适合特征气体浓度到变压器故障类型的映射，因此它在变压器故障诊断中得到了广泛应用.误差反向传播（Error Back Propagation）算法及其改进算法可以有效提高训练的收敛速度.［1-2］由于误差曲线的复杂性，随机选择的初始值往往在局部极小点附近，需要增加网络规模才能满足训练结果，这导致训练后的网络泛化能力下降.采用粒子群算法来获得网络的初始权值和阈值可以提高其收敛性能.［2-3］1 BP神经网络算法BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其主要特点是信号前向传递，误差反向传播.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态，如果前向传播输出与期望输出的误差达不到预期的精度，则会沿着误差的负梯度方向来调整各层神经元的权值和阈值.如此反复，直至网络误差达到预期精度.［1-2］由此可知，BP神经网络是基于梯度下降法的，不考虑以前的经验积累，学习过程收敛缓慢，易陷入局部极小值.对于这一问题，本文采用附加动量方法加以解决.带附加动量的权值学习公式为：式中：w（k），w（k－1），w（k－2）——k，k－1，k－2时刻的权值; a——动量学习率.2 PSO算法及其改进2.1 标准粒子群算法粒子群算法中每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应度值，粒子的速度决定了粒子移动的方向和距离，速度随自身及其他粒子的移动经验进行动态调整，从而实现在可解空间中的寻优.［2-4］.标准粒子群算法的极值寻优算法流程如图1所示.假设在一个D维的搜索空间中，由n个粒子组成的种群为X=（X1，X2，X3，…，Xn），其中第i个粒子表示一个D维的向量X i=（xi1，xi2，xi3，…，xiD）T，代表第i个粒子在D维搜索空间中的位置，也代表问题的一个潜在解.根据目标函数即可计算出每个粒子Xi对应的适应度值.在每一次迭代过程中，粒子通过个体极值和群体极值更新自身的速度和位置.粒子速度和位置的更新公式为：式中，Vid——第i个粒子的速度;Xid——第i个粒子的位置;Pid——个体极值;Pgd——群体极值;w——惯性权重;k——当前迭代次数;c1，c2——加速度因子，是非负的常数;r1，r2——分布于［0，1］之间的随机数.图1 PSO算法流程2.2 引入动态变异的改进粒子群算法虽然粒子群优化算法收敛快，具有很强的通用性，但同时也存在着容易早熟收敛、收敛精度较低、后期迭代效率不高等缺点.［4］因为在迭代过程中，所有粒子都向最佳位置逼近.如果该位置是一局部最佳位置，粒子群就无法在解空间内重新进行搜索，从而陷入局部最优解，而无法找到全局最优解.在PSO算法中引入变异操作，即对某些粒子以一定的概率重新初始化.变异操作拓展了在迭代过程中不断缩小的种群搜索空间，使得粒子能够跳出先前搜索到的最优位置，在更大空间中展开搜索，同时又保持了种群的多样性，提高了算法找到全局最优值的可能性.本文引入线性动态变异算子，即：式中：P（n）——当前变异概率;n——当前迭代次数;N——最大迭代次数;P max，P min——最大变异概率和最小变异概率.刚开始迭代时，种群以一个极小的概率发生变异，几乎不发生变异，至迭代后期，变异概率迅速扩大，粒子可以迅速跳出当前搜索区域，在更大的区域内寻找最优解.3 改进粒子群算法优化神经网络及网络模型3.1 改进粒子群算法优化神经网络改进粒子群算法优化神经网络分为神经网络结构确定、粒子群算法优化和神经网络预测3部分.首先，根据待解决问题的输入参数个数和输出参数个数确定神经网络的拓扑结构，进而可以根据阈值和权值的个数确定粒子群的个体长度.然后，利用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值，其中每个粒子个体都包含了一个网络所有的权值和阈值，个体通过适应度函数计算个体适应度值，粒子群算法通过迭代搜索最优适应度值对应的个体.最后，粒子群算法将找到的最优个体赋值给神经网络，使神经网络获得初始权值和阈值，网络经过训练后，预测输出.算法流程如图2所示.适应度函数选取网络训练后预测输出和期望输出之间的误差绝对值之和，其计算公式为：式中：yi——网络预测输出;Yi——网络期望输出;n——测试样本总数;k——常数系数.图2 混合算法流程3.2 网络模型相关统计资料表明，放电性故障和过热性故障是变压器故障的主要类型.油中气体的成份、产气速率和含量可以很好地反应这两大类故障.［5-6］为防止神经网络输入参数过多而导致饱和，本文利用变压器油中H2，CH4，C2H6，C2 H4，C2 H2共5种气体数据，以它们之间的比值（C2 H2/ C2 H4，CH4/H2，C2 H4/C2 H6）作为故障特征量，其中以3个比值作为神经网络的输入向量.采用无故障、中低温过热、高温过热、局部放电、低能量放电、高能量放电6种故障类型作为神经网络的输出向量.当变压器出现某种故障类型时，该对应的故障类型期望输出为1，而其他类型的期望输出为0.4 实例分析本文搜集的各类故障情况数据及正常运行数据共计163组，［5，7-9］，其中无故障22组，占13.50%;中低温过热40组，占24.54%;高温过热46组，占28.22%;局部放电10组，占6.13%;低能量放电5组，占3.07%;高能量放电40组，占24.54%.［7-9］为保证网络的可靠性和通用性，将不同故障状况的数据分别随机打乱后重新排序，按比例取其中前100组数据作为训练数据，余下63组数据作为测试数据.在构建神经网络时，隐含层节点数的选择至关重要，如果隐含层节点数太少，神经网络难以建立复杂的映射关系，网络预测误差较大;如果隐含层节点数过多，网络学习时间增加，可能会出现“过拟合”现象［2，5，9］.隐含层节点数分别取1至46，获得46组网络预测误差数据，其中，当隐含层节点数为4，5，29，31，35，36时，网络预测误差相对最小.部分隐含层节点数对应的网络误差如表1所示.考虑到样本数目为100组及逼近映射的复杂程度，本文神经网络隐含层神经元确定为35个.表1 部分隐含层节点数神经网络预测误差隐含层节点数网络预测误差和隐含层节点数网络预测误差和46.611 5 31 46.170 9 5 45.063 9 35 44.025 2 29 47.598 1 36 48.648 6 4神经网络选用3－35－6的结构.综合考虑种群个体的长度、寻找全局最优解的速度和运行所需时间，确定种群规模为30，最大迭代次数为300;迭代初期种群基本不发生变异，而迭代后期种群将以较大的变异概率来保证种群的多样性，同时为了保留每一代的最优个体，变异概率不应过大，综合考虑，最大变异概率和最小变异概率分别取为0.35和0.01.根据确定的神经网络结构，分别采用相同层次网络结构的BP神经网络、PSO-BP 神经网络、改进PSO-BP神经网络进行学习训练，预测输出.3 种网络结构的训练误差如图3所示.3种网络结构的训练误差对比如图4所示.由图3和图4可以看出，无优化的BP网络训练误差明显大于优化后的BP网络，而与标准粒子群优化的BP网络相比，改进的粒子群优化BP网络可以以较少的代数得到充分训练，同时也具有更小的训练误差，由此说明本方法是可行的.3 种算法的诊断结果如表2所示.对于每一类具体的故障类型，改进PSO-BP算法诊断结果如表3所示.从表2可以看出，与传统BP算法和PSO优化BP网络算法相比，本文所采用的改进PSO-BP算法具有更高的准确率.图3 3种网络结构的训练误差图4 3种网络结构的训练误差对比从表3可以看出，由于之前网络训练时局部放电和无故障类型的训练数据较少，没有建立良好的映射关系，导致这两类故障类型的正确率不高.而对于局部放电，虽然用于网络训练的数据同样很少，但诊断结果正确，其原因是用于测试该类故障的样本数据与之前该类故障的测试数据较接近.选取3个典型故障样本数据如表4所示，改进PSO优化BP网络的预测输出结果如表5所示.表2 不同算法的诊断结果%诊断算法正确率BP 82.52 PSO-BP 85.71改进PSO-BP 87.30表3 改进PSO-BP算法的诊断结果故障类型正确数/测试样本数正确率/%无故障6/8 75.0中低温过热14/16 87.5高温过热18/18 100.0局部放电2/4 50.0低能放电1/1 100.0高能放电14/16 87.5表4 变压器油中溶解气体体积分数的比值（10e-6）样本C2 H2/C2 H4 CH4/H2 C2 H4/C2 H6 1 228 6 2 9.864 4 0.369 6 1.000 0 3 0.130 1 1.022 4 11.230 8 0.019 6 1.247 0 10.表5 改进PSO优化BP网络的预测输出结果样本无故障中低温过热高温过热局部放电低能放电高能放电1－0.012 7－0.023 5 0.793 0 0.027 0－0.015 3 0.212 0 2 0.168 6－0.223 2 0.603 3－0.078 3 1.056 9－0.478 8 3－0.046 1－0.119 1 0.704 1 0.070 6－0.002 9 0.395 63 个典型样本用三比值法判断为高温过热、低能放电和高温过热，这与预测输出结果相同.5 结语将动态变异引入标准粒子群算法来优化神经网络，该改进算法可以有效避免标准粒子群优化神经网络算法易陷入局部极小值的缺陷，同时又可以有效提高算法的计算精度、收敛速度及网络的稳定性.该改进算法提高了变压器故障诊断的准确率，具有较好的推广应用价值.（编辑胡小萍）【相关文献】［1］高骏，何俊佳.量子遗传神经网络在变压器油中溶解气体分析中的应用［J］.中国电机工程学报，2010，30（30）： 121-127.［2］史疯，王小川，郁磊，等.MATLAB神经网络30个案例分析［M］.北京：北京航空航天大学出版社，2010：236-242.［3］程加堂，熊伟，徐绍坤，等.基于改进粒子群优化神经网络的电力变压器故障诊断［J］.高压电器，2012，48（2）： 42-45.［4］魏星，舒乃秋，崔鹏程，等.基于改进PSO-BP神经网络和D-S证据理论的大型变压器故障综合诊断［J］.电力系统自动化，2006，30（7）：46-50.［5］段侯峰.基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断［D］.北京：北京交通大学，2008. ［6］程加堂，熊伟.灰色神经网络在变压器故障诊断中的应用［J］.高压电器，2010，46（8）：56-58.［7］王少芳，蔡金锭，刘庆珍.基于改进GA-BP混合算法的电力变压器故障诊断［J］.电网技术，2004，28（4）：30-33.［8］王少芳，蔡金锭.GA-BP混合算法在变压器色谱诊断法中的应用［J］.高电压技术，2003，29（7）：3-6.［9］刘宁.基于DGA的量子神经网络在变压器状态检修中的应用研究［D］.吉林：东北电力大学，2010.。

psobpann方法

psobpann方法什么是psobpann方法？psobpann方法是一种搜索策略，它采用遗传算法和粒子群优化算法相结合的方法，用于解决多目标优化问题。

这个方法的名称是由两个部分组成的，其中，“pso”代表粒子群优化算法，“bp”代表反向传播算法，“ann”代表人工神经网络。

粒子群优化算法是一种模拟鸟群寻找食物的行为模式的优化算法。

在这个算法中，每个粒子都代表一个潜在解，并根据自身经验和群体的经验来调整自己的位置。

这种算法以其全局搜索和高效性能而闻名。

反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的算法。

它通过反向计算误差来调整网络的权重和偏差，以使网络输出接近期望输出。

这种算法已经被证明在解决许多问题上非常有效。

psobpann方法的主要思想是将粒子群优化算法和反向传播算法相结合，以充分利用它们各自的优点。

具体而言，psobpann方法采用了以下步骤：第一步：初始化粒子群和网络权重在这一步中，我们需要定义粒子的初始化位置和速度，并将网络的权重和偏差初始化为随机值。

这些粒子将充当人工神经网络的输入，而网络的输出将用于计算适应度函数。

第二步：计算适应度函数适应度函数是评估当前解的质量的函数。

在psobpann方法中，适应度函数是由神经网络的输出和期望输出之间的误差计算得出的。

较小的误差表示较好的解决方案。

第三步：更新粒子位置和速度根据粒子群优化算法的原理，粒子的位置和速度需要根据自身和群体的经验进行调整。

这一步骤涉及到计算粒子群的最佳解和最佳适应度，并更新粒子的位置和速度。

第四步：利用反向传播算法调整网络权重在这一步中，我们使用反向传播算法来调整网络的权重和偏差。

具体而言，我们使用当前粒子的位置作为输入，将神经网络的输出与期望输出进行比较，并计算误差的梯度。

然后，我们使用梯度下降法来更新网络的权重。

第五步：迭代步骤二至四通过重复进行步骤二至四，直到达到预设的迭代次数或满足某个停止条件为止。

这样，psobpann方法就能找到一个优化的解，使得神经网络的输出与期望输出尽可能接近。

基于PSO-BP神经网络的DOA估计方法

基于PSO - BP神经网络的DOA估计方法. .第卷第期电讯技术年月嘶∞文章编号:基于?神经网络的估计方法。

孟非,王旭江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江摘要:提出利用粒子群算法优化神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。

传统的神经网络易陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达角估计中。

所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。

仿真实验证明:同经典的神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更好,来波方位估计精度更高。

关键词:波达角估计;粒子群算法;神经网络;特征维数中图分类号:. 文献标志码::./..一...? ,,≯ ,.:.Ⅱ ?.. . .. .: ;;;随着计算智能技术的飞速发展,人们开始研究通过学习大量的样本来解决来波到达角估计问题, 引言而神经络无疑被人们认为是解决这一问题的强有力在无源定位、声纳阵列测向、地震和地质资源探工具。

神经网络因其非线性映射及泛化能力可以用测以及移动通信等诸多研究领域,来波信号到达角于来波到达角估计问题,其优点在于建模过程是采估计问题是一个热点问题?。

在过去的几十年中, 用训练样本构造神经网络,而不再是精确的数学方一些高性能和高分辨率的算法得到了重大发展,如程式,在实际情况下采集到的训练样本可以将噪声、传统的算法、算法等。

尽管它们提供信号模型、信噪比、传输通道等因素考虑进去,而无了合理有效的估计,但是需要进行大量的计算,进而需进行特征值分解、谱峰搜索,且计算可以并行快速消耗大量的时间,不能达到实时性的要求。

÷收稿日期:??;修回日期:??基金项目:国防科技预研项目.. ?∞:嘈..万方数据第卷盂非等:基于?神经网络的估计方法第期实现,从而有望应用到实际工程。

文献?采用过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的了神经网络来解决来波到达角估计问题,无论所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信在估计精度和估计时间上都优于算法‘。

基于PSO-BP神经网络的储能装置实时容量识别与实现

基于PSO-BP神经网络的储能装置实时容量识别与实现储能装置是指能够将电能转化成其他形式储存，并在需要时再次将其转化为电能的设备。

随着新能源的快速发展和智能电网的建设，储能装置在电力系统中的地位越发重要。

目前，储能装置的实时容量识别技术是储能装置监控与管理中的关键问题之一。

针对储能装置实时容量识别的需求，基于粒子群优化-反向传播（PSO-BP）神经网络技术应运而生。

本文将从储能装置的概念、实时容量识别的意义和应用、PSO-BP神经网络的原理及其在储能装置实时容量识别中的应用等方面进行探讨和分析。

一、储能装置的概念储能装置是一种能够将电能储存起来，并在需要时将其放出的设备，其主要功能是用来弥补电力系统中的用电与发电之间的差异。

储能装置按照储能方式可以分为化学电池储能、超级电容器储能、超导磁储能、压缩空气储能等多种类型。

而根据储能装置的应用场景不同，其类型、技术和控制方式也各有差异。

储能装置是电力系统中的重要组成部分，主要用于调峰填谷、削峰填谷、无功支撑、频率调节等方面，有助于提高电力系统的稳定性和可靠性。

储能装置还可以提高新能源的利用率，减少对传统火力发电的依赖，对于节能减排和环保建设也具有积极作用。

二、实时容量识别的意义和应用储能装置的实时容量识别是指对储能装置进行实时状态监测与容量分析，从而实现对储能装置当前可用容量的识别与评估。

实时容量识别技术对于储能装置的运行安全、可靠性和性能提升具有重要意义。

通过实时容量识别技术，可以有效监测和评估储能装置的状态，可以及时识别出储能装置的故障、老化和损耗情况，为及时维护和保养提供依据。

实时容量识别技术可以为储能装置的优化运行提供参考，可以根据实时容量情况，合理配置和分配储能装置的使用策略，减少能量浪费，延长储能装置的使用寿命。

实时容量识别技术还可以为储能装置的安全运行提供保障，可以根据实时容量情况，及时调整储能装置的运行状态，以防止由于容量不足导致的系统安全隐患。

PSO算法优化BP神经网络

PSO算法优化BP神经网络王雷【期刊名称】《《黑龙江科技信息》》【年(卷),期】2018(000)034【总页数】2页(P38-39)【关键词】PSO算法; BP神经网络; 梯度下降法; 收敛速度【作者】王雷【作者单位】中国人民武装警察部队海警学院浙江宁波 315801【正文语种】中文【中图分类】TN929.51 BP神经网络介绍BP神经网络的网络结构一般分三层，输入层、隐含层、输出层，每个层都有固定的节点数，具体视控制系统而定，网络结构图如下图所示。

图1 多层网络结构图BP神经网络要应用到具体系统中去，首先要对网络进行初始化，BP神经网络的初始化就是设置网络各层间的权值和阈值的初始大小。

一般的，当我们用函数newff 创建一个新的网络后，系统会自动地给定权值和阈值的初始大小，但是一般默认的初始值均为0。

确定好权值和阈值后就可以进行训练，在训练过程中，随着结果的输出，可以将结果与期望进行比较得到误差，而整个误差大小函数就是性能函数net.performFcn，为了使性能函数达到最优，我们就需要来不断地调整网络各层的权值和阈值大小。

BP神经网络的学习和训练可以采用两种模式—adapt（）和train（）。

在BP神经网络的学习训练中，要选取网络输出和期望输出的均方误差大小函数作为性能函数，最后输出结果是否准确完全靠性能函数值大小进行判断，当然差值的绝对值越小越好，如果函数值不满足要求，就需要对各层权值和阈值沿负梯度方向来进行调整，然后再进行循环，直至网络输出与期望输出无限接近为止。

在整个过程中，假设在第k个循环过程中的性能指标调整公式为：式中xk表示第k个循环过程中的权值和阈值，而xk+1表示第k+1个循环过程中的权值和阈值，ak表示网络的学习速率，gk表示第k个循环过程中的梯度大小值。

上述的整个过程就是梯度下降法，上述的公式就是梯度下降法的表达式，该算法主要分为两种模式，其中第一种是批处理模式，而另外一种则是递增模式，这两种模式各有不同。

结合信息融合和BP神经网络的决策算法

结合信息融合和BP神经网络的决策算法沈永增;张坡;张彬棋;彭淑彦【摘要】The fixed BP (Back-Propagation) neural network structure can hardly play to its advantage when the input information become complicated and variable. So the decision- making algorithm is proposed, which combines information fusion with BP neural network. That is, using Dempster-Shafer(D-S) evidence theory to select the structure of BP neural network according to the changing input information. Simultaneously, the initial values are optimized by the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to improve the problem of BP Neural Network's easily trapping into the local minimum and slow convergence rate. The simulation result shows that through the optimization of combined information fusion with BP neural network, the training time and prediction accuracy are more effective than that only using BP neural network, which has certain advantage of adapting to the complex and varied input information.%针对网络输入信息复杂多变,固定的 BP(Back-Propagation)网络结构难以发挥其优势的情况,提出了结合信息融合和BP神经网络的决策算法。

基于改进BP网络的小麦品种识别

基于改进BP网络的小麦品种识别孟惜;王克俭;韩宪忠【摘要】In order to improve the recognition accuracy of wheat varieties,six cultivars bred by Hebei Agricultural University were selected as the research objects,the wheat grain image was pretreated by median filter and threshold segmentation,three aspects of morphology,color and texture were extracted.Secondly using BP neural network to identify wheat varieties of a single species,then one-time identification of multiple wheat varieties was studied,and PCA method was used to reduce dimensionality.Finally,in order to avoid the limitation of the neural network,the PSO algorithm was used to optimize the networkweights.Results:BP network has a very good recognition effect on a single wheat variety,identification accuracy rate of Henong 7069 reached 100％;the average recognition accuracy of wheat cultivars was 91.582％after combining with PCA;after using PSO algorithm to optimize the network,the recognition accuracy rate reached 94.3 ％,this achieves a better indentification of classification effect.%为了提高小麦品种的识别准确率,以河北农业大学选育的6个小麦品种为研究对象,对小麦籽粒图像进行中值滤波阈值分割等方法预处理后,对形态、颜色、纹理3个方面进行特征提取.其次利用BP 神经网络对单个品种的小麦进行识别,然后结合主成分分析(PCA)法降维研究一次性识别多类小麦品种,最后为避免神经网络的局限性,利用PSO算法优化网络权值参数.结果表明:BP网络对单个小麦品种具有非常好的识别效果,其中河农7069品种的识别准确率达100％;结合PCA法降维后小麦品种平均的识别准确率为91.582％;利用PSO算法优化网络后识别准确率增加至94.3％,达到了更好的识别分类效果.【期刊名称】《贵州农业科学》【年(卷),期】2017(045)010【总页数】5页(P156-160)【关键词】特征提取;神经网络;PSO算法;主成分分析法;识别准确率【作者】孟惜;王克俭;韩宪忠【作者单位】河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001;河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001;河北农业大学信息科学与技术学院,河北保定071001【正文语种】中文【中图分类】S126小麦是世界上种植面积最大、营养价值最高的农作物之一。