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融合增量学习机制的COA-BP模型及其线形预测 认领 引用
1
作者 邬晓光 邓志海 +2 位作者 汪俊光 侯学军 李红 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期96-107,共12页
在进行大跨度连续刚构桥悬臂施工线形控制时,现有预测方法在模型构建与学习机制两方面存在系统性缺陷(传统方法非线性拟合能力弱,机器学习模型易陷入局部最优或泛化性能不足,且普遍采用“离线训练、固定参数”的静态建模范式),难以动态... 在进行大跨度连续刚构桥悬臂施工线形控制时,现有预测方法在模型构建与学习机制两方面存在系统性缺陷(传统方法非线性拟合能力弱,机器学习模型易陷入局部最优或泛化性能不足,且普遍采用“离线训练、固定参数”的静态建模范式),难以动态适应施工过程中结构响应的时变特性与误差累积规律。为克服该问题,研究提出一种融合小龙虾优化算法(COA)与BP神经网络的COA-BP模型,并创新性引入增量学习机制。首先,基于FEA NX建立精细化实体有限元模型,结合混凝土容重、弹性模量、预应力张拉控制应力等关键参数的变异性,采用拉丁超立方群抽样生成输入参数组合,反算各梁段理论立模标高;实测标高由现场施工完成后获取,二者差值作为模型输出目标。然后通过COA算法优化BP网络的初始权值与阈值,有效提升模型收敛速度与全局搜索能力。在此基础上,设计分阶段学习策略,3、4、5号块为静态学习阶段,利用实测与理论标高差值完成模型初始化,从6号块起进入增量学习阶段,模型基于预测结果指导立模标高调整,并在每阶段施工完成后将新实测数据对应的标高差值纳入训练集,实现“边施工、边学习、边优化”的动态闭环。研究还依托实际连续刚构桥工程进行验证,结果表明,6号块纠偏后最大误差为-1.8 mm,后续梁段预测误差持续收敛,预测曲线平滑下降,显著优于传统方法的预测效果,验证了所提出COA-BP模型在提升线形预测精度与适应性方面的有效性。 展开更多
关键词 线形预测 连续刚构桥 小龙虾算法 BP神经网络 增量学习 COA-BP模型 桥梁工程
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基于多算法优化BP神经网络的机床主轴振动监控方法 认领 引用 被引量：2
2
作者 孙文 郭磊磊 +2 位作者 曾威 席文奎 魏航信 《工具技术》 北大核心 2026年第1期102-109,共8页
针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解... 针对机床主轴在切削过程及运行故障时产生较大振动,会导致加工产品质量下降和机床切削精度降低的问题,提出基于粒子群、遗传、模拟退火算法优化的BP神经网络机床主轴振动监控模型。阐述BP神经网络和3种优化算法模型的理论公式。基于解算三轴振动传感器方法,将三轴振动传感器部署在机床主轴上,完成不同工况下机床主轴振动信号的采集。利用采集到的数据对BP神经网络进行训练和测试,并将统计学方法融入BP神经网络测试函数,提升监控模型的输出精度。结果表明,优化的监控模型训练初始误差降低40%~50%,训练时误差收敛速度高于未优化模型,其中粒子群算法能更好地提高BP神经网络的误差收敛速度。该研究结果为机床主轴振动监控和切削过程优化提供理论参考。 展开更多
关键词 机床主轴 BP神经网络 振动 传感器 监控
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基于GA-BP神经网络的碳纤维复合芯导线压接缺陷识别方法 认领 引用 被引量：1
3
作者 杜志叶 黄子韧 +2 位作者 俸波 岳国华 廖永力 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期315-328,共14页
碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出... 碳纤维复合芯导线因其低碳节能等特性,在输电线路的增容改造中有着良好的应用前景。但碳纤维芯棒十分脆弱,技术工艺不成熟,由于压接不良导致的断线事故时有发生,制约了该技术的推广应用。为此,该文针对断裂和少压两种严重压接缺陷,提出一种碳纤维复合芯导线压接缺陷的漏磁检测信号缺陷特征提取方法。通过实验优化,以漏磁检测信号数据中7个峰值点的幅值、21个相对位置信息和7个波形类型信息作为缺陷判断特征值,有效地提高了缺陷种类和缺陷程度识别的准确度。对碳纤维芯导线进行磁性制备,并研制相对应的漏磁检测装置,生产106根不同类型、不同程度的碳纤维芯压接缺陷样品,得到613组漏磁检测信号数据并完成特征值提取,搭建基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络。实测数据表明,该方法可以有效地完成对碳纤维复合芯导线压接缺陷类型的识别,同时对缺陷程度的识别准确率可达到94.31%。 展开更多
关键词 碳纤维复合芯导线 缺陷识别 磁性制备 漏磁检测 遗传算法 BP神经网络
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基于BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿多场耦合分析 认领 引用 被引量：1
4
作者 刘昶 张永振 +5 位作者 王桥 栗雨辰 王小毛 周伟 常晓林 田文祥 《中国农村水利水电》 北大核心 2026年第2期122-129,共8页
建立多场耦合模型对混凝土性能演化预测已成为一种重要手段,而模型中各项参数的取值对计算结果影响很大。针对早龄期混凝土有限元模拟中参数难以确定导致模拟精度不足的问题,提出一种融合物理实验与BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿(... 建立多场耦合模型对混凝土性能演化预测已成为一种重要手段,而模型中各项参数的取值对计算结果影响很大。针对早龄期混凝土有限元模拟中参数难以确定导致模拟精度不足的问题,提出一种融合物理实验与BP神经网络参数反演的混凝土化-热-湿(CTH)多场耦合模拟方法。首先,通过引入了优化的化学亲和力函数和修正后的可蒸发水方程,实现对相对湿度多阶段演变的准确模拟;随后,利用基于BP神经网络的参数反演方法,结合物理实验数据,反演优化CTH多场耦合模型关键参数,构建高精度数值模型,并运用在混凝土分块浇筑模拟计算中。该方法的BP神经网络模型训练结果稳定性良好,湿度下降期预测值与实验数据拟合度达90%以上。模拟结果表明构建的CTH多场耦合模型能够精确模拟混凝土内部温湿度场的时空演化过程。这项研究成果为早龄期混凝土多场耦合模型参数标定与工程预测提供了理论与方法支撑。 展开更多
关键词 混凝土 温度 相对湿度 化-热-湿多场耦合模型 BP神经网络 分块浇筑
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融合CUSUM方法与BP神经网络的实际供热管网分级泄漏检测 认领 引用 被引量：1
5
作者 周守军 刘晓康 +3 位作者 王耀龙 刘书豪 董建敏 赵一林 《暖通空调》 2026年第3期139-144,共6页
为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP... 为解决目前供热管网泄漏故障检测困难、效率低的现状,本文提出了一种融合CUSUM(累积和)与BP神经网络(BPNN)的管网泄漏故障分级检测系统。该系统首先采用CUSUM方法(一级)检测供热管网补水流量并判断是否泄漏,如果该管网泄漏,则再采用BP神经网络(二级)对泄漏位置进行精确定位。以某矿区实际供热管网为研究对象,结合其供暖期内运行数据与仿真数据,以PCA(主成分分析)方法及数据归一化进行数据处理,构建并训练了实际供热管网泄漏位置检测的BPNN模型,最终开发了该矿区的CUSUM-BPNN供热管网泄漏故障分级检测系统。使用现场供回水管道排污阀对泄漏进行模拟,采用该系统对3个换热站及其供热管网分别进行了测试,结果表明,该系统能够准确判断泄漏故障并快速定位泄漏点所在管段,泄漏报警延迟时间在2 min之内,很少出现故障未报或者误报的情况,验证了本文所开发系统的可靠性和高效性。 展开更多
关键词 供热管网 泄漏检测 CUSUM BP神经网络 仿真模型 主成分分析
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基于HHO-BP神经网络的混合动力重型拖拉机机电耦合系统故障诊断 认领 引用 被引量：1
6
作者 邓晓亭 宋思雨 +1 位作者 鲁植雄 朱烨均 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期37-47,共11页
混合动力拖拉机的故障诊断对保障设备安全运行具有重要工程意义。混联式混合动力重型拖拉机中混合动力耦合箱对整个传动系统的安全稳定性起到重要作用,该研究提出一种耦合箱的机械故障诊断方法。针对混合动力耦合箱的5种常见故障类型进... 混合动力拖拉机的故障诊断对保障设备安全运行具有重要工程意义。混联式混合动力重型拖拉机中混合动力耦合箱对整个传动系统的安全稳定性起到重要作用,该研究提出一种耦合箱的机械故障诊断方法。针对混合动力耦合箱的5种常见故障类型进行分析,并基于这些故障类型开展算法研究。传统故障诊断方法在提取振动信号特征时常因敏感度不够而难以区分微弱故障信号,同时,基于BP(back propagation)神经网络的模型易陷入局部最优,影响诊断精度与效率。针对上述问题,本文首次将哈里斯鹰优化(harris hawks optimization,HHO)算法引入BP网络参数寻优,并结合时频域特征设计了一种HHO-BP神经网络故障诊断方法。通过加速度振动传感器采集箱体的振动信号,对420组原始信号数据进行处理,提取时频域故障特征。分别构建BP神经网络、PSO-BP(particle swarm optimization-back propagation)神经网络和HHO-BP神经网络故障诊断模型,并进行对比分析。精确率、召回率和F1分数等评价指标的对比结果表明,HHO-BP模型的整体性能优于其他两种模型。在分类平均准确率方面,HHO-BP模型达到98.26%,分别比BP和PSOBP模型提高了6.36和5.54个百分点。综合对比结果表明,HHO-BP优化算法在混合动力耦合箱机械故障诊断中表现出良好的稳定性和判断能力,可为解决混合动力重型拖拉机的机电耦合系统机械故障问题提供有效途径。 展开更多
关键词 拖拉机 故障诊断 混合动力 混合动力耦合箱 BP神经网络 HHO优化算法
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基于IWOA-BP的红松人工林枯落针叶层火蔓延速率预测模型 认领 引用 被引量：1
7
作者 黄天棋 辛颖 张敏 《南京林业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期29-36,共8页
【目的】红松(Pinus koraiensis)针叶油脂含量较高,存在极高的森林火灾风险,地表火蔓延是其主要的火灾传播方式。本研究通过构建地表火蔓延速率预测模型,为红松人工林的火灾防控提供科学依据。【方法】以黑龙江省凉水地区红松人工林枯... 【目的】红松(Pinus koraiensis)针叶油脂含量较高,存在极高的森林火灾风险,地表火蔓延是其主要的火灾传播方式。本研究通过构建地表火蔓延速率预测模型,为红松人工林的火灾防控提供科学依据。【方法】以黑龙江省凉水地区红松人工林枯落针叶层为材料,进行松针含水率为0、5%、10%、15%、20%,坡度为0、5°、10°、15°,风速为0、1、2、3、4、5 m/s的360组室内点烧试验,根据热电偶法测定火蔓延速率,构建改进鲸鱼优化算法(IWOA)-BP神经网络模型对火蔓延速率进行预测,并与3种模型(WOA-BP神经网络、GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络)进行预测结果对比。【结果】坡度、风速与火蔓延速度均呈极显著正相关(P<0.01),含水率与火蔓延速度呈显著负相关(P<0.05);火蔓延速率随可燃物含水率的增加而降低,随风速和坡度的增加而升高,在风速为4 m/s时,火蔓延增长速率达到最大值。IWOA算法引入Tent混沌映射、改进非线性收敛因子、增加自适应权重和Levy飞行运动,增加了算法的随机性和多样性,提高了收敛速度,同时避免陷入局部最优,具备较高预测精度和鲁棒性;IWOA优化的BP神经网络模型精度和稳定性明显高于其他3种模型,对实测数据的模型适应度最佳。【结论】IWOA-BP神经网络模型能有效地预测红松人工林枯落针叶层的火蔓延速率,为林火防控与森林地表凋落物的火蔓延速率预测模型研究提供科学指导。 展开更多
关键词 红松人工林 火蔓延速率 点烧试验 改进鲸鱼优化算法(IWOA)算法 BP神经网络
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基于SSA-BP和ICEEMDAN-NTEO算法的电缆故障识别及精确定位方法 认领 引用 被引量：2
8
作者 袁发庭 李昊樾 +4 位作者 李胡强 杨毅 简盛开 江宇晴 唐波 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期127-144,共18页
现有电力电缆行波测距方法依赖初始行波的准确识别,存在故障定位不准确的问题。对此,基于电磁暂态仿真软件ATP-EMTP,建立10 kV电力电缆输电线路模型,提出基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络和改进的Teager能量算子(novel teager energy o... 现有电力电缆行波测距方法依赖初始行波的准确识别,存在故障定位不准确的问题。对此,基于电磁暂态仿真软件ATP-EMTP,建立10 kV电力电缆输电线路模型,提出基于麻雀搜索算法优化的BP神经网络和改进的Teager能量算子(novel teager energy operator,NTEO)的双端行波定位方法。首先,建立电力电缆传输线路模型,研究不同工况下故障电流波形,利用基于麻雀搜索算法优化的反向传播神经网络(sparrow search algorithm-back propagation neural network,SSA-BP)算法识别电缆故障类型,训练集与测试集预测结果表明SSA-BP算法能够准确、快速辨识电力电缆故障类型。其次,通过对电缆三相电流进行相模变换,根据电力电缆不同故障类型选择合适的故障分量对电缆进行故障定位。再次,采用改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,ICEEMDAN)算法对故障波形进行分解,滤除故障信号中的噪音干扰,通过NTEO算法增强初始行波波头特征,精确定位初始行波到达检测器的时间,实现电力电缆故障的精确定位。最后,采用仿真分析,对方法进行验证。研究结果表明:在考虑不同短路故障、接地电阻和故障距离等因素影响下,其故障识别精度达到98.3%;而CEEMD-NTEO和小波变换算法的故障定位精度分别为99.83%和99.67%,所提方法定位精度为99.88%。该研究成果为电缆故障准确识别和定位提供了重要理论依据。 展开更多
关键词 配电线路 双端行波定位 SSA-BP算法 NTEO算法 ICEEMDAN算法 ATP-EMTP
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基于改进PSO-BO-BP的拖拉机双燃料发动机性能预测 认领 引用 被引量：1
9
作者 陈晖 王冰心 +1 位作者 黄镇财 计端 《农机化研究》 北大核心 2026年第1期268-276,共9页
为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机... 为提高拖拉机双燃料发动机性能与排放预测模型的性能,提出了一种融合改进粒子群优化算法(IMPSO)、贝叶斯优化(BO)和反向传播(BP)的协同预测模型(IMPSO-BO-BP)。基于发动机台架试验数据,通过整合IMPSO全局搜索、BO概率推理和BP梯度更新机制,构建多尺度优化模型。结果表明:BO解析了神经网络隐含层维度与学习率的非线性耦合效应,确定隐含层神经元数量24、学习率0.00215为最优参数组合,表明模型复杂度与学习率调控对泛化性能的协同约束作用;性能预测中,IMPSO-BO-BP对制动热效率(BTE)和制动燃料消耗率(BSFC)的预测平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)较BO-BP模型降低25%~40%,R2提升至0.995及以上,验证了其对物理主导型非线性关系的高精度建模能力;排放预测方面,模型对CO、NOx和HC的MAPE为3.403%、5.223%、3.413%,R2达0.9925、0.9942、0.9946,RMSE为56.429、45.709、335.322,虽精度略低于性能参数预测,但较BO-BP模型仍提升显著。研究证实多算法协同机制通过全局优化与局部收敛的互补效应,可显著提升模型精度和鲁棒性,为拖拉机双燃料发动机多目标优化控制和低排放设计提供了可靠的建模工具。 展开更多
关键词 双燃料发动机 性能预测 BP神经网络 改进粒子群优化算法
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体外环境下C-Root BP材料根尖封闭性及抗力强度 认领 引用
10
作者 周丽静 王双 +2 位作者 向谨姣 王会超 柴雪姣 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2026年第26期6868-6872,共5页
背景:近年来,生物陶瓷材料因具有良好的生物相容性和封闭性能逐渐成为根尖倒充填的首选材料,其中生物陶瓷材料C-Root BP、iRoot BP Plus均具有良好的生物相容性和封闭性能。目的:对比体外环境下C-Root BP与iRoot BP Plus材料的根尖封闭... 背景:近年来,生物陶瓷材料因具有良好的生物相容性和封闭性能逐渐成为根尖倒充填的首选材料,其中生物陶瓷材料C-Root BP、iRoot BP Plus均具有良好的生物相容性和封闭性能。目的:对比体外环境下C-Root BP与iRoot BP Plus材料的根尖封闭性能及抗力强度。方法:于2022年6月至2024年6月期间,收集石家庄市第二医院口腔科因正畸或牙周病新鲜拔除的单根离体牙56颗,随机分4组处理:iRoot BP Plus组(n=16)、C-Root BP组(n=16)根管预备和消毒后分别采用iRoot BP Plus、C-Root BP材料进行根尖倒充填,阳性对照组(n=16)根管预备和消毒后使用蒸馏水进行根尖倒充填,阴性对照组(n=8)仅行根管预备和消毒(不进行根尖倒充填处理),采用染料渗透法检测根尖封闭性;制作根管细菌渗漏体外模型,评价细菌微渗漏发生情况;采用薄片推出实验检测填充材料与牙本质之间的粘连强度,并在显微镜下观察断裂形式。结果与结论:(1)染料染色7 d后,阳性对照组染料渗透长度大于iRoot BP Plus组、C-Root BP组(P0.05);(2)经过90 d培养,阳性对照组细菌微渗漏发生率高于iRoot BP Plus组、C-Root BP组(P0.05);(3)C-Root BP组填充材料与牙本质之间的粘连强度大于iRootBP Plus组(P0.05);(4)结果表明,采用C-Root BP和iRoot BP Plus材料进行根尖倒充填可产生相似的根尖封闭效果,并且断裂形式也基本一致,但C-Root BP材料具有良好的粘连强度。 展开更多
关键词 C-Root BP iRoot BP Plus 根尖倒充填 根尖封闭性 抗力强度 细菌 根管治疗 生物材料
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基于CS-BP-PID算法的烟叶密集烤房温度控制系统 认领 引用 被引量：1
11
作者 沈少君 闫九福 +4 位作者 卢雨 林晓路 杜超凡 朱荣光 孟令峰 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期95-102,共8页
烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经... 烟叶烘烤作为决定烟叶品质的核心环节,其温湿度控制的精准性至关重要。针对当前密集烤房多阶段温度控制精度差、波动范围大、响应时间长等直接影响烟叶色泽、香气、化学成分、经济价值等问题,设计了一种基于布谷鸟算法(CS)优化的BP神经网络PID控制器。通过模拟布谷鸟的寄生行为和莱维飞行特性,对BP神经网络的初始权重进行优化,加快了BP神经网络的自学习速度,以实现密集烤房温度的快速精准调控,降低了超调量,提高了响应速度。同时,基于树莓派4B搭建了密集烤房温湿度控制试验平台,并对控制器性能进行了验证。结果表明:CS-BP-PID控制器上升时间为79.35 s,峰值时间为180.00 s,调节时间为249.38 s,最大超调量为3.25%,相比常规PID控制器缩短了38.18%,调节时间缩短了47.05%,峰值时间和最大超调量减少了50%以上,满足系统温度控制需求。通过多阶段烟叶烘烤试验,上等烟比例提高了14.45%,经济效益得到了显著提升。该控制器综合性能优良,达到了精准控温控湿的效果。 展开更多
关键词 烟叶密集烤房 温度控制系统 CS-BP-PID算法
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基于优化BP神经网络的生成式人工智能对网络舆情影响风险评估预警研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 易臣何 张雨婷 《农业图书情报学报》 2026年第2期30-41,共12页
[目的/意义]随着生成式人工智能(GAI)技术的广泛应用,实现生成式人工智能情境下网络舆情风险识别预警已成为急迫研究课题。[方法/过程]本研究聚焦于由GAI引发的网络舆情事件,从内容维度、传播维度、情感维度、用户维度4个维度构建风险... [目的/意义]随着生成式人工智能(GAI)技术的广泛应用,实现生成式人工智能情境下网络舆情风险识别预警已成为急迫研究课题。[方法/过程]本研究聚焦于由GAI引发的网络舆情事件,从内容维度、传播维度、情感维度、用户维度4个维度构建风险评估预警指标体系,进而提出一种融合遗传算法(GA)优化BP神经网络的网络舆情风险预警模型。[结果/结论]结果表明GA-BP神经网络模型预警准确率要高于传统BP神经网络模型。研究实现了对生成式人工智能(GAI)诱发的多维度网络舆情风险的特征提取与精准辨识,为构建动态化、可解释的智能预警系统提供了方法论支撑。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 生成式人工智能 舆情风险预警
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基于遗传算法优化BP神经网络的汽车展厅感性设计研究 认领 引用
13
作者 旷心怡 李嘉 《家具与室内装饰》 北大核心 2026年第3期79-85,共7页
传统展厅由于缺乏用户感受与空间造型元素关系的定量解析方法,难以建立用户感性需求与空间造型要素间的映射关系,导致难以精准响应用户情感诉求。提出以量化分析为核心的研究思路,旨在揭示汽车展厅感性意象与空间造型要素的内在关联,将... 传统展厅由于缺乏用户感受与空间造型元素关系的定量解析方法,难以建立用户感性需求与空间造型要素间的映射关系,导致难以精准响应用户情感诉求。提出以量化分析为核心的研究思路,旨在揭示汽车展厅感性意象与空间造型要素的内在关联,将用户模糊感性需求转化为可操作的设计参数。研究应用GA-BPNN混合模型搭建感性意象与设计符号的定量映射模型,建立数据驱动的设计决策体系。将用户模糊的感性需求转化为可量化的参数,提出量化用户感性与数据驱动的设计策略,为展厅设计提供一种基于用户认知与量化支持的系统方法。 展开更多
关键词 感性工学 遗传算法 BP神经网络 GA-BPNN 汽车展厅
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基于BP神经网络的输电杆塔洪灾风险评估方法 认领 引用
14
作者 伍川 张博 +4 位作者 刘光辉 叶中飞 炊晓毅 王肖 李进田 《防灾减灾工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第4期766-773,共8页
洪涝灾害导致输电杆塔塔基被洪水浸泡,可能造成供电中断等问题,严重威胁电力系统的安全与稳定。因此,开展输电杆塔洪灾风险评估可有效减少电网洪涝损失,提高电网洪涝风险管控能力。基于Sentinel-1 SAR影像,采用水体指数方法提取洪水淹... 洪涝灾害导致输电杆塔塔基被洪水浸泡,可能造成供电中断等问题,严重威胁电力系统的安全与稳定。因此,开展输电杆塔洪灾风险评估可有效减少电网洪涝损失,提高电网洪涝风险管控能力。基于Sentinel-1 SAR影像,采用水体指数方法提取洪水淹没范围,再计算杆塔距洪水最近距离、洪水面积占比和洪水深度,同时结合Sentinel-2光学影像、DEM、降水量、杆塔台账信息等多源数据,构建12项输入指标特征,进而建立BP神经网络输电杆塔洪灾风险评估模型,采用R2、MAPE和MSE评估本文方法精度,并与决策树、随机森林做对比分析,最后将该模型应用于2024年7月16日南阳市和9月21日商丘市暴雨洪涝,验证模型适用性。结果显示:(1)测试集R2=0.9672,MAPE=0.0730,MSE=0.0291,各指标均优于对比方法,表明本文模型预测结果与真实值拟合较好,模型精度更高。(2)南阳市共提取86基洪灾风险杆塔,其中高风险39基,中风险47基,主要位于社旗县和唐河县的唐河、桐河河道两侧,商丘市共提取60基洪灾风险杆塔,其中高风险23基,中风险37基,主要位于虞城县、夏邑县和永城市的沱河、响河和虬龙沟河道两侧。本文方法为输电杆塔洪灾风险评估提供了理论支撑,提升电网部门洪灾应急处置能力。 展开更多
关键词 输电杆塔 洪涝 BP神经网络 SAR 河南
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基于动态规划及BP神经网络的重型拖拉机自动换挡策略优化 认领 引用
15
作者 王建 仲潜 +3 位作者 贺东升 谢太林 郭华 尹必峰 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期36-45,共10页
重型拖拉机全动力换挡变速箱在田间复杂作业环境中换挡频繁、可靠性差;在道路运输工况中,高挡位利用率低,燃油经济性差。为解决上述问题,该研究提出一种基于动态规划(dynamic programming,DP)算法与反向传播神经网络(back propagation n... 重型拖拉机全动力换挡变速箱在田间复杂作业环境中换挡频繁、可靠性差;在道路运输工况中,高挡位利用率低,燃油经济性差。为解决上述问题,该研究提出一种基于动态规划(dynamic programming,DP)算法与反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)协同优化的自动换挡控制策略。首先构建以油门开度、车速及田间作业滑转率为参数的换挡规则;然后采用DP算法,以燃油经济性和换挡次数为优化目标,分别求解田间犁耕作业和道路运输工况下的最优换挡序列,并利用优化所得的换挡参数与最佳挡位数据训练BP神经网络模型,实现基于神经网络的实时挡位控制;最后,基于AMEsim和Simulink仿真平台构建重型拖拉机传动系统模型及挡位控制模型,进行系统仿真验证。结果表明:相较于基于规则的换挡策略,DP离线求解的犁耕工况换挡次数减少105次,油耗降低5.48%;道路运输工况换挡减少5次,油耗降低15.80%。在犁耕测试工况下,所提出的BP换挡策略油耗仅比全局最优DP高0.7%;道路运输工况下,BP策略实时控制油耗比全局最优DP高4.4%,换挡次数仅增加4次,换挡结果与离线最优解差距较小,验证了该策略的合理性与可行性。本文建立的动态规划DP与神经网络BP的协同优化框架,解决了传统策略局部最优与实时性难以兼顾的矛盾,可为农业装备智能化提供可实施的技术方案。 展开更多
关键词 重型拖拉机 自动换挡策略 全动力换挡变速箱 动态规划 BP神经网络
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基于BP神经网络的成都砂卵石离散元模型细观参数标定研究 认领 引用
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作者 袁胜洋 练小莲 +3 位作者 周伟星 李城栋 谷耀 刘先峰 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期140-150,共11页
砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用... 砂卵石土广泛分布于成都地区,受颗粒粒径限制,采用常规试验手段研究其力学特性时,耗时长且成本高。离散元数值试验是研究砂卵石力学特性的一有效手段,但颗粒间细观参数难以确定。基于砂卵石三轴试验,通过统计真实颗粒圆度和纵横比,采用凸包法生成不规则颗粒,利用三维离散元软件构建考虑砂卵石颗粒形貌特征的数值模型。基于不同细观参数试算得到的25组数据建立神经网络,采用BP神经网络反演方式标定模型参数,分别采用莱文贝格-马夸特方法、贝叶斯正则化方法和量化共轭梯度法对数据进行训练。使用后验差分析法评估3种方法预测的模型数据精度。结果表明:使用贝叶斯正则化方法得出的预测参数精度最高,确定的砂卵石土颗粒法切向刚度比k、摩擦系数f分别为1.633、0.831;基于该细观参数,对不同细粒含量的砂卵石三轴试验进行模拟,模型数据和试验数据误差基本都在±10%以内,表明BP神经网络可用于砂卵石模型颗粒法切向刚度比和摩擦系数标定。 展开更多
关键词 砂卵石 不规则颗粒 三维离散元 BP神经网络 细观参数标定
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力热耦合环境下基于BP神经网络的复合材料舵面结构变形重构 认领 引用
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作者 孙亮 朱明睿 +3 位作者 李建乐 杨雷 徐浩 武湛君 《复合材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期1862-1872,共11页
高速飞行器热变形原位测量是航空航天领域研究的热点和难点,飞行过程中产生的气动热会引起严重热变形,为了提高飞行器服役的可靠性和安全性,开展了相关结构变形重构方法的研究。本文以复合材料舵面结构为研究对象,利用ABAQUS软件进行仿... 高速飞行器热变形原位测量是航空航天领域研究的热点和难点,飞行过程中产生的气动热会引起严重热变形,为了提高飞行器服役的可靠性和安全性,开展了相关结构变形重构方法的研究。本文以复合材料舵面结构为研究对象,利用ABAQUS软件进行仿真分析,结合Ko位移理论和BP神经网络的优点,发展了一种高精度的飞行器位移重构方法。在力载荷、力载荷和稳态温度条件下采用Ko位移理论进行变形场的重构,重构结果较好。分析了力载荷和温度梯度共同作用下Ko位移理论失效的原因,并且引入BP神经网络解决上述重构精度低的问题。同时利用灵敏度分析,确定对输出影响较大的节点所在位置,为节点的选择提供参考依据。讨论了温度信息、训练集样本数量对BP神经网络的影响。研究结果表明,温度信息对重构精度有着重要作用;训练样本占比低于10%时,相对误差会急剧上升,当训练集样本占比达到20%,误差逐渐趋于平稳,说明在某个训练集大小之后,样本数量对重构精度的影响变得较小。 展开更多
关键词 C/C复合材料 高速飞行器 变形重构 Ko位移理论 BP神经网络
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基于BP神经网络的大尺寸测距精度优化方法 认领 引用
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作者 缪东晶 宋淑妤 +4 位作者 蔡晋辉 李连福 王德利 李轶凡 李建双 《计量学报》 CSCD 北大核心 2026年第7期977-984,共8页
提出基于BP神经网络的大尺寸测距精度优化方法,通过测距数据仿真生成模型构建训练集,利用多环境参数误差补偿模型强大的非线性建模能力解决环境参数耦合问题。在1.2 km标准基线场的实验中,系统分析了长距离1.2 km和短距离72 m测距误差... 提出基于BP神经网络的大尺寸测距精度优化方法,通过测距数据仿真生成模型构建训练集,利用多环境参数误差补偿模型强大的非线性建模能力解决环境参数耦合问题。在1.2 km标准基线场的实验中,系统分析了长距离1.2 km和短距离72 m测距误差特性。实验结果表明:在长距离测距中,模型补偿将误差均值从7.10 mm显著降低至0.60 mm,温度相关性系数从-0.99改善至-0.03;短距离测距误差均值从0.82 mm优化至0.33 mm,温度相关性系数从-0.80改善至0.04。多距离实验验证表明,补偿后平均误差均优于0.50 mm,在1176 m距离下较传统方法误差降低91.4%,且有效消除了距离相关性。该方法为野外高精度测量提供了可靠的技术解决方案。 展开更多
关键词 几何量计量 大尺寸测距 BP神经网络 误差补偿 野外高精度测量
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基于时频分析矩阵与BP神经网络的输电线路保护方法 认领 引用
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作者 范继锋 王永强 +2 位作者 张天龙 陈鹏 闫云峰 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期46-52,共7页
针对现有高压输电线路的暂态保护存在误动、拒动等情况,提出一种结合反向传播(back propagation,BP)神经网络与暂态电压信号时频矩阵的输电线路保护方法,根据故障电压行波的一维连续小波变换后得到的时频分析矩阵来进行输电线路的暂态保... 针对现有高压输电线路的暂态保护存在误动、拒动等情况,提出一种结合反向传播(back propagation,BP)神经网络与暂态电压信号时频矩阵的输电线路保护方法,根据故障电压行波的一维连续小波变换后得到的时频分析矩阵来进行输电线路的暂态保护,根据已有的故障电压行波数据或者仿真故障电压行波数据进行时频分析得到时频矩阵,取其时频特征明显部分作为BP神经网络的输入,故障情况作为输出,通过神经网络的学习实现高压输电线路区内外故障的可靠判断,实现高压输电线路的快速保护。仿真结果表明,该方法能够综合利用暂态波形在时域和频域上的故障特征,且计算速度快,有望提高高压输电线路暂态保护的可靠性。 展开更多
关键词 暂态电压 故障诊断 时频分析 连续小波变换 BP神经网络
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基于PCA-PSO-BPNN的长距离输水系统爆管诊断研究 认领 引用
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作者 梁兴 胡维浩 +3 位作者 艾鑫 周明捷 韩丽君 钟方杰 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第4期371-378,共8页
针对某并联长距离输水系统爆管故障诊断问题,设计1 815组爆管工况并利用特征线算法获得系统压力表安装处压力变化数据,并引入正态分布将典型爆管数据泛化为特征相似的18 150组爆管数据,然后与370组稳态数据合并形成5种19维的典型状态样... 针对某并联长距离输水系统爆管故障诊断问题,设计1 815组爆管工况并利用特征线算法获得系统压力表安装处压力变化数据,并引入正态分布将典型爆管数据泛化为特征相似的18 150组爆管数据,然后与370组稳态数据合并形成5种19维的典型状态样本集.进而采用PCA法开展压力特征分析和降维分析,在计入压力降分析的基础上分别形成9维输入和18维输入等2类样本集,并利用PSO算法改进BP神经网络等方法训练获得9维输入BPNN诊断模型、9维输入PSO-BPNN诊断模型和18维输入PSO-BPNN诊断模型,最后开展模型诊断精度分析.研究表明,利用PSO算法改进后的BPNN模型诊断准确率比9-BPNN模型提高了36.27个百分点;考虑压降的18维输入PSO-BPNN诊断模型不仅准确率高于其他2类模型,且3次训练所得模型诊断误差仅为1.32%,显示了较好的稳定性;针对工程实际运行数据集,18维输入PSO-BPNN诊断模型能有效适应各种情况,诊断准确率达到100.00%,这为长距离输水系统爆管故障诊断研究提供了新的方法. 展开更多
关键词 长距离输水系统 爆管 故障诊断 BP神经网络
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