本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)的GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦設(shè)備的故障診斷

  更多相關(guān)文章： 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 變異概率 交叉概率

【摘要】：面對(duì)越來(lái)越多的煤礦設(shè)備出現(xiàn)的故障,本文提出了將遺傳算法(GA)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。針對(duì)遺傳算法存在收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)的情況,本文首先采用混沌和反向?qū)W習(xí)初始化個(gè)體,其次運(yùn)用差分算法對(duì)個(gè)體最優(yōu)進(jìn)行操作,最后,將改進(jìn)的適應(yīng)度函數(shù)運(yùn)用到選擇操作中,通過(guò)變異概率和交叉概率提高操作的準(zhǔn)確率。將改進(jìn)后的算法運(yùn)用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中提高了樣本訓(xùn)練效果,仿真實(shí)驗(yàn)表明本文算法相比于傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了精度和增強(qiáng)了穩(wěn)定性
【作者單位】： 重慶大學(xué);重慶電子工程職業(yè)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 變異概率 交叉概率
【基金】：重慶市教委科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(KJ132202)
【分類號(hào)】：TD407;TP18
【正文快照】： 0引言伴隨著近幾年來(lái)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,社會(huì)對(duì)于煤礦資源的需求日益加大,煤礦設(shè)備的質(zhì)量是關(guān)系到挖掘煤礦資源的重要部分,特別是煤炭設(shè)備的故障的頻發(fā)嚴(yán)重影響了采煤質(zhì)量的提高[1]。如何能夠更好地診斷煤礦設(shè)備故障成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。文獻(xiàn)[2]提出能量算子算法結(jié)合尖峰

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：935456