為保證塔吊的作業(yè)安全,將灰色系統(tǒng)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合對(duì)塔吊安全進(jìn)行研究。首先取300組數(shù)據(jù)進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)分析:將傾角作為映射量,找到安全影響因素的關(guān)聯(lián)序;再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測分析:將300組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本分別在隱含層不同激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,取10組實(shí)測數(shù)據(jù)作為測試樣本進(jìn)行預(yù)測,再根據(jù)關(guān)聯(lián)序逐一刪除各輸入特征參數(shù)分析主次要因素。結(jié)果表明影響塔吊安全的主要因素是高度、幅度、風(fēng)速和載重,次要因素為轉(zhuǎn)角,激活函數(shù)為relu的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度更高。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可較準(zhǔn)確地預(yù)測傾角的變化趨勢,具有較好的應(yīng)用價(jià)值。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2019,36(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

本文按照?qǐng)D2所示的流程進(jìn)行訓(xùn)練并分析不同神經(jīng)元下不同激活函數(shù)的效果。訓(xùn)練樣本為表1歸一化處理后的300組數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率lr設(shè)置為0.0005，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行1000次訓(xùn)練，直至達(dá)到設(shè)置的訓(xùn)練次數(shù)為止。不同隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)時(shí)的訓(xùn)練測試結(jié)果如圖3～圖5和表3所示，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)誤差和訓(xùn)練次數(shù)兩個(gè)因素，發(fā)現(xiàn)當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)為11時(shí)，兩種激活函數(shù)到達(dá)目標(biāo)誤差為0.0015時(shí)的訓(xùn)練次數(shù)均比其它兩個(gè)情況要少，因此本文選擇11個(gè)神經(jīng)元作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖圖37個(gè)神經(jīng)元時(shí)的訓(xùn)練次數(shù)與誤差關(guān)系圖—474—

行訓(xùn)練并分析不同神經(jīng)元下不同激活函數(shù)的效果。訓(xùn)練樣本為表1歸一化處理后的300組數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率lr設(shè)置為0.0005，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行1000次訓(xùn)練，直至達(dá)到設(shè)置的訓(xùn)練次數(shù)為止。不同隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)時(shí)的訓(xùn)練測試結(jié)果如圖3～圖5和表3所示，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)誤差和訓(xùn)練次數(shù)兩個(gè)因素，發(fā)現(xiàn)當(dāng)神經(jīng)元個(gè)數(shù)為11時(shí)，兩種激活函數(shù)到達(dá)目標(biāo)誤差為0.0015時(shí)的訓(xùn)練次數(shù)均比其它兩個(gè)情況要少，因此本文選擇11個(gè)神經(jīng)元作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程圖圖37個(gè)神經(jīng)元時(shí)的訓(xùn)練次數(shù)與誤差關(guān)系圖—474—

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3237390