基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用
本文关键词：基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用，由笔耕文化传播整理发布。
《江南大学》 2007年
基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用
陈伟
【摘要】： 本文的目的是研究运用两类群体智能算法—粒子群算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)以及具有量子行为粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称QPSO)训练人工神经网络,特别是径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF NN),以及基于QPSO和RBF NN的生化过程控制。由于神经网络的训练归结为对误差函数的最小化,而误差函数一般为多峰的,可能存在许多局部极值,一般的梯度算法往往找不到全局最优解。PSO算法和QPSO算法都是全局搜索算法,所以用PSO算法或QPSO算法训练人工神经网络对于提高神经网络在建模和预测精度上具有重要意义。 首先,本文阐述了神经网络的基本原理和粒子群算法(PSO)以及具有量子行为粒子群算法(QPSO)的基本思想,强调了QPSO在全局优化问题中比PSO算法具有更好的收敛性能。接着以径向基函数神经网络(RBF NN)为对象,应用PSO与QPSO算法作为训练算法,给出了具体的操作过程。然后以函数逼近和地下水位预测问题作为仿真实例,测试了基于PSO训练的RBF以及QPSO训练的RBF,比较了两者的训练精度和算法收敛速度。仿真结果表明,用QPSO训练RBF网络,精度更高,收敛速度更快。 其次,还将QPSO训练的RBF应用于系统辩识和混沌时间序列预测。文中以几个著名的测试系统作为实例,将QPSO-RBF和PSO-RBF进行测试,仿真结果表明,对于系统辩识问题,QPSO-RBF能够找到的系统参数更好,收敛速度更快。对于混沌时间序列预测问题,QPSO-RBF的性能和效率同样优于PSO-RBF。 最后,本文还将QPSO用于基于RBF网络的生化过程控制。为了测试性能,分别将遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)和QPSO算法用于谷氨酸发酵过程的生化变量预测,通过智能算法对神经网络的优化,建立基于群体智能算法的RBF神经网络预测模型,对难以在线测量的生化变量进行离线预测。仿真结果证明,QPSO的收敛速度明显高于GA算法,且鲁棒性好。 本文的研究工作表明,用QPSO训练神经网络,其性能优于其他智能算法如:PSO算法和遗传算法,收敛速度也比PSO算法或GA算法快,这些结果表明,QPSO是一种高性能的神经网络训练算法,在用神经网络对实际问题建模中能发挥很好的作用。
【关键词】：
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP183
【目录】：
下载全文 更多同类文献
CAJ全文下载
(如何获取全文？ 欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)
CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式
【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 潘艳杰;熊助国;郭旭平;;基于GSO优化BP神经网络的预测模型[J];河南城建学院学报;2013年01期
2 盛魁;;RBF神经网络在药品销售预测中的应用[J];长江大学学报(自科版);2013年19期
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 魏爽;RBF神经网络在气象时间序列预测中的应用[D];南京信息工程大学;2012年
3 厉卫娜;基于小波神经网络的风电功率预测理论及应用[D];山西大学;2012年
4 皎涛;径向基函数神经网络优化及其在企业财务预警中的应用[D];西安电子科技大学;2011年
5 王岚莹;基于遗传思想改进的粒子群优化算法与应用研究[D];哈尔滨理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 丁宏锴,萧蕴诗,李斌宇,岳继光;基于PSO-RBF NN的非线性系统辨识方法仿真研究[J];系统仿真学报;2005年08期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 梁学斌;;离散Hopfield神经网络的统一描述[J];安徽大学学报(自然科学版);1993年02期
2 张艳;张海军;;基于DSP的多通道超声波连续测厚系统的研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年03期
3 符保龙;;RBF网络在农业病虫害预测中的应用研究[J];安徽农业科学;2008年01期
4 李磊;孙卉;翟秋敏;郭志永;;RBF神经网络在平顶山市地表水评价中的应用[J];安徽农业科学;2008年26期
5 张帅;李琳一;袁涛;王梅玉;;信息技术在害虫时空动态模拟中的应用[J];安徽农业科学;2009年07期
6 时君伟;胡敏英;武志富;任振辉;;基于神经网络的视觉图像处理研究[J];安徽农业科学;2009年19期
7 高旭;周桂红;;基于GA-BP算法的玉米品种识别系统研究[J];安徽农业科学;2011年35期
8 张颖;;稀土元素镧对Corynebacterium pekinense发酵赖氨酸的影响[J];安徽农业科学;2012年10期
9 吴有训;彭慕平;刘勇;;基于径向基函数网络的宣城市空气质量预测[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2011年04期
10 郭湛;王志明;周庆成;郭上型;;BP神经网络模型在铁水脱磷中的应用[J];安徽冶金;2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 严传魁;王如彬;;基于汉密尔顿原理的神经元模型[A];第十三届全国非线性振动暨第十届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议摘要集[C];2011年
2 冯羽;马凤山;魏爱华;赵海军;郭捷;;灰色系统与神经网络组合模型在地下水水位预测中的应用[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届（2011年度）学术年会论文集(中)[C];2012年
3 李琨;王晓东;刘会景;张云生;苗琦;;瓦斯“冒大数”及其神经网络滤波器的研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 ;Edge Detection of Wood Defects in X-ray Wood Image Using Neural Network and Mathematical Morphology[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
5 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 王新宇;孙冠;韩冬;张婷;;基于一种改进神经网络的数据手套手势识别[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 何平;潘国峰;李琳;夏克文;赵红东;;基于LS-SVR的压力传感器温度补偿[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 ;Synthesis of Boolean Networks Via Semi-tensor Product[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
9 郭东辉;Gerard Parr;;ATM交换机中以神经网络实现ATM信息胞排序交换的研究(英文)[A];信息科学与微电子技术:中国科协第三届青年学术年会论文集[C];1998年
10 陆相林;;SOFM方法在山东省17地市旅游综合实力评价中的应用[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集（一）[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
5 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
6 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
7 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
8 陈文正;保险公司债券投资研究[D];南开大学;2010年
9 柴园园;普适的模糊推理系统理论及应用[D];北京交通大学;2011年
10 许伟;基于进化算法的复杂化工过程智能建模方法及其应用[D];华东理工大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李连昌;新安煤田二_1煤层煤与瓦斯突出危险程度预测[D];河南理工大学;2010年
2 罗婷婷;飞机钣金叠板数控套裁下料软件系统的研究[D];南昌航空大学;2010年
3 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
4 王永;消防单兵综合信息采集系统研究[D];山东科技大学;2010年
5 徐小任;基于BP神经网络的城镇网络地价评估模型研究[D];广西师范学院;2010年
6 程慧;基于神经网络的两类问题研究[D];广西师范学院;2010年
7 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
8 王捷;数字图像边缘检测方法的若干改进与应用研究[D];浙江理工大学;2010年
9 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 窦乐江;杨华;;我国上市公司远期财务危机预警的实证研究[J];财会月刊;2009年12期
2 赵志民;盛四清;;基于小波分析和遗传程序设计的短期负荷预测[J];电测与仪表;2010年S1期
3 李智;韩学山;韩力;康凯;;地区电网风电场功率超短期预测方法[J];电力系统自动化;2010年07期
4 刘纯;范高锋;王伟胜;戴慧珠;;风电场输出功率的组合预测模型[J];电网技术;2009年13期
5 杨琦;张建华;王向峰;李卫国;;基于小波-神经网络的风速及风力发电量预测[J];电网技术;2009年17期
6 彭喜元,彭宇,戴毓丰;群智能理论及应用[J];电子学报;2003年S1期
7 吕振肃,侯志荣;自适应变异的粒子群优化算法[J];电子学报;2004年03期
8 高海兵,高亮,周驰,喻道远;基于粒子群优化的神经网络训练算法研究[J];电子学报;2004年09期
9 孟伟;韩学东;洪炳镕;;蜜蜂进化型遗传算法[J];电子学报;2006年07期
10 李祚泳;汪嘉杨;郭淳;;PSO算法优化BP网络的新方法及仿真实验[J];电子学报;2008年11期
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 徐晓燕;企业财务困境的预测方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
2 周雷;宽带无线通信中小波包多载波调制技术研究[D];西安电子科技大学;2006年
3 卢山;基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究[D];东南大学;2006年
4 宋胜利;混合粒子群协同优化算法及其应用研究[D];华中科技大学;2009年
5 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
6 朱灿;实数编码遗传算法机理分析及算法改进研究[D];中南大学;2009年
7 孙俊;量子行为粒子群优化算法研究[D];江南大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 任芳;时间序列数据挖掘研究[D];辽宁师范大学;2010年
3 芦婧;小波变换图像去噪及其在SAR图像中的应用[D];西安科技大学;2011年
4 王德燕;SPSS统计分析软件包与神经网络相结合在选矿建模中的应用[D];昆明理工大学;2003年
5 伍长荣;基于RBF神经网络的多因素时间序列预测模型研究[D];合肥工业大学;2004年
6 艾景波;文化粒子群优化算法及其在布局设计中的应用研究[D];大连理工大学;2005年
7 岳守艳;我国商业银行信贷风险预警体系研究[D];西北大学;2005年
8 段向军;基于神经网络的预测控制方法研究[D];大庆石油学院;2005年
9 李志民;基于神经网络的酒体勾兑系统的研究与开发[D];中北大学;2006年
10 李继军;我国上市公司财务困境预测模型研究[D];西南财经大学;2006年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 王岚莹;基于遗传思想改进的粒子群优化算法与应用研究[D];哈尔滨理工大学;2012年
2 汪怡;基于改进的遗传算法的部分气象要素预测[D];南京信息工程大学;2013年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘海林，胡继明，，徐知三，盛蓉生，王小华;人工神经网络在拉曼光谱数据处理中的应用[J];光散射学报;1995年Z1期
2 李晓歌;邵丽红;李娜;;人工神经网络BP算法的实现[J];电脑知识与技术;2008年05期
3 刘玉成;刘玉斌;李太福;苏盈盈;;自适应模糊控制在烧结炉系统中的应用[J];微计算机信息;2009年04期
4 王爽;张鹰;吕瑞霞;;BP神经网络的算法改进及应用[J];电脑知识与技术;2009年04期
5 陈详训;人工神经网络[J];电网技术;1991年01期
6 周继成;人工神经网络进展(Ⅰ)[J];应用声学;1991年05期
7 蔡煜东;杨兵;孙虹;;自组织人工神经网络对磨削烧伤在线辨识的应用简介[J];机械科学与技术;1993年04期
8 常家东;人工神经网络机械故障诊断方法及其应用[J];洛阳工业高等专科学校学报;1998年02期
9 田红波;韦荫康;;应用加权模糊自适应共振人工神经网络进行模式识别[J];模式识别与人工智能;1999年04期
10 乐清洪,赵骥,朱名铨;人工神经网络在产品质量控制中的应用研究[J];机械科学与技术;2000年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 冯玉强;黄梯云;;基于人工神经网络的人口发展模型的自动选择[A];管理科学与系统科学进展——全国青年管理科学与系统科学论文集（第3卷）[C];1995年
2 赵卿;曹晓岚;;人工神经网络及其在医学中的应用[A];第五次全国中西医结合神经科学术会议论文集[C];2004年
3 田国富;张国忠;张幼君;;人工神经网络在齿轮设计中的应用[A];全面建设小康社会：中国科技工作者的历史责任——中国科协2003年学术年会论文集（下）[C];2003年
4 汪学清;单仁亮;;人工神经网络在爆破块度预测中的应用研究[A];第二届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会论文集（一）[C];2008年
5 应义斌;景寒松;赵匀;;人工神经网络在黄花梨果形识别中的应用[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展（上册）[C];1999年
6 周保生;朱维申;;巷道围岩移近量的人工神经网络预测[A];第一届海峡两岸隧道与地下工程学术与技术研讨会论文集（下册）[C];1999年
7 闵惜琳;;信息系统中基于神经网络的统计需求分析[A];西部开发与系统工程——中国系统工程学会第12届年会论文集[C];2002年
8 赵金鑫;许宝杰;;基于改进的BP网络的矿用风机故障诊断方法的研究[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年
9 刘永清;刘泉宝;蔡广基;;最大存贮容量的前馈神经网络拓扑结构的研究[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（上册）[C];1995年
10 赵林度;陈斐松;陈天滋;;基于BP算法的图象数据压缩的研究[A];1995中国控制与决策学术年会论文集[C];1995年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 胡性慧 王唯赫 杨腾;[N];中国知识产权报;2010年
2 张东方;沙明;杨松松;[N];中国医药报;2003年
3 本报记者 靖九江 采写;[N];中国医药报;2005年
4 苑希民（中国水利水电科学研究院决策支持技术研究室 主任） 李彦彬 徐建新（华北水利水电学院） 李鸿雁（北京理工大学管理与经济学院） 苑韶峰 吕军（浙江大学环境与资源学院）;[N];中国水利报;2005年
5 记者 周前进;[N];健康报;2000年
6 徐会川;[N];电脑报;2003年
7 葛一鸣 路边文;[N];中国纺织报;2003年
8 本报记者 范毅波 张旭军;[N];网络世界;2005年
9 记者靖九江;[N];中国医药报;2005年
10 刘友存;[N];中国冶金报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 吴建发;优选压裂井方法研究[D];西南石油学院;2005年
2 李军红;冷轧带肋钢筋工艺的现代优化方法及质量控制[D];南昌大学;2006年
3 Han Qiang;[D];山东大学;2005年
4 申金山;基于人工神经网络的化学发光法及光度法在多组分同时测定中的应用研究[D];四川大学;2005年
5 张治国;人工神经网络及其在地学中的应用研究[D];吉林大学;2006年
6 王海瑞;密闭式城市生活垃圾直接气化熔融焚烧过程控制策略研究[D];昆明理工大学;2007年
7 刘传文;仿生优化算法在数字图像处理中的应用研究[D];武汉理工大学;2008年
8 刘永阔;核动力装置故障诊断智能技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
9 蒲秀娟;胎儿心电信号提取研究[D];重庆大学;2009年
10 伭炜;基于人工神经网络的混合智能系统研究及应用[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘永福;人工神经网络在上海股市趋势预测中的应用——与时间序列预测对比分析[D];东北财经大学;2003年
2 盛本云;人工神经网络在变电站综合自动化系统优化中的应用[D];南京理工大学;2003年
3 薛新华;人工神经网络在地基土液化判别中的作用[D];中国海洋大学;2004年
4 董添文;CO_2气体保护焊干扰因素计算机识别系统的研究与设计[D];内蒙古工业大学;2005年
5 金洪星;脑电图自动检测技术的研究和应用[D];南京工业大学;2005年
6 徐学明;基于人工神经网络的车辆跟驰模型研究[D];北京工业大学;2006年
7 黄智;四川工业经济预警方法、模型与信息系统研究[D];四川大学;2006年
8 黄雪燕;人工神经网络在GDP预测中的应用研究[D];吉林大学;2007年
9 孙立春;早期推定粉煤灰混凝土强度试验研究[D];西安建筑科技大学;2007年
10 李庆玲;氧化锌避雷器运行状况研究[D];兰州理工大学;2008年
本文关键词：基于群体智能算法的人工神经网络优化及其应用，由笔耕文化传播整理发布。
本文编号：90342
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/rengongzhinen/90342.html
