基于改进的GA优化BP神经网络的煤矿设备的故障诊断

发布时间：2017-09-28 11:02

  本文关键词：基于改进的GA优化BP神经网络的煤矿设备的故障诊断

  更多相关文章： 遗传算法 BP神经网络 变异概率 交叉概率

【摘要】：面对越来越多的煤矿设备出现的故障,本文提出了将遗传算法(GA)和BP神经网络结合进行预测的方法。针对遗传算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优的情况,本文首先采用混沌和反向学习初始化个体,其次运用差分算法对个体最优进行操作,最后,将改进的适应度函数运用到选择操作中,通过变异概率和交叉概率提高操作的准确率。将改进后的算法运用到BP神经网络中提高了样本训练效果,仿真实验表明本文算法相比于传统BP神经网络提高了精度和增强了稳定性
【作者单位】： 重庆大学;重庆电子工程职业学院;
【关键词】： 遗传算法 BP神经网络 变异概率 交叉概率
【基金】：重庆市教委科学技术研究项目(KJ132202)
【分类号】：TD407;TP18
【正文快照】： 0引言伴随着近几年来国民经济的快速发展,社会对于煤矿资源的需求日益加大,煤矿设备的质量是关系到挖掘煤矿资源的重要部分,特别是煤炭设备的故障的频发严重影响了采煤质量的提高[1]。如何能够更好地诊断煤矿设备故障成为当前研究的热点之一。文献[2]提出能量算子算法结合尖峰

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本文编号：935456