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基于灰关联的PSO-BP神经网络的高层住宅造价估算 下载：54 浏览：349

蒋红妍 白雨晴 《建筑与工程管理》 2019年5期

摘要:
针对高层住宅工程造价管理的难点及传统造价估算方法存在的不足，采用灰关联分析与粒子群优化的BP神经网络相结合的方法，以高层住宅工程特征指标为网络的输入向量，达到快速、准确地估算高层住宅工程造价的目标。借助文献回顾法与灰关联分析法系统地确定工程特征指标体系并作为神经网络的输入向量；引入PSO算法优化BP网络的权值及阈值，解决网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。并通过实例验证构建的模型，提高了前期决策阶段造价估算的精确度，实现了快速估算。

基于IPSO神经网络的风电机组主轴状态监测 下载：82 浏览：425

罗勇 《能源学报》 2018年5期

摘要:
风电机组主轴是叶轮和齿轮箱的连接部分,在机组传动链中具有传递转矩和能量的作用,因此对主轴进行状态监测关系到风电机组的稳定性。将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合构造主轴温度模型并进行预测。当主轴发生故障时,模型输入的观测向量发生异常变化,导致模型预测残差发生改变。为提高主轴异常预警的灵敏度和可靠性,文中采用基于莱依特准则的双滑动窗口对预测残差序列进行实时的统计分析,如果残差均值或标准差超出设定的故障报警阈值时,发出报警信息。

多波段光电复合探测目标融合识别研究 下载：195 浏览：1982

李希 《电气学报》 2022年9期

摘要:
基于所设计的多波段光电复合探测系统，建立了弹丸穿过光幕时光电探测器在不同波段输出信号的模型。针对每个波段所输出信号中携带噪声信号的特点，选择了一种基于不同小波基函数的改进阈值去噪方法，改善了传统小波去噪函数因间断点导致信号产生震荡的不足，进而获得高信噪比，得到与原始信号高度相关的被动可见光、主动近红外激光和中红外波段的目标过幕信号。同时，通过对滤波处理后信号的分析，提取了脉宽、峰值作为特征向量，根据主动可见光、近红外波激光和中红外波段探测器输出信号的特点，构建了单一波段下基于神经网络的弹丸识别算法，鉴于传统的神经网络算法训练时间较长的问题，结合粒子群优化算法，优化了神经网络模型的寻优性能，给出了粒子群优化后单一波段弹丸识别模型。最后，根据单一波段优化后识别结果，使用D-S证据融合算法，完成了对目标最终的决策。本文主要分析多波段光电复合探测目标融合识别研究。
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