bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化遺傳算法

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1、,單擊此處編輯母版標題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,列車運行齒輪箱振動幅,值,尋優(yōu),一、問題背景,1、爭論內(nèi)容：,齒輪箱作為軌道運營車輛的重要組成部件，但其自身簡潔產(chǎn)生不平穩(wěn)振動并可通過轉(zhuǎn)向架傳遞振動，屬于故障多發(fā)件。同時車輛的振動 也會給乘客帶來不舒適的感覺。,2.目標,依據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法計算后找到最優(yōu)的振動點，即幅值最低點,依據(jù)其對應(yīng)的屬性嚙合頻率和軸向力確定最優(yōu)振動點的屬性值,進而可以把握其屬性值使得其運行更優(yōu),對于實質(zhì)一樣背景不同的問題是同樣適用的,算法實質(zhì)：尋優(yōu)問題,一、問題背景,3,.,數(shù)據(jù)來源：,實時,采集的軌道列車運行數(shù)據(jù),一、問題背景,第一列是軸向力,其次列為

2、嚙合剛度,前兩列作為輸入,第三列作為輸出數(shù)據(jù)為縱向振動幅值,1,、算法原理,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,2,、算法,步驟,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,運行bp文件，產(chǎn)生構(gòu)造體net inputps outputps,b.運行Genetic主程序，產(chǎn),生最優(yōu)輸入值，輸出值，,適應(yīng)度曲線變化,其中使用fun函數(shù)找到最優(yōu)適應(yīng)度，然后進展選擇穿插和變異，并將最優(yōu)適應(yīng)度進展存儲，調(diào)用bp1函數(shù)對最優(yōu)輸入進展測試，找到最優(yōu)輸出值。,3,、算法程序,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,1,2,3,、算法程序,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,3,輪盤法,隨機選擇穿插,隨機選擇變異,3,、算法程序,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)

3、化的遺傳算法,4,5,輸出最優(yōu)值,4,、算法,工作,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,原程序,轉(zhuǎn)變,思路：,程序的讀取數(shù)據(jù)只要格式一樣就可，可將自己的數(shù)據(jù)代替原有的程序隨機產(chǎn)生的數(shù)據(jù),4,、算法,工作,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,思路：,報錯說程序位數(shù)不同，檢查各個數(shù)據(jù)的維數(shù)，試驗修改后成功，紅色為參與轉(zhuǎn)置,4,、算法,工作,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,思路：,通過已經(jīng)訓練好的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)來測試生成的最好的輸入數(shù)據(jù),4,、算法,工作,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,思路：,原先maxgen值為100，sizepop為20；Bound為-5,5；-5,5,依據(jù)實際狀況更改盡可能多的選擇到4000個個體

4、及盡可能使數(shù)值在數(shù)據(jù)范圍內(nèi),5,、算法結(jié)果,BP,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,errorsum,=,2.8403,Elapsed time is 12.658025 seconds.,5,、算法結(jié)果,BP,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,5,、算法結(jié)果,遺傳,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,適應(yīng)度變量：0.0167,最優(yōu)輸入值：-74.3680 軸向力 45.9337嚙合剛度,最優(yōu)輸出值：-0.099393469676714,適應(yīng)度變量：0.0165,最優(yōu)輸入值：-88.7460 軸向力 45.9915嚙合剛度,最優(yōu)輸出值：-,5,、算法結(jié)果,遺傳,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,5,、算法結(jié)果,遺傳,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,5,、算法結(jié)果,遺傳,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,將,數(shù)據(jù)變大,108,后結(jié)果,6,、算法結(jié)論與疑問,BP,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的遺傳算法,1.并非迭代次數(shù)與種群規(guī)模越大越好；,2.不限定界限后尋優(yōu)結(jié)果有時會更差；,3.當?shù)螖?shù)小，種群未全部選中時尋優(yōu)結(jié)果較差；,4.當輸入數(shù)據(jù)較大時，最優(yōu)適應(yīng)度值為橫線或者尋優(yōu)較慢，該方法不適合數(shù)值較大時使用。,初始化時的m,n作用不清晰，不用也可以;,適應(yīng)度函數(shù)。,感謝大家！,