【摘 要】
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针对目前现有的强度预测方法精度低,提出提取输入参数的深层连接的深度信念网络(DBN)强度预测模型,并采用量子粒子群优化算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)来
【机 构】
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江西省科学院能源研究所,华东交通大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51662008),江西省重点研究开发计划(20171BBG70078)
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针对目前现有的强度预测方法精度低,提出提取输入参数的深层连接的深度信念网络(DBN)强度预测模型,并采用量子粒子群优化算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)来确定DBN的隐含层节点个数和学习率。为获得最优的预测性能,以充填材料的成分及其尺寸作为基于DBN的预测模型的输入,输出充填材料的抗压强度。实验结果显示,该预测方法仅用了1.89 s的预测时间且精度达到99.84%,相比于广泛应用的BP神经网络、RVM(relevance vector machine)
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