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基于POD和PSO-RBFNN的泵喷推进器尾部流场快速预测方法
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作者 郭荣 罗鑫 +1 位作者 韩伟 李仁年 《振动与冲击》 北大核心 2025年第22期9-18,共10页
针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis functi... 针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法构建快速预测模型(PSO-RBFNN)。采用中心复合设计(central composite design,CCD)方法对几何参数设计空间随机抽样,然后利用POD方法将高维流场数据映射到低维基模态空间,使用PSO-RBFNN建立几何参数到基模态系数的多层神经网络模型,实现尾部流场的快速预测。结果表明:经PSO优化的RBFNN模型具有更加优异的回归性能,构建的POD和PSO-RBFNN相结合混合模型可以实现泵喷推进器尾部流场分布特征快速准确预测,相对误差在8.0%以内;轴心速度呈现出先增后减并逐渐衰减为0的过程,POD&PSO-RBFNN混合模型能够准确预测这一动态特征。 展开更多
关键词 泵喷推进器 尾部喷流 本征正交分解(POD) 粒子群优化(PSO)算法 径向基神经网络(rbfnn)
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基于RBFNN的地电流场强区域指纹库构建方法
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作者 张志诚 苏中 +2 位作者 赵辉 李霏 孙振振 《电子测量技术》 北大核心 2025年第3期188-196,共9页
基于场强为特征的地电流场广泛应用于物探、地震监测、透地通信等领域,由于区域地电流场强存在变异,难以建立地电流场强区域指纹库。本研究提出一种基于RBFNN的地电流场强区域指纹库构建方法。通过分时十字注入构建区域地电流场,在不同... 基于场强为特征的地电流场广泛应用于物探、地震监测、透地通信等领域,由于区域地电流场强存在变异,难以建立地电流场强区域指纹库。本研究提出一种基于RBFNN的地电流场强区域指纹库构建方法。通过分时十字注入构建区域地电流场,在不同检测点通过正交电极检测地电流场信号提取地电流场强指纹特征。采用RBFNN拟合Kriging插值中的场强变异函数模型,通过Kriging插值估计细粒度地电流场强区域指纹特征,根据估计结果构建出地电流场强区域指纹库。在150 m×50 m自然环境进行了地电流场强区域指纹库构建实验,结果表明,所构建的0.1 m×0.1 m细粒度地电流场强区域指纹库,平均构建精度为89.84%,最高构建精度为95.46%。 展开更多
关键词 地电流场 指纹库构建 KRIGING插值 rbfnn
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ARIMA-RBFNN组合模型在白城市降水量预测中的应用 被引量:4
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作者 安永凯 卢文喜 +2 位作者 宋文博 贺石良 赵莹 《水电能源科学》 北大核心 2014年第6期25-28,共4页
针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对... 针对降水受大气环流、地形、气压等诸多环境因素影响致使准确预报降水量较为困难的问题,结合ARIMA模型和RBFNN模型各自优势,提出了ARIMA-RBFNN组合模型,对白城市2001~2010年降水量进行了预报,并与ARIMA模型和RBFNN模型预报结果进行了对比分析。结果表明,ARIMA-RBFNN组合模型在预测降水量时最大相对误差为27.33%,最小相对误差为0.70%,平均相对误差为8.54%,预测精度明显优于ARIMA模型和RBFNN模型,可见该组合模型发挥了ARIMA模型和RBFNN模型各自的优点,为精确预测降水量提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 降水量 ARIMA-rbfnn组合模型 ARIMA模型 rbfnn模型
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MODIS干旱监测指数结合PSO_RBFNN反演甘肃省胡麻出苗期土壤湿度
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作者 杨慧 李玥 +6 位作者 武凌 吴兵 高玉红 剡斌 周慧 唐洁 赵永伟 《干旱地区农业研究》 北大核心 2025年第1期267-277,共11页
针对目前单一的遥感干旱监测指数难以全面反映作物生长期土壤湿度的动态变化等问题,以甘肃省胡麻出苗期田间土壤相对湿度为研究对象,选取作物形态及绿度、冠层温度、冠层含水量等指标作为遥感干旱监测指数。利用MODIS遥感干旱监测指数... 针对目前单一的遥感干旱监测指数难以全面反映作物生长期土壤湿度的动态变化等问题,以甘肃省胡麻出苗期田间土壤相对湿度为研究对象,选取作物形态及绿度、冠层温度、冠层含水量等指标作为遥感干旱监测指数。利用MODIS遥感干旱监测指数和农田土壤相对湿度实测数据,结合经过粒子群优化的径向基函数神经网络(PSO_RBFNN),构建了农田土壤相对湿度反演模型,并基于BP_NN、RBFNN、PSO_RBFNN人工神经网络和逻辑回归(LR)4种机器学习方法,利用土壤相对湿度实测数据对不同模型反演结果的精度进行了验证和对比分析。结果表明:与其他3种模型相对比,MODIS遥感干旱监测指数与PSO_RBFNN结合反演甘肃省胡麻出苗期的农田土壤相对湿度效果较好;模型对10 cm和20 cm深度土壤相对湿度的反演结果平均精度分别达到89.91%和91.71%。与RBFNN、LR和BP_NN模型相比,PSO_RBFNN模型10 cm土层平均预测精度分别提高8.69个百分点、4.94个百分点、4.76个百分点,20 cm土层平均预测精度分别提高6.91个百分点、6.86个百分点、9.32个百分点。模型回归分析显示,相对于1∶1斜线,PSO_RBFNN模型偏差最小,与10 cm和20 cm深度土壤相对湿度的相关系数分别达到0.68和0.74,说明利用PSO_RBFNN模型反演有效,可为区域农田土壤湿度遥感监测反演提供新的案例借鉴。 展开更多
关键词 遥感 土壤湿度 干旱指数 中分辨率成像光谱仪 径向基函数神经网络 粒子群优化算法
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基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断 被引量:14
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作者 刘忠 周建中 +1 位作者 张勇传 邹敏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期87-91,共5页
针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方... 针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪,提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化,提取关系型征兆;然后将这2种特征组合,形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明,该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征,在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 复合特征 小波分析 rbfnn
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基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究 被引量:12
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作者 戚志东 朱新坚 曹广益 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期126-129,137,共5页
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模... 为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在线对神经模糊控制器的参数进行自适应调整,采用最近邻聚类算法(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。 展开更多
关键词 直接甲醇燃料电池 径向基函数神经网络(rbfnn) 模糊遗传算法(FGA) 最近邻聚类算法
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基于主元分析的气体膜分离过程RBFNN建模 被引量:5
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作者 李桂香 王磊 +1 位作者 李继定 王元麒 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2003-2006,共4页
构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型,研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上,融入主元分析思想,先对间接测量变量进行主元分... 构建一个基于主元分析的气体膜分离过程的RBF神经网络软测量模型,研究氢回收过程中一些难以测量的重要性能参数。在炼厂气氢回收研究中提出的通过测量间接变量建立软测量模型方案的基础上,融入主元分析思想,先对间接测量变量进行主元分析,得到为主导变量提供关键信息的变量,再建立RBF神经网络对目标变量进行研究分析。基于实验数据和RBF神经网络模型,利用MATLAB软件平台对氢回收过程的重要性能参数分析研究,仿真结果证明了此模型的正确性和理论分析的合理性。主元分析的融入简化了气体膜分离过程重要性能参数在线检测的研究过程。 展开更多
关键词 气体膜分离 主元分析 RBF神经网络(rbfnn) 软测量
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基于RBFNN的高压输电线路故障诊断 被引量:3
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作者 姜惠兰 刘飞 +1 位作者 杨维 徐建强 《电工电能新技术》 CSCD 2004年第4期13-17,共5页
本文在对电力系统故障诊断方法进行分析的基础上,利用径向基函数(RadialBasisFunction RBF)网络适合于求解模式识别问题的优势,提出了应用RBF神经网络(简称RBFNN)来实现高压输电线路的故障诊断,建造了基于RBFNN的高压输电线路故障诊断... 本文在对电力系统故障诊断方法进行分析的基础上,利用径向基函数(RadialBasisFunction RBF)网络适合于求解模式识别问题的优势,提出了应用RBF神经网络(简称RBFNN)来实现高压输电线路的故障诊断,建造了基于RBFNN的高压输电线路故障诊断模型结构,并且给出了确定RBF网络最佳聚类数的标准。仿真分析及容错性测试结果表明,本文所提方法能有效地实现高压输电线路系统的故障诊断,而且在网络的训练速度以及对因干扰而畸变的输入信息情况的容错能力方面都优于传统的BP神经网络,对实时信息处理系统具有一定的适用性。 展开更多
关键词 输电线路 rbfnn 故障诊断 LBG算法
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基于两层迭代聚类算法的RBFNN及在发电机诊断中的应用 被引量:5
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作者 万书亭 李和明 李永刚 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第21期65-68,共4页
首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差。然后提出了一种新的RBFNN算法——两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动... 首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差。然后提出了一种新的RBFNN算法——两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动计算RBFNN隐含层神经元数量、中心向量和宽度。将实测的 MJF-30-6型发电机正常运行、转子励磁绕组故障运行和定子绕组故障时定转子径向振动信号作为学习样本,运用文中所述算法与传统的RBFNN算法比较,结果表明,基于两层迭代聚类算法的RBFNN具有较小的学习误差。 展开更多
关键词 故障诊断 发电机 径向基函数神经网络(rbfnn) 两层迭代聚类算法
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基于EMD-RBFNN的稀土原地浸矿边坡位移预测 被引量:11
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作者 饶运章 王丹 +2 位作者 饶睿 邵亚建 张永胜 《金属矿山》 CAS 北大核心 2015年第3期72-75,共4页
受温差、冰霜、扰动等因素影响,原地浸矿在线监测系统采集的数据含有大量噪声和干扰信号,利用系统自带的温度补偿模块难以达到预定数据精度,使得后续预测预警工作出现误差。为此,对原始信号进行处理,EMD分解后,IMF分量可实现自由重构,... 受温差、冰霜、扰动等因素影响,原地浸矿在线监测系统采集的数据含有大量噪声和干扰信号,利用系统自带的温度补偿模块难以达到预定数据精度,使得后续预测预警工作出现误差。为此,对原始信号进行处理,EMD分解后,IMF分量可实现自由重构,去掉高频分量,能够较好地去除环境因素对在线监测位移数据的影响,低频分量能更好地反映实际位移值。借助EMD技术的自适应分解特性,提取真实监测数据,并利用RBFNN的最佳逼近效果,建立在线监测数据EMD-RBFNN预测模型。根据某稀土矿实测地表位移数据,进行预测检验,结果表明,EMDRBFNN模型的地表位移预测数据相对误差仅0.12%,具有较好可靠性和预测精度。 展开更多
关键词 稀土边坡 原地浸矿 在线监测 地表位移 EMD-rbfnn预测模型
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基于改进RBFNN算法的瓦斯传感器非线性校正 被引量:3
11
作者 杨義葵 付华 +1 位作者 蔡玲 顾东 《压电与声光》 CSCD 北大核心 2012年第1期93-95,99,共4页
为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度,提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中,对瓦斯传感器的非线性进行校正,同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响,然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明,经过改进径向基... 为了提高瓦斯传感器的精度和灵敏度,提出将改进的径向基函数神经网络(RBFNN)算法应用于瓦斯传感器系统中,对瓦斯传感器的非线性进行校正,同时分析了温度对瓦斯浓度预测的影响,然后利用RBFNN进行离散训练。实验结果表明,经过改进径向基函数神经网络(RBFNN)后,得到的数据比实际测量的瓦斯浓度要更接近于真实值,所产生的平均误差≤±0.1%。预测效果很好,达到了预期的技术指标,提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。 展开更多
关键词 瓦斯传感器 径向基函数神经网络(rbfnn) 非线性校正
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RBFNN模型在渗透系数反演中的应用 被引量:2
12
作者 刘先珊 佘成学 张立君 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期1025-1028,共4页
针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)。在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性。在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN... 针对经典的BP网络存在的一些缺陷,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)。在相同的收敛条件下,用RBFNN和经典算法的BP网络进行了比较,表明前者具有优越性。在工程实例中,基于人工神经网络的非线性特点,在三维渗流有限元的基础上,利用RBFNN反演了大坝的渗透系数。并利用反演结果进行渗流场分析,水头预报值也有很高的精度,说明反演结果是正确的,从而,验证了RBFNN应用于反演分析中的可靠性。 展开更多
关键词 rbfnn模型 渗透系数反演 径向基函数神经网络 岩土渗流 三维有限元分析 渗流场
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RBFNN在大坝变形长期预测中的应用 被引量:3
13
作者 刘为东 李东升 程丕 《水电能源科学》 北大核心 2011年第1期48-50,共3页
针对大坝变形预测模型长期预测精度较低的问题,提出了一种基于中心等分布的RBFNN长期预测模型,以东江流域某混凝土双曲拱坝为例进行了长期预测,并在同等条件下与BP神经网络和多元回归预测模型进行了比较。结果表明,该模型预测精度较高,... 针对大坝变形预测模型长期预测精度较低的问题,提出了一种基于中心等分布的RBFNN长期预测模型,以东江流域某混凝土双曲拱坝为例进行了长期预测,并在同等条件下与BP神经网络和多元回归预测模型进行了比较。结果表明,该模型预测精度较高,具有良好的适用性。 展开更多
关键词 rbfnn 变形 长期预测 混凝土双曲拱坝
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基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术 被引量:8
14
作者 李一波 黄小原 《应用科学学报》 CAS CSCD 2002年第1期99-103,共5页
根据光谱线型函数和色谱峰型函数的 (近似 )径向对称性和紧支性 ,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络 ( RBFNN) ,在 RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法( GA) ,从而使 RBFNN具有了结... 根据光谱线型函数和色谱峰型函数的 (近似 )径向对称性和紧支性 ,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络 ( RBFNN) ,在 RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法( GA) ,从而使 RBFNN具有了结构自学习和参数优化的能力 .最后将具有结构自学习能力的 RBFNN成功地引入至谱图的重叠峰解析辨识研究中 ,试图建立一种适应光谱和色谱谱图重叠峰解析辨识的统一架构 ,并达到了预期的目的 .为了提高解析辨识的成功率 ,避免遗传算法的盲目搜索 ,文章还将参数的约束关系作为罚函数引入至遗传算法的适应值函数中 ,极大地限制了解的空间 ,减少了病态解发生的概率 . 展开更多
关键词 rbfnn GA 重叠峰 径向基函数神经网络 遗传算法 光谱 色谱 解析辨识
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基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测技术研究 被引量:11
15
作者 薛丽敏 李忠 蓝湾湾 《信息网络安全》 2016年第4期23-30,共8页
随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为... 随着网络攻击事件愈演愈烈,现有的网络防御技术已经不能满足当今形势下大规模网络安全的需求,网络安全态势预测作为一项新的网络安全主动防御技术应运而生。当前,将人工神经网络并行化处理非线性数据的能力用于网络安全态势预测已成为主流。在使用人工神经网络建模并进行网络安全态势预测时,多数采用的是离线学习算法,需要提前设计好网络结构及参数。但是,如果输入样本维数发生变化,必须重新设计模型结构和训练网络参数,否则,会造成预测结果误差过大,达不到预期效果。这无疑增加了操作复杂度,浪费大量的时间,不符合网络安全态势预测实时性的特点。针对以上问题,文章结合在线学习RBFNN自适应动态调整网络结构的特点,提出分组优化法训练网络参数,建立基于在线学习RBFNN的网络安全态势预测模型,并对网络安全态势进行预测。 展开更多
关键词 网络安全态势预测 在线学习 rbfnn
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基于RBFNN的船舶航向离散滑模控制器设计与仿真 被引量:2
16
作者 肖海荣 闫红华 +1 位作者 马荣琳 韩耀振 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期12-15,共4页
针对传统离散滑模控制采用趋近律方法存在较大抖振以及对非匹配不确定性不具有鲁棒性等问题,提出一种改进的扰动补偿的离散趋近律。并利用径向基函数神经网络调节参数,设计径向基函数神经网络参数调节的船舶航向离散滑模控制器,进行仿... 针对传统离散滑模控制采用趋近律方法存在较大抖振以及对非匹配不确定性不具有鲁棒性等问题,提出一种改进的扰动补偿的离散趋近律。并利用径向基函数神经网络调节参数,设计径向基函数神经网络参数调节的船舶航向离散滑模控制器,进行仿真研究。仿真结果表明:经改进的趋近律不仅能直接平滑地预测内部参数的摄动和外部扰动,而且不必满足匹配条件,提高了系统的动态品质和鲁棒性。该控制器在有干扰状况下取得了较好的控制效果。 展开更多
关键词 船舶航向控制 rbfnn 离散滑模 趋近律
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基于RBFNN实验的物业税开征后对房产价格影响预测 被引量:1
17
作者 何芳 肖森予 冯硕 《预测》 CSSCI 北大核心 2011年第3期11-15,共5页
本文建立径向基神经网络(Radical Basis Function Neural Network-RBFNN)逼近微观经济学理论的DUST价格函数,分析了物业税开征对于上海住房价格的影响效应。实证结果显示,流通环节的税收改革对房价产生的是持久的正向冲击,保有环节的税... 本文建立径向基神经网络(Radical Basis Function Neural Network-RBFNN)逼近微观经济学理论的DUST价格函数,分析了物业税开征对于上海住房价格的影响效应。实证结果显示,流通环节的税收改革对房价产生的是持久的正向冲击,保有环节的税收改革对房价产生的是短期的负向冲击。在基于实验结论的基础上,给出了相应的经济学分析,并提出了相应的政策建议。 展开更多
关键词 物业税 开征 影响 房产价格 rbfnn
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基于RBFNN-ACO的铝合金搅拌摩擦搭接焊工艺参数优化 被引量:3
18
作者 岳玉梅 韩松 +1 位作者 郭芮秀 姬书得 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2022年第21期54-61,共8页
采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min... 采用尖部半螺纹搅拌针进行6151铝合金搅拌摩擦搭接焊试验,并基于径向基神经网络与蚁群算法相结合的方法优化工艺参数,达到改善搭接界面结构特征,进而实现最大化接头承载能力的目的。研究结果表明,当转速、焊速和下压量分别为1504 r/min、207 mm/min和0.12 mm时接头的拉剪载荷最大达5.06 kN/mm,比优化前的最大拉剪载荷提高了6.08%。径向基神经网络与蚁群优化算法相结合的智能方法为优化焊接工艺参数,进一步提高铝合金搅拌摩擦搭接接头强度提供了一种有效途径。 展开更多
关键词 搅拌摩擦搭接焊(FSLW) 尖部半螺纹搅拌针 径向基神经网络(rbfnn) 蚁群优化算法(ACO) 参数优化
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基于模糊RBFNN-PID的啤酒发酵温度控制系统 被引量:5
19
作者 胡亚南 李鑫 +1 位作者 宁奎伟 赵锦文 《食品与机械》 北大核心 2020年第4期115-119,175,共6页
基于模糊PID控制算法,结合RBF神经网络算法优点,设计具有逻辑判断和自我优化的模糊RBFNN-PID控制算法,实现PID参数在线最优整定。以CPU1214C和KP1500触摸屏为核心,设计啤酒发酵自动控制系统和人机交互界面,Matlab仿真和试验测试结果表明... 基于模糊PID控制算法,结合RBF神经网络算法优点,设计具有逻辑判断和自我优化的模糊RBFNN-PID控制算法,实现PID参数在线最优整定。以CPU1214C和KP1500触摸屏为核心,设计啤酒发酵自动控制系统和人机交互界面,Matlab仿真和试验测试结果表明:该控制算法可以提升温度控制系统的稳定性、模型失配鲁棒性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 发酵温度 模糊rbfnn-PID 参数优化 硬件组态
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基于RBFNN的农业环境无线传感器网络节点故障诊断方法 被引量:1
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作者 许崇霞 宋婷婷 +1 位作者 冯德军 杨敬锋 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2010年第26期14739-14740,共2页
农业环境下无线传感器网络节点的故障率比其他民用领域的故障率要高。通过采集农业环境下无线传感器网络节点所采集的数据,并建立RBF神经网络故障诊断模型,结果表明,该模型能够比较好地基于数据对故障无线传感器网络节点进行识别。
关键词 rbfnn 无线传感器网络 故障诊断 农业环境
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