新型RBF神经网络及在热工过程建模中的应用 被引量：51

1

作者 刘志远 吕剑虹 陈来九 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期118-122,共5页

文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权... 文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权值。将这种新型的RBF神经网络应用于建立热工过程的非线性模型。仿真研究表明,这种建模方法不仅计算量较小,而且精度高,并有较好的泛化能力。 展开更多

关键词 锅炉 过热器 RBF神经网络 热工过程 建模

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基于混合神经网络(GANN)的沥青路面使用性能预测模型 被引量：5

2

作者 俞竞伟 傅睿 +1 位作者 李雄威 王新军 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期521-525,共5页

针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网... 针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM(1,1)模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网络预测模型,并结合实例进行了检验性预测。结果表明:混合神经网络模型在预测精度方面优于传统灰色模型。该模型的算法概念明确、计算简便,有较高的拟合和预测精度,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 沥青路面 使用性能 GM模型 人工神经网络 混合神经网络模型

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基于混合建模技术的聚氯乙烯粒径分布预测 被引量：3

3

作者 朱鹏飞 夏陆岳 +1 位作者 周猛飞 潘海天 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期384-389,共6页

针对聚氯乙烯粒径分布在线软测量问题,提出了一种基于机理分析和神经网络的混合建模方法,并将该建模方法应用于聚氯乙烯粒径分布建模研究中。混合模型由机理模型和误差补偿模型所组成。通过机理分析建立氯乙烯悬浮聚合过程的单体液滴群... 针对聚氯乙烯粒径分布在线软测量问题,提出了一种基于机理分析和神经网络的混合建模方法,并将该建模方法应用于聚氯乙烯粒径分布建模研究中。混合模型由机理模型和误差补偿模型所组成。通过机理分析建立氯乙烯悬浮聚合过程的单体液滴群体平衡(Population Balance Equation,简称PBE)模型,由于聚氯乙烯成粒过程的复杂性和强非线性,单纯的机理模型预测与实际分析值相比仍存在一定偏差,因此利用人工神经网络建模方法建立了基于BP神经网络的单体液滴群体平衡模型修正模型,对单体液滴群体平衡模型的输出进行修正,由此建立起聚氯乙烯粒径分布混合模型。由于混合模型既能按照液滴分散与聚并机理对聚氯乙烯颗粒的成长过程进行描述,同时又充分利用了生产现场数据对模型误差进行修正,应用到聚氯乙烯生产过程的测试结果表明,与单纯机理模型相比,聚氯乙烯粒径分布混合模型具有更佳的预测效果。 展开更多

关键词 聚氯乙烯 粒径分布 混合建模 神经网络 机理模型

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基于神经网络与专家系统结合的模型自动选择 被引量：8

4

作者 冯玉强 潘启树 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期24-27,123,共5页

目前的模型选择方法对用户的期望过高 ,要求用户对DSS模型库中的模型和所要解决的问题都要有深刻的理解 ,这就导致了模型选择的实用性较差 .提出了一种基于专家系统和人工神经网络的模型自动选择理论和方法 ,这种理论和方法将模型选择... 目前的模型选择方法对用户的期望过高 ,要求用户对DSS模型库中的模型和所要解决的问题都要有深刻的理解 ,这就导致了模型选择的实用性较差 .提出了一种基于专家系统和人工神经网络的模型自动选择理论和方法 ,这种理论和方法将模型选择分为模型类型选择和模型结构选择两部分 ,应用人工智能技术完成模型类型的自动选择 ,应用神经网络技术实现模型结构的自动选择 .特别是在模型结构的自动选择中 ,人工神经网络方法的工作原理主要由两个阶段组成 ,即学习和选择阶段 .在学习阶段 ,对每一模型类的模型组训练一个神经网络 ,使训练好的给定类模型的神经网络能够对用户给出一组数据的自动选择 (判断 )出适当的模型结构 .而且 ,这个方法通过趋势外推型模型类的实验 ,证明是很有效的 . 展开更多

关键词 模型自动选择 专家系统 人工神经网络 BSS模型管理

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应用小波-人工神经网络组合模型研究电力负荷预报 被引量：10

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作者 王文圣 朱聪 丁晶 《水电能源科学》 2004年第2期68-70,共3页

针对负荷时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行负荷预报的方法——小波-人工神经网络组合模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以月、日平均负荷预报为例对... 针对负荷时间序列的非线性和多时间尺度特性,提出了将小波分析与人工神经网络相结合进行负荷预报的方法——小波-人工神经网络组合模型。该模型吸取了小波分析的多分辨功能和人工神经网络的非线性逼近能力。以月、日平均负荷预报为例对模型进行验证,结果表明:该模型的拟合、检验精度较高。 展开更多

关键词 小坡分析 人工神经网络 组合模型 负荷预报

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状态变量部分不可测的间歇反应器的智能建模 被引量：2

6

作者 李晓光 江沛 +2 位作者 曹柳林 王晶 孙娅萍 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1818-1823,共6页

提出一种智能化的神经网络建模方法,建立状态变量部分不可测的间歇反应器模型。针对间歇反应是一个非线性、非稳态过程,根据化学反应的非线性分离特性,采用结构逼近式神经网络构建模型的拓扑结构。利用反应的先验知识优化网络结构,赋予... 提出一种智能化的神经网络建模方法,建立状态变量部分不可测的间歇反应器模型。针对间歇反应是一个非线性、非稳态过程,根据化学反应的非线性分离特性,采用结构逼近式神经网络构建模型的拓扑结构。利用反应的先验知识优化网络结构,赋予网络节点实际的物理意义,并完善网络训练过程,使建模过程灰箱化;通过假想教师-人工免疫训练算法,解决不可测变量影响常规网络训练的问题;通过并行优化假想教师和网络权值,提高建模精度。以实际橡胶硫化促进剂制备的间歇缩合反应过程为实验对象,详细论述了建模和网络训练的过程,证明了方法的有效性。 展开更多

关键词 结构逼近式神经网络 假想教师 人工免疫 间歇反应器 建模

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致密储层动态渗透率预测模型 被引量：6

7

作者 董满仓 柴汝宽 +2 位作者 辛晶 陈映赫 黄建树 《陕西科技大学学报》 CAS 2018年第1期90-95,共6页

为准确描述致密油藏开发过程中渗透率的动态变化规律.本文首先分析总结致密储层渗透率的3个主要影响——有效应力、温度和含水饱和度,并建立了以有效应力、温度和含水饱和度为输入层,渗透率为输出层,人工蜂群算法优化的BP神经网络渗透... 为准确描述致密油藏开发过程中渗透率的动态变化规律.本文首先分析总结致密储层渗透率的3个主要影响——有效应力、温度和含水饱和度,并建立了以有效应力、温度和含水饱和度为输入层,渗透率为输出层,人工蜂群算法优化的BP神经网络渗透率预测模型.利用不同条件下的渗透率数据建立仿真数据样本进行训练,训练结果的最大绝对误差为0.063 47×10-3μm2,最大相对误差为4.382%,平均相对误差1.069%.说明人工蜂群算法优化BP神经网络模型很好的描述致密储层渗透率和各个影响因素之间的内在规律.常规BP神经网络渗透率模型训练结果平均相对误差达10.699%.说明较之常规BP神经网络,改进的BP神经网络预测精度及稳定性均有较大提升.综上,人工蜂群算法优化的BP神经网络模型能较好应用于低渗致密储层渗透率预测. 展开更多

关键词 致密储层 人工蜂群算法 BP神经网络 混合神经网络 渗透率预测模型

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PEMFC混合模型的建模及其稳态仿真

8

作者 王瑞敏 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1299-1302,共4页

模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机... 模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机理模型来表现的PEMFC性能,从而使该模型能更好的再现PEMFC的各种特性。为了验证该混合模型的有效性,在Matlab/Simulink环境下进行了不同阴极压力和温度下的仿真实验,结果证明了该混合模型的正确性。该混合模型与实验数据、机理模型和ANN模型的比较实验,表明混合模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度。 展开更多

关键词 关键质子交换膜燃料电池 神经网络 机理模型 ANN模型 混合模型

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化工过程的智能混合建模方法及应用 被引量：23

9

作者 张梦轩 刘洪辰 +3 位作者 王敏 蓝兴英 石孝刚 高金森 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1765-1776,共12页

随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混... 随着人工智能技术和配套数据系统的快速发展,化工过程建模技术达到了新的高度,将多个机理模型和数据驱动模型以合理的结构加以组合的智能混合建模方法,可以综合利用化工过程的第一性原理及过程数据,结合人工智能算法以串联、并联或者混联的形式解决化工过程中的模拟、监测、优化和预测等问题,建模目的明确,过程灵活,形成的混合模型有着更好的整体性能,是近年来过程建模技术的重要发展趋势。本文围绕近年来针对化工过程的智能混合建模工作进行了总结,包括应用的机器学习算法、混合结构设计、结构选择等关键问题,重点论述了混合模型在不同任务场景下的应用。指出混合建模的关键在于问题和模型结构的匹配,而提高机理子模型性能,获取高质量宽范围的数据,深化对过程机理的理解,形成更有效率的混合建模范式,这些都是现阶段提高混合建模性能的研究方向。 展开更多

关键词 过程系统工程 混合建模 机器学习 人工智能 神经网络

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神经网络建模方法在维生素C发酵过程中的应用 被引量：8

10

作者 花强 王树青 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期433-438,共6页

传统的标准“黑箱”型人工神经网络已较为广泛地应用于生化过程中的状态预估等多个方面，然而结合过程先验知识或部分机理模型的混合神经网络建模方法能给出更令人满意的结果.本文将其应用于2-酮基-l-古龙酸（2-KLG）发酵过程的状态估... 传统的标准“黑箱”型人工神经网络已较为广泛地应用于生化过程中的状态预估等多个方面，然而结合过程先验知识或部分机理模型的混合神经网络建模方法能给出更令人满意的结果.本文将其应用于2-酮基-l-古龙酸（2-KLG）发酵过程的状态估计，并将其结果与传统神经网络模型进行了比较，混合模型明显优于单一神经网络方法. 展开更多

关键词 神经网络 发酵 维生素C 酮基古龙酸

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基于混沌理论的混凝土裂缝开合度改进混合预测模型 被引量：2

11

作者 徐小枫 黄耀英 +2 位作者 徐耀 何一洋 颜剑 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期178-185,共8页

针对传统混凝土裂缝开合度统计模型对温度非线性因素和残差特性考虑不足导致预测效果不佳的问题,首先考虑温度非线性因素,建立裂缝开合度改进统计模型,进而借助混沌理论与相空间重构理论对改进统计模型的残差时间序列进行混沌特性分析... 针对传统混凝土裂缝开合度统计模型对温度非线性因素和残差特性考虑不足导致预测效果不佳的问题,首先考虑温度非线性因素,建立裂缝开合度改进统计模型,进而借助混沌理论与相空间重构理论对改进统计模型的残差时间序列进行混沌特性分析与相空间重构,采用遗传算法优化的BP人工神经网络对残差进行预测,最后集成获得改进混合预测模型对混凝土裂缝开合度进行预测。结合某泄水闸检修门库裂缝实测开合度,对比分析了传统统计模型、改进统计模型和改进混合预测模型的预测效果。结果表明:改进混合预测模型的预测误差更小,能有效改善裂缝开合度的预测效果。 展开更多

关键词 混凝土裂缝开合度 非线性因素 混沌理论 人工神经网络 改进混合预测模型

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