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基于神经网络和模糊理论的短期负荷预测 被引量：15
1
作者 赵宇红 唐耀庚 张韵辉 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期107-110,共4页
电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性... 电力系统负荷预测是能量管理系统(EMS)的重要组成部分,它对电力系统的运行、控制和计划都有着非常重要的影响,提高电力系统负荷预测的准确度既能增强电力系统运行的安全性,又能改善电力系统运行的经济性,但负荷预测的复杂性、不确定性使传统的基于解析模型和数值算法的模型难以获得精确的预测负荷。为提高电力系统短期负荷预测准确度,构建了一种新型的负荷预测模型。该模型首先采用多层前馈神经网络,以与预报点负荷相关性最大的几种因素作为输入因子,以改进BP算法作为预测算法,来获得预报日相似日负荷曲线;然后引入自适应模糊神经网络,用于预测预报日的最大、最小负荷;针对模糊神经元的权值更新问题,采用一种新的权值更新算法———一步搜索寻优法,在获得预报日相似日各点负荷和最大、最小负荷的基础上,通过纵向变换,对预报日的负荷修正,进一步减小预测误差。用上述模型和算法预测某地区电网的短期负荷,取得了良好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 多层前馈神经网络 改进BP算法 自适应模糊神经网络 一步搜索寻优法
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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法 被引量：5
2
作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期107-109,144,共4页
标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(I... 标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。 展开更多
关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进递推最小二乘算法
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基于前向神经网络的非线性时变系统辨识改进EKF算法 被引量：4
3
作者 于开平 牟晓明 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期5-8,共4页
为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步... 为了克服传统扩展卡尔曼滤波算法进行参数估计时可能产生的新数据失效问题,提出了一种改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)步骤,然后将改进步骤做为人工神经网络的学习算法用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。与传统的扩展卡尔曼滤波步骤相比克服了新数据的饱和现象,可以更好地反映系统时变特征。通过一个单变量一般时变非线性系统和一个三自由度非线性时变刚度结构系统算例,仿真验证了新算法在辨识精度和计算量方面的改进特性。 展开更多
关键词 非线性时变系统 多层前向神经网络 系统辨识 改进扩展卡尔曼滤波算法
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用多层前馈网络进行三维储层参数反演的方法 被引量：4
4
作者 张繁昌 印兴耀 《石油大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2004年第1期31-35,共5页
地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据... 地震反演的主要任务是依据地震资料并综合利用地质、测井等资料得到地下地层的详细信息。三维地震反演需要处理庞大的地震数据体 ,同时在反演过程中既要考虑模型和测井的约束 ,又要考虑地震在横向上的连续性。将地震反演看作是地震数据到储层参数的模糊映射 ,并利用神经网络建立了这种映射关系。针对网络收敛速度慢、学习时间长等缺陷 ,提出了一种学习率自适应调整算法。该算法使每个权都有自己的学习率 ,使网络的训练速度大幅度提高。利用该方法进行地震反演 ,抛开了褶积模型的限制 ,也无须已知地震子波。外推过程是在三维空间内进行的 ,所得的储层参数数据体保持了横向上合理自然的连续性。对该数据体进行三维可视化解释 ,可以直接描述储层的空间展布。 展开更多
关键词 三维地震反演 储层参数 数据体 地震反演法 地震资料 地震子波
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用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区 被引量：1
5
作者 谢希权 易华 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2002年第1期39-42,共4页
多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计... 多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。 展开更多
关键词 结构自适应前馈网络 解算 多目标导弹攻击区 多目标攻击 空对空导弹 攻击区 多层前馈神经网络
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事件检测概率神经网络模型的建立与验证 被引量：2
6
作者 覃频频 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2006年第4期70-74,共5页
在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型.采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前... 在对概率神经网络(PNN)的分类机理、输入向量选取和网络设置分析的基础上,建立了用于识别两类事件模式(无事件模式和有事件模式)的事件检测PNN模型.采用高速公路路段I-880实地线圈数据集和事件数据集验证模型,通过比较PNN模型与多层前向神经网络(MLF)模型的结果,发现无论对于向北、向南或混合方向的高速公路事件检测,PNN模型的检测率(DR)比MLF模型高;平均检测时间(MTTD)比MLF模型短;但误报率(FAR)较高.概率神经网络是高速公路事件检测的一种有效算法,其在理论基础、算法和学习速度等方面比多层前向神经网络具有优势. 展开更多
关键词 事件检测 概率神经网络 多层前向神经网络
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基于跨越连接的多层前馈神经网络结构分析
7
作者 唐云岚 高妍方 +1 位作者 谭旭 陈英武 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第32期45-47,共3页
任何连接方式的神经网络总可以归结为跨越连接网络。在传统多层前馈神经网络算法的基础上,提出了完全全连接神经网络的概念,给出了基于跨越连接的多层前馈神经网络算法。通过分析多层前馈神经网络的误差函数,从理论上证明了:相对于无跨... 任何连接方式的神经网络总可以归结为跨越连接网络。在传统多层前馈神经网络算法的基础上,提出了完全全连接神经网络的概念,给出了基于跨越连接的多层前馈神经网络算法。通过分析多层前馈神经网络的误差函数,从理论上证明了:相对于无跨越连接网络,基于跨越连接的多层前馈神经网络能以更加简洁的结构逼近理想状态。最后,用一个隐层神经元解决了XOR问题。 展开更多
关键词 跨越连接 多层前馈神经网络 隐层结构 XOR问题
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动态系统多层网络模型的递推辨识算法研究
8
作者 董嘉文 钱积新 孙优贤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第4期10-14,共5页
本文基于对多层前向神经网络学习训练获得最优权集合过程看成是非线性动态系统模型参数自组织、自学习的辨识过程，阐述了基于多层前向网络描述体系的定常和时变非线性动态系统的ＧＢＰ（广义反向传播算法）自适应递推辨识算法和模型的... 本文基于对多层前向神经网络学习训练获得最优权集合过程看成是非线性动态系统模型参数自组织、自学习的辨识过程，阐述了基于多层前向网络描述体系的定常和时变非线性动态系统的ＧＢＰ（广义反向传播算法）自适应递推辨识算法和模型的校验．ＧＢＰ递推算法包括在采样时间段上的纵向参数辨识过程和时序上的横向滑动辨识过程，它是现有多层网络学习算法的拓广，仿真研究表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 多层前向 神经网络 非线性 动态系统
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基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法 被引量：2
9
作者 钟云胜 郝加波 腾云 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第8期2379-2382,共4页
针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地作出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为;然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的... 针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地作出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为;然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为;另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。 展开更多
关键词 行为选择机制 机器人控制 多层感知前馈神经网络 简化粒子群算法
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一种改进的多层前馈神经网络结构研究 被引量：2
10
作者 徐志英 《科学技术与工程》 2009年第17期4973-4977,共5页
通过将传统多层前馈神经网络结构改造为具有跨层连接的网络,提出了相应的多层前馈神经网络改进算法。通过分析网络误差函数,从理论上证明了:相对于无跨层连接网络,有跨层连接网络能以更加简洁的结构逼近理想状态。最后,用一个隐层神经... 通过将传统多层前馈神经网络结构改造为具有跨层连接的网络,提出了相应的多层前馈神经网络改进算法。通过分析网络误差函数,从理论上证明了:相对于无跨层连接网络,有跨层连接网络能以更加简洁的结构逼近理想状态。最后,用一个隐层神经元解决了传统网络必须用两个隐元才能解决的异或问题。 展开更多
关键词 多层前馈神经网络 跨层连接 隐层结构
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