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基于HPSO-WNN的牵引变压器故障诊断算法研究 被引量:8
1
作者 付强 陈特放 朱佼佼 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期26-32,共7页
为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函... 为全面有效地诊断电力机车牵引变压器故障,提出一种基于混合粒子群算法的正交小波神经网络(HP-SO-WNN)方法,对牵引变压器进行综合测试和诊断。将色谱数据和电气试验数据作为正交小波神经网络的输入量,网络隐藏层采用具有正交性的小波函数db4作为基函数,利用混合粒子群算法获得正交小波神经网络的初始值并优化网络参数。试验结果证明,本文提出的HPSO-WNN确实可有效提高牵引变压器故障诊断速度和准确度。 展开更多
关键词 牵引变压器 正交小波神经网络 混合粒子群算法 故障诊断
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考虑不确定区间的电力负荷GELM-WNN预测方法 被引量:14
2
作者 李廷顺 王伟 刘泽三 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期315-320,共6页
为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相... 为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相似的分辨率尺度对其进行分析。使用GELM对WNN进行快速训练,通过迭代自适应抽样技术实现模型的不确定性评估,以概率区间形式输出电力负荷预测。提前24 h预测电力系统的最大负荷,结果表明,该方法的MAPE值低于1.1 %,优于灰度值预测和比率估计方法。 展开更多
关键词 预测区间 不确定性 电力负荷 小波神经网络 广义极限学习机
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经GA优化的WNN在交通流预测中的应用 被引量:8
3
作者 杨超 王志伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期149-151,共3页
针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市... 针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 交通流预测 遗传算法 小波神经网络 预测模型
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基于HMM和WNN的心音信号身份识别研究 被引量:2
4
作者 郭兴明 段赟 钟丽莎 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第12期4561-4564,共4页
将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法。该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经... 将隐马尔可夫模型(HMM)与小波神经网络(WNN)相结合,提出了一种基于心音信号的身份识别方法。该方法首先利用HMM对心音信号进行时序建模,并计算出待识别心音信号的输出概率评分;再将此识别概率评分作为小波神经网络的输入,通过小波神经网络将HMM的识别概率值进行非线性映射,获取分类识别信息;最后根据混合模型的识别算法得出识别结果。实验采集80名志愿者的160段心音信号对所提出的方法进行验证,并与GMM模型的识别结果进行了对比,结果表明,所选方法能够有效提高系统的识别性能,达到了比较理想的识别效果。 展开更多
关键词 心音信号 身份识别 隐马尔可夫模型 小波神经网络
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最优实验设计与Laplacian正则化的WNN的非线性预测控制 被引量:1
5
作者 任世锦 王高峰 +2 位作者 李新玉 杨茂云 徐桂云 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第5期927-940,共14页
提出了基于最优实验设计与Laplacian正则化的自适应小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)的非线性预测控制算法。该方法迭代地从WNN隐含节点候选集选取隐含小波神经元,并使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法调整... 提出了基于最优实验设计与Laplacian正则化的自适应小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)的非线性预测控制算法。该方法迭代地从WNN隐含节点候选集选取隐含小波神经元,并使用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)方法调整该节点参数。为了控制WNN的复杂度,提出采用Laplacian正则化和最优实验设计选择重要的WNN隐含节点,使用最小描述长度(Minimum description length,MDL)准则确定节点数量。使用在线基于Gustafson-kesscl(GK)的模糊满意聚类算法确定WNN初始参数值和权重更新策略,该策略具有直观性和物理意义。最后给出基于WNN线性化模型的预测函数控制方法。对工业焦化装置温度控制进行仿真,结果说明了算法的有效性。 展开更多
关键词 小波神经网络 扩展卡尔曼滤波 预测控制 Laplacian正则化 满意模糊聚类
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基于WNN-PID的直流电机位置跟踪控制 被引量:3
6
作者 顾洲 朱建忠 《电光与控制》 北大核心 2007年第3期118-121,共4页
提出了一种新颖的小波基神经网络的网络拓朴结构。通过该网络对对象进行在线辨识,得到其Jacobian信息,使用神经网络与模糊算法共同在线调整PID参数的方法,实现直流力矩电机位置的准确跟踪,仿真和实验表明:使用该方法能够实现电机位置的... 提出了一种新颖的小波基神经网络的网络拓朴结构。通过该网络对对象进行在线辨识,得到其Jacobian信息,使用神经网络与模糊算法共同在线调整PID参数的方法,实现直流力矩电机位置的准确跟踪,仿真和实验表明:使用该方法能够实现电机位置的准确跟踪;基本克服了一般神经网络控制对初始权值的依赖,大大提高了对象的辨识精度,增强了系统的动态响应品质,并具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 直流力矩电机 小波神经网络 辨识 自适应PID控制
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基于WNN的两种优化结果在预测控制中的应用 被引量:1
7
作者 刘青峰 尹久仁 杨润年 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期191-193,共3页
从优化小波神经网络的角度出发,对两种优化模型从理论上进行建模与推导;根椐预测控制的特点,提出离散小波神经网络模型GA分层优化方法及广义小波神经网络模型优化方法与预测控制相结合的新的应用途径。仿真结果证明了该方法的有效性和... 从优化小波神经网络的角度出发,对两种优化模型从理论上进行建模与推导;根椐预测控制的特点,提出离散小波神经网络模型GA分层优化方法及广义小波神经网络模型优化方法与预测控制相结合的新的应用途径。仿真结果证明了该方法的有效性和可行性,能使实际工程中的预测控制结果得到优化。 展开更多
关键词 小波神经网络 优化 预测控制
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基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计 被引量:1
8
作者 唐雪琴 徐宗昌 +1 位作者 甘旭升 黄书峰 《现代防御技术》 北大核心 2012年第1期166-170,共5页
针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。
关键词 小波神经网络 人工鱼群算法 优化设计 算法改进
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基于WNN-PSO的压力测量与校正方法 被引量:1
9
作者 李晓斌 刘丁 左磊 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1662-1665,共4页
对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙... 对压力(差压)传感器普遍存在的温度影响问题,以及目前常规压力(差压)传感器无法直接准确测量较高温气体压力的问题,本文提出了基于小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)方法的动态测量与校正方法,通过与已有方法的仿真比较,以及对阳极焙烧系统中高温烟气压力的实际测量应用表明,该方法优于原有的BP、WNN测量和校正方法. 展开更多
关键词 小波神经网络(wnn) 粒子群(PSO)优化 高温气体压力测量 非线性校正
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基于ADE-WNN的水电机组振动故障诊断方法 被引量:3
10
作者 徐艳春 方绍晨 刘宇龙 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第4期84-89,共6页
水电机组振动特征和故障类型之间存在复杂的非线性关系,结合小波神经网络和自适应差分进化法,提出一种新型水电机组振动故障诊断方法。该算法具有进化计算和群体智能的特点,能够根据个体的状态自适应调节交叉概率因子和缩放因子;自适应... 水电机组振动特征和故障类型之间存在复杂的非线性关系,结合小波神经网络和自适应差分进化法,提出一种新型水电机组振动故障诊断方法。该算法具有进化计算和群体智能的特点,能够根据个体的状态自适应调节交叉概率因子和缩放因子;自适应差分进化算法应用于小波神经网络的参数搜索中,加快了小波神经网络的训练速度,提高了网络训练精度。实验结果表明:该方法比传统的基于BP神经网络和小波神经网络的故障诊断方法,具有更高的准确度和更快的诊断速度。 展开更多
关键词 故障诊断 水电机组 小波神经网络 自适应差分进化
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基于WNN和EGA的信息安全风险评估 被引量:2
11
作者 刘明生 孙树静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第22期125-128,共4页
为克服传统信息安全风险评估模型在人为权重分配中的主观性,提出一种基于小波神经网络(WNN)和熵权-灰色关联(EGA)的信息安全风险定量评估模型。该模型利用WNN得到风险事件的风险值以及各个实体的风险统计状况,通过EGA得到该风险状况排序... 为克服传统信息安全风险评估模型在人为权重分配中的主观性,提出一种基于小波神经网络(WNN)和熵权-灰色关联(EGA)的信息安全风险定量评估模型。该模型利用WNN得到风险事件的风险值以及各个实体的风险统计状况,通过EGA得到该风险状况排序,并计算平均风险水平,从而有效评估信息系统的安全风险。 展开更多
关键词 信息安全风险评估 小波神经网络 BP神经网络 熵权-灰色关联
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基于WNN的BP算法的多传感器数据融合研究
12
作者 张宇林 朱小六 徐保国 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2009年第3期21-23,共3页
小波神经网络(WNN)是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。采用基于WNN的BP权值平衡算法对多传感器测量的结果进行特征级的数据融合,融合结果提供给决策级判断。该融合算... 小波神经网络(WNN)是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景。采用基于WNN的BP权值平衡算法对多传感器测量的结果进行特征级的数据融合,融合结果提供给决策级判断。该融合算法避免了BP网络收敛速度慢,易产生局部最优解等缺点,提高了学习的速度、精度。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波神经网络 BP算法 多传感器 数据融合
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基于WNN空调机组故障诊断
13
作者 李冬辉 刘浩 《电子测量技术》 2003年第6期10-11,共2页
本文中详细阐述小波神经网络(WNN)的结构、原理,在探讨智能大厦中空调机组的主要故障的基础上,提出应用小波神经网络的诊断方案。经过MATLAB仿真运行证明,在相同的条件下,WNN网络在故障诊断的准确率及训练速度方面均优于传统的BP网络。
关键词 小波神经网络 wnn 空调机组 故障诊断 Mayer小波
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基于WNNs的ADS与多雷达航迹融合算法 被引量:3
14
作者 吴文浩 李悦丽 +1 位作者 洪鼎松 程晓航 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第27期225-227,248,共4页
基于分布式多传感器航迹融合系统,采用小波神经网络(Wavelet Neural Networks,WNNs)理论,研究了自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance,ADS)与多雷达信息的航迹融合问题。以位置方差权重因子和报告周期权重因子构建WNNs,并实... 基于分布式多传感器航迹融合系统,采用小波神经网络(Wavelet Neural Networks,WNNs)理论,研究了自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance,ADS)与多雷达信息的航迹融合问题。以位置方差权重因子和报告周期权重因子构建WNNs,并实时估计各航迹信息的可信度,融合输出综合航迹。仿真结果表明,该算法对航迹的融合结果优于互协方差融合等算法,并具有更强的鲁棒性,有效提高了监视能力的完整性。 展开更多
关键词 空中交通管制 航迹融合 小波神经网络 自动相关监视 可信度
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PCA-WNN模型在导水裂隙带高度预测中的应用研究 被引量:9
15
作者 邱梅 许高瑞 +1 位作者 宋光耀 施龙青 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第6期27-36,共10页
导水裂隙带是煤层顶板水害的主要通道,准确预计导水裂隙带高度是预测和防治煤层顶板水害的首要任务。基于导水裂隙带发育的复杂性及其影响因素之间的相关性,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采高、工作面斜长、硬岩岩性比例系数、... 导水裂隙带是煤层顶板水害的主要通道,准确预计导水裂隙带高度是预测和防治煤层顶板水害的首要任务。基于导水裂隙带发育的复杂性及其影响因素之间的相关性,结合煤矿生产实际和工程地质理论,选取采高、工作面斜长、硬岩岩性比例系数、采深和煤层倾角作为主控因素,利用线性回归拟合及灰色关联分析法分析各主控因素与导水裂隙带发育高度的相关性。将主成分分析(principal component analysis,PCA)与小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合,通过PCA消除各主控因素间的相关性及冗余信息,构造无相关性的主成分作为WNN的输入因素,建立导水裂隙带高度预测的PCA-WNN模型。结果表明:PCA-WNN模型能有效消除因素间的相关性,预测相对误差为-6.66%~6.13%,平均4.46%,较单纯的WNN模型预测精度高且稳定。将该模型应用于山东新巨龙煤矿1302N工作面,得到了较为准确的预测结果,为导水裂隙带高度预测提供了新方法。 展开更多
关键词 PCA-wnn模型 导水裂隙带高度 相关性分析 主成分分析 小波神经网络
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基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法 被引量:1
16
作者 刘俊勇 高曙 +1 位作者 罗帆 魏万淇 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期132-137,共6页
为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风... 为更有效地实现具有复杂性、时变性及非线性的机场滑行道安全风险预警,降低事故发生率,针对小波神经网络(WNN)训练过程易陷入局部最优以及训练不稳定等影响预测准确性问题,采用蝙蝠算法(BA)优化WNN,设计和实现基于BA-WNN的滑行道安全风险预警方法,并将其与BP神经网络(BPNN)、WNN、遗传算法优化小波网络(GA-WNN)等3种方法进行有效性对比。结果表明:BA-WNN方法的预警准确率最高(约为84%),在所有工况下误警率都较低。 展开更多
关键词 风险预警 预警指标 滑行道 蝙蝠算法(BA) 小波神经网络(wnn)
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基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测 被引量:12
17
作者 高毅 李盛伟 +2 位作者 迟福建 葛磊蛟 张东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期62-66,共5页
为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小... 为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 人群搜索算法 光伏输出功率 小波神经网络 优化
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基于IGA优化WNN的产品质量建模方法
18
作者 焦国帅 孔金生 万百五 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第16期210-212,共3页
针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,给出了基于改进的遗传算法(IGA)优化小波神经网络(WNN)结构的产品质量建模方法。仿真实例表明:该建模方法既保留了GA的全局搜索能力和WNN学习算法简单有... 针对某轧钢厂的热连轧产品质量生产过程,对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,给出了基于改进的遗传算法(IGA)优化小波神经网络(WNN)结构的产品质量建模方法。仿真实例表明:该建模方法既保留了GA的全局搜索能力和WNN学习算法简单有效的特点,又具有网络训练速度快、建模精度高等优点,表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 轧钢生产过程 产品质量建模 遗传算法 小波神经网络
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改进的WNN在蓄电池SOC估算中的应用 被引量:9
19
作者 谢思宇 王萍 王智爽 《电源学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期199-206,共8页
蓄电池的荷电状态SOC(state of charge)是影响电动汽车行驶安全的一项重要指标,针对此,提出一种改进的小波神经网络WNN(wavelet neural network)模型对SOC进行估算,根据历史实验数据,对影响电池SOC的相关参数采用主成分分析PCA(principa... 蓄电池的荷电状态SOC(state of charge)是影响电动汽车行驶安全的一项重要指标,针对此,提出一种改进的小波神经网络WNN(wavelet neural network)模型对SOC进行估算,根据历史实验数据,对影响电池SOC的相关参数采用主成分分析PCA(principal component analysis)处理,再用遗传算法GA(genetic algorithm)优化WNN模型的权值、阈值,进而对蓄电池进行SOC估算。结果表明,基于主成分分析与遗传算法优化后的WNN可更加精确地对电动汽车蓄电池进行SOC估算,且收敛性好。 展开更多
关键词 电动汽车 荷电状态 主成分分析 遗传算法 小波神经网络
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基于MEEMD-PE与CS-WNN模型的网络时延预测 被引量:3
20
作者 时维国 国明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期184-190,共7页
针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavele... 针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点,提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition,MEEMD)-排列熵和布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)优化的小波神经网络(wavelet neural network,WNN)时延预测算法。首先通过MEEMD对网络诱导时延序列进行处理,分别计算各模态的排列熵值,对复杂度相近的模态进行重组后得到新的子序列,从而达到降低建模复杂度和减少计算量的目的;然后利用CS算法优化的WNN预测新的子序列;最后叠加各子序列预测结果以获得时延序列的最终预测值。仿真表明,该算法具有较好的预测精度,能反映时延序列的总体趋势,可有效地降低异常值影响等优点。 展开更多
关键词 网络控制系统 改进的集总平均经验模态分解 排列熵 布谷鸟算法 小波神经网络 时延预测
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