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重载货车常用制动工况下制动缸压力预测与拟合
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作者 王鼎 熊芯 马忠 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期71-80,88,共11页
在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过... 在重载列车纵向动力学系统中,制动系统的制动及缓解特性关键参数对车钩力仿真的影响至关重要。基于线路试验实测数据,建立小波神经网络模型,对制动缸升压时间进行预测;采用拟合的方法,获取整个制动缓解过程中各阶段的制动缸压力值;通过残差分析和检验,拟合模型的结果得以验证。通过给出的计算模型,可在已知主控机车列车管减压量以及任何1位制动缸压力值的条件下,对列车制动缓解过程中各个位置制动缸压力进行计算,为纵向动力学车钩力仿真提供参数基础。 展开更多
关键词 重载货车 常用制动 制动缸压力 小波神经网络模型 拟合残差分析
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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量:1
2
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
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基于改进EMD-LSTM的混凝土坝变形预测模型 被引量:1
3
作者 欧斌 张才溢 +4 位作者 陈德辉 王子轩 杨石勇 杨霖 傅蜀燕 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期93-99,共7页
针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处... 针对混凝土坝变形监测数据的非线性和复杂性等特征,为提高混凝土坝变形预测的精度,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)法和长短期记忆(LSTM)神经网络的混凝土坝变形预测模型。该模型采用小波阈值方法对EMD法分解的高频分量进行优化处理,在去除数据噪声的同时,尽可能保留原始数据的特征信息,并运用LSTM神经网络对处理后的数据进行时序预测。实例验证结果表明,该模型能够准确模拟坝体变形过程,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形 经验模态分解法 长短期记忆神经网络 小波阈值 预测模型
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基于改进WNN的作战飞机维修保障能力评估方法
4
作者 游亮 王莉莉 +2 位作者 蔡忠义 魏杨沁 金建刚 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第10期74-81,共8页
针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛... 针对现有作战飞机维修保障能力评估中评估结果误差较大、不确定性较高等问题,提出一种基于改进小波神经网络的飞机维修保障能力评估方法。依据IPO&E模型建立飞机维修保障能力评估指标体系;利用麻雀搜索算法提高小波神经网络的收敛稳定性与评估准确性;基于分级量化理论对原始数据进行处理,并开展作战飞机维修保障能力评估。算例分析表明,所提方法的评估结果与收集到的维修保障能力评估数据仅有2.4%误差,稳定性优于其他神经网络,可为作战飞机维修保障能力评估提供可行方法。 展开更多
关键词 能力评估 小波神经网络 IPO&E模型 飞机维修保障
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电力自动化系统中的智能技术应用
5
作者 邓历桃 《集成电路应用》 2024年第12期178-179,共2页
阐述人工智能技术在电气自动化中的应用优势,探讨人工智能在电力工程自动化中的应用方法,包括构建数据预处理动态模型、基于小波神经网络布控智能节点、回归差值自动控制系统。
关键词 智能控制 数据处理动态模型 小波神经网络 回归差值自动控制
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小波网络模型及其在日流量预测中的应用 被引量:7
6
作者 鞠琴 余钟波 +3 位作者 郝振纯 欧耿鑫 佘超 刘德东 《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第1期47-52,共6页
基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效... 基于小波分析和人工神经网络两者的优点,本文尝试将小波分析与ANN结合建立松散型WNN耦合模型,通过小波变换把南告水库的日流量序列分解成不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用BP神经网络进行预测,最后利用小波重构得到整体的预测效果,并与传统BP模型结果相比较.研究结果表明,该方法提高了预报精度,可以成功地用于水文模拟和预测. 展开更多
关键词 小波分析 BP神经网络 小波神经网络 A Trous算法 日流量预测
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爆破振动特征参量的BP小波预测 被引量:5
7
作者 张在晨 林从谋 +2 位作者 黄志波 徐亮 葛冰洋 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第1期77-81,共5页
以福建泉州南惠高速公路NH5标段路基爆破开挖工程为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最大单孔药量、单段最大药量、总药量和爆源距离作为影响爆破振动的主要因素,建立BP小波神经网络模型.对质点的水平径向、水平... 以福建泉州南惠高速公路NH5标段路基爆破开挖工程为实例,运用人工神经网络原理,以孔径、孔深、孔距、排距、最大单孔药量、单段最大药量、总药量和爆源距离作为影响爆破振动的主要因素,建立BP小波神经网络模型.对质点的水平径向、水平切向、垂直方向等3个方向分别预测其爆破振动速度峰值及频率,并将预测结果与BP神经网络、支持向量机的预测结果进行对比.实验结果表明:BP小波神经网络的爆破振动速度峰值-频率模型预测收敛快、精度高,优于标准BP网络和支持向量机模型,其结果更加符合国家标准GB 6722-2003《爆破安全规程》的评价要求. 展开更多
关键词 爆破振动 主频率 BP小波神经网络模型 预测
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改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量:7
8
作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多
关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
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基于AE时间序列的岩爆预测模型 被引量:28
9
作者 彭琦 张茹 +2 位作者 谢和平 曲宏略 龙盎 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1436-1440,共5页
根据现场岩爆监测中声发射(AE)时间序列的特点,采用小波神经网络与突变理论,建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型,对声发射时间序列进行了拟合与预测;再运用突变理论对预测的声发射建立了岩... 根据现场岩爆监测中声发射(AE)时间序列的特点,采用小波神经网络与突变理论,建立了一种新的岩爆预测模型。该模型首先针对监测到的声发射建立小波神经网络模型,对声发射时间序列进行了拟合与预测;再运用突变理论对预测的声发射建立了岩爆突变预测模型。通过实例分析表明,声发射的预测精度较高,岩爆预测结果与现场情况一致,证明了该模型工程实用性较强。 展开更多
关键词 岩爆 AE 小波神经网络 突变理论 预测模型
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浅层地下水位预测的小波网络模型 被引量:11
10
作者 王文圣 廖杰 丁晶 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期62-66,共5页
针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络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。实例计算结果表明 ,建议模型不... 针对浅层地下水位时间序列动态变化的非线性和复杂性 ,提出了基于小波分析与人工神经网络相结合的预测方法———小波网络模型。小波网络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。实例计算结果表明 ,建议模型不同预见期的拟合和检验精度很高。小波网络模型延长了预见期 ,提高了预报精度。 展开更多
关键词 小波分析 人工神经网络 小波网络模型 地下水位预测
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基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法 被引量:6
11
作者 牛春峰 刘世平 王中原 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2012年第2期29-32,共4页
为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数... 为了解决弹载MEMS陀螺实时输出预测问题,提高陀螺输出预测精度并减小计算量,通过分析弹载陀螺信号时间序列特性,结合小波分析和神经网络两种方法的优势,提出了一种基于小波神经网络的MEMS陀螺输出预测方法。选取并优化神经网络结构参数,利用实测陀螺数据对建立的小波神经网络进行训练,并预测出未来一段较短时间的陀螺输出值。与陀螺实测值和ARMA模型预测结果的对比发现,小波神经网络方法有效地提高了MEMS陀螺输出预测的精度、减小了计算量,从而验证了该方法的有效性和精度。 展开更多
关键词 MEMS陀螺仪 小波神经网络 ARMA模型
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基于神经网络的预测模型的比较研究 被引量:10
12
作者 刘旭 于国祥 沈西挺 《河北省科学院学报》 CAS 2007年第4期7-12,共6页
随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结... 随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现。针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用于预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围。以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度。预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高。相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性。 展开更多
关键词 预测模型 BP神经网络模型 L-M算法 RBF神经网络模型 小波神经网络模型 组合神经网络模型
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基于人工免疫系统小波网络的电力市场出清价预测 被引量:4
13
作者 左幸 马光文 +2 位作者 梁武湖 吴世勇 涂扬举 《水力发电》 北大核心 2006年第1期13-15,共3页
市场出清价具有非线性和多时间尺度的特性,而小波网络具有多分辨和非线性逼近的功能。为此,采用人工免疫系统优化小波网络各个参数,用优化后的小波网络来描述市场出清价的变化规律并对次日市场出清价进行预测。研究结果表明,人工免疫系... 市场出清价具有非线性和多时间尺度的特性,而小波网络具有多分辨和非线性逼近的功能。为此,采用人工免疫系统优化小波网络各个参数,用优化后的小波网络来描述市场出清价的变化规律并对次日市场出清价进行预测。研究结果表明,人工免疫系统小波网络预测精度较高,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 免疫算法 小波分析 人工神经网络 小波网络 市场出清价
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两种模型在城市建筑火灾预测中的应用分析 被引量:5
14
作者 王威 韩阳 赵月平 《消防科学与技术》 CAS 2006年第3期347-350,共4页
针对目前城市建筑火灾预测研究的情况,综合分析了改进后的GM(1,1)模型和小波神经网络模型的建模理论和特点。通过对两种模型进行比较发现,两种模型优缺点明确,在一定程度上可以互补,应根据实际情况选择适当的模型。
关键词 建筑火灾 灰色理论 小波神经网络 预测模型
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双小波神经网络迭代的漏磁缺陷轮廓重构技术 被引量:5
15
作者 徐超 王长龙 +2 位作者 孙世宇 陈鹏 绳慧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期730-735,共6页
在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF... 在二维漏磁缺陷重构中,建立基于径向基小波神经网络(RWBF)的正演和反演模型,提出了一个反馈形式的双小波神经网络迭代模型,通过迭代使目标函数最小化,实现对缺陷轮廓的快速逼近。用仿真和实验获取的训练样本分别对正演和反演模型的RWBF进行训练。为了提高径向基神经网络的适应性和精度,提出了一种新的训练算法。首先确定最优分解层数,然后利用梯度下降法修正网络的权值。对不同分辨率和不同信噪比下的漏磁信号进行了重构,并与其他方法进行了比较。结果表明,双小波神经网络迭代模型能够实现漏磁缺陷的精确逼近,具有良好的鲁棒性,是有效的二维轮廓重构方法。 展开更多
关键词 人工智能 双小波神经网络迭代模型 二维缺陷重构 多分辨率逼近 材料检测与分析技术
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基于小波神经网络的航空发动机建模研究 被引量:4
16
作者 卓刚 孙健国 杨刚 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期728-731,共4页
提出将多个多输入单输出小波神经网络 (WNN)组合构造多输入多输出 (MIMO)的 WNN来逼近 MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法 ,并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训... 提出将多个多输入单输出小波神经网络 (WNN)组合构造多输入多输出 (MIMO)的 WNN来逼近 MIMO非线性动态系统的快速而简单的实现方法 ,并采用高效率的初始化方法缩短了训练时间。采用某型航空发动机在飞行包线内均匀分布的工作点参数来训练 ,建立了全包线适用的动态小波神经网络航空发动机模型 ,用交叉验证的方法检验表明在全包线内有较高的精度及泛化能力。与反传算法神经网络 (BPNN)、径向基函数神经网络 (RBFNN)建立的动态模型在精度及泛化能力等方面做比较 ,结果表明 WNN建立的模型训练精度高而且泛化能力强。 展开更多
关键词 小波变换 小波神经网络 航空发动机建模 BP神经网络 RBF神经网络
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基于灰色理论的小波神经网络对瓦斯涌出量的预测 被引量:35
17
作者 谷松 崔洪庆 冯文丽 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期964-966,共3页
将灰色理论引入到收敛速度快、预测精度高的小波神经网络,使灰色理论和小波神经网络有机地结合起来,建立了瓦斯涌出量的预测新模型,经训练和实验结果表明,该方法对所预测的结果比较理想,能够达到准确指导实践的要求.
关键词 灰色系统理论 小波神经网络 瓦斯涌出量 预测
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基于小波分解的凡纳滨对虾养殖水体水质的仿真研究 被引量:2
18
作者 刘明 李由明 +1 位作者 王平 李晓梅 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2013年第17期170-172,共3页
依据凡纳滨对虾养殖水体中测定的水质数据,利用ARMA模型和神经网络模型两种方法对水质动态进行预测和分析,提出了一种基于小波分解且针对凡纳滨对虾养殖水体水质预测的ARMA模型,且ARMA(p,q)模型中的p值和q值分别为4和2。预测结果表明,... 依据凡纳滨对虾养殖水体中测定的水质数据,利用ARMA模型和神经网络模型两种方法对水质动态进行预测和分析,提出了一种基于小波分解且针对凡纳滨对虾养殖水体水质预测的ARMA模型,且ARMA(p,q)模型中的p值和q值分别为4和2。预测结果表明,所建立的预测模型精度较高。将ARMA模型预测的结果与神经网络预测的结果进行了对比后发现,基于小波分解的ARMA模型对对虾养殖水体水质预测的有效性和准确性优于神经网络预测模型。 展开更多
关键词 小波分解 ARMA模型 神经网络模型 凡纳滨对虾 亚硝酸盐
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基于小波神经网络矿山安全的评价模型 被引量:16
19
作者 郭亚军 张士昌 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期702-705,共4页
煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23... 煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值. 展开更多
关键词 小波神经网络 矿山安全 评价模型
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基于小波神经网络的期权定价模型 被引量:10
20
作者 张鸿彦 林辉 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期716-720,共5页
Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类,以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP... Black-Scholes模型所要求的假设条件在真实的市场条件下往往不能满足.提出了一种新的应用小波神经网络进行预测的欧式期权定价模型.将期权按钱性进行分类,以一种新的加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过小波神经网络模型、BP网络模型和Black-Scholes模型来预测香港恒指买权的价格.实证结果表明,将一种加权的隐含波动率作为输入变量的小波神经网络模型优于Black-Scholes模型和其他神经网络模型.因此该模型可以更有效地预测欧式期权价格. 展开更多
关键词 期权定价 小波神经网络 BLACK-SCHOLES模型 隐含波动率
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