基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

1

作者 杨彦霞 王普 +2 位作者 高学金 高慧慧 齐泽洋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-49,共12页

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络(radial basis function neural network RBFNN) 自组织 列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt LM)算法 混合双层 优化学习 泛化性能

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面向三维重建的自适应列文伯格-马夸尔特点云配准方法 被引量：15

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作者 曾俊飞 杨海清 吴浩 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第3期137-142,共6页

针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素... 针对三维重建时点云配准过程易受环境噪声、点云曝光、光照、物体遮挡等因素的影响,以及传统ICP配准算法配准精度低、耗时长等问题,提出一种基于自适应列文伯格-马夸尔特迭代式的点云配准方法。首先,对初始点云数据采用统计滤波和体素栅格滤波相结合的方式进行降噪预处理;然后,对滤波后的点云进行分层,剔除位于层外的外点数据,以提高后续点云配准的精度;针对传统点云特征描述方法计算量大的问题,使用平滑度参数提取点云特征,以提升点云配准的效率;最后,根据点云特征建立帧间点到线及点到面的约束关系,采用改进的列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)方法完成点云配准,构建较理想的三维重建模型。实验结果表明,提出的点云配准方法适用于室内及室外场景的三维重建,环境适应性强,且点云配准精度和效率都有较大提升。 展开更多

关键词 三维重建 点云配准 点云特征 平滑度 列文伯格-马夸尔特

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一种融合GBRT-EN和LM的AOA室内定位算法

3

作者 姜淑娜 余超 +2 位作者 穆慧珍 罗宇婧 赵昆 《导航定位学报》 北大核心 2025年第5期76-83,共8页

针对到达角(AOA)测量值易受室内非视距(NLOS)环境影响导致定位精度较低的问题,提出一种将梯度渐近回归树(GBRT)和弹性网络(EN)相结合的组合模型(GBRT-EN)对AOA测量值进行修正,并使用列文伯格-马夸特(LM)方法实现结果解算的AOA室内定位算... 针对到达角(AOA)测量值易受室内非视距(NLOS)环境影响导致定位精度较低的问题,提出一种将梯度渐近回归树(GBRT)和弹性网络(EN)相结合的组合模型(GBRT-EN)对AOA测量值进行修正,并使用列文伯格-马夸特(LM)方法实现结果解算的AOA室内定位算法:利用GBRT模型对AOA测量值进行初步修正以减小NLOS误差;然后用EN网络对修正后的AOA测量值进行误差补偿;最后使用LM算法解算目标位置。实验结果表明:无论是在静态还是动态条件下,上述算法既可以减弱室内NLOS环境对AOA测量值的干扰,又能够降低定位误差,从而获得较好的定位效果;尤其在动态情况下,相较于现有的其他3种定位算法,提出算法的定位误差可分别减少19.64%、29.69%和41.56%,能够提高定位精度。 展开更多

关键词 到达角(AOA) 室内定位 非视距(NLOS) 梯度渐近回归树(GBRT) 弹性网络(EN) 列文伯格-马夸特(LM)算法

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基于相似日LM神经网络的高校图书馆能耗预测 被引量：5

4

作者 王茜 于军琪 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 北大核心 2022年第3期459-465,共7页

图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国... 图书馆在高校建筑中具有非常重要的地位,有较大的节能潜力.然而,近年来对于高校图书馆建筑节能的研究偏少,本文通过提出一种基于相似日LM(Levenberg-Marquardt)神经网络的高校图书馆能耗预测模型,为高校图书馆能耗研究提供参考.以我国某高校图书馆为例,首先通过统计分析的方法得到影响图书馆能耗较为重要的因素,即室内人员、开放策略及气温.然后利用模糊聚类法划分相似日,依据相似日将原有数据进行筛选.接着将处理后的数据对预测模型进行训练.最后将改进后的预测模型与原预测模型的各项指标进行对比分析.依据对比结果可知,改进后模型的平均绝对百分比误差和均方误差分别降低了1.28%和23.06,拟合度提高了0.0421. 展开更多

关键词 能耗预测 高校图书馆 相似日 列文伯格-马夸尔特算法

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改进的LM神经网络工程地质综合评价模型 被引量：4

5

作者 王明生 吕希奎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第36期234-237,共4页

以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境... 以可靠的遥感地质信息为基础,采用步长自适应调整的Levenberg-Marquardt神经网络建立了工程地质灾害综合评价模型,实现对地质条件和地质灾害危险性的有效评价。通过对地质灾害危险性评价单元进行分析量化,将评价结果集成在三维地理环境中,实现了评价结果的三维可视化,实现对地质条件进行直观分析和评价。实例验证表明,基于步长自适应调整的LM神经网络具有准确度高、速度快的优点,是一种较为理想的工程地质综合评价方法。 展开更多

关键词 列文伯格-马夸尔特神经网络 工程地质 预测评价 步长自适应调整

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基于跳数修正与LM优化的DV-Hop改进算法 被引量：6

6

作者 高清源 徐曾春 胡平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期206-209,21,共5页

针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下,跳数与跳距估计存在误差的问题,提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值,提出了一种全网络的有效跳距;其次在信标节点与未知节点间多跳计算过... 针对DV-Hop定位算法在节点分布不均匀的传感器网络拓扑环境下,跳数与跳距估计存在误差的问题,提出了ILDV-Hop改进算法。首先基于信标节点间估计距离与真实距离的差值,提出了一种全网络的有效跳距;其次在信标节点与未知节点间多跳计算过程中增添了修正值,同时利用接收信号强度指示(RSSI)值优化单跳值的大小;最后采用列文伯格—马夸尔特算法估计未知节点的最优位置。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法以及基于拟牛顿迭代的DV-Hop算法相比,ILDV-Hop算法的定位误差分别减小了23%与10%左右,定位精度有了显著的提高。 展开更多

关键词 DV-HOP算法 有效跳距 跳数 列文伯格—马夸尔特算法

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基于LM算法的CRDS绝缘气体特征分解产物H_(2)S检测技术

7

作者 张欣冉 吴芳芳 +3 位作者 吕浩楠 钱文超 蒋安昊 张潮海 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期141-149,168,共10页

光腔衰荡光谱法(cavity ring-down spectroscopy,CRDS)以其灵敏度高、检测速度快等优势,被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域,对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数,如何拟合出衰... 光腔衰荡光谱法(cavity ring-down spectroscopy,CRDS)以其灵敏度高、检测速度快等优势,被应用于绝缘气体特征分解组分H2S的在线检测领域,对绝缘电气设备的故障状态诊断具有重要意义。衰荡时间作为进行浓度计算的关键参数,如何拟合出衰荡曲线实现衰荡时间的准确求解成为该技术领域的一大难点。而衰荡曲线的高精度拟合算法是决定CRDS精度的关键因素,选取STM32F407型号的单片机建立衰荡曲线模型,通过列文伯格-马夸尔特(LevenbergMarquardt,LM)算法对H2S气体在1578.1 nm处采集到的衰荡信号进行拟合并搭建CRDS实验平台进行验证,基于LM算法进行了仿真与实验,同时与最小二乘法进行对比。仿真结果显示,单片机拟合决定系数R2达到了0.996,与离线软件平台高度接近。在不同的气体浓度下的实验结果表明,拟合精度呈上升趋势。通过浓度标定实验实现了微量H2S的准确测量,气体实际值与测量值的相关系数为0.9925,结果的绝对误差不超过0.5×10-6。与基于最小二乘法的浓度测量结果相比,基于LM算法的浓度数据均方根值更小,检测准确性更高。 展开更多

关键词 光腔衰荡光谱法 列文伯格-马夸尔特算法 STM32单片机 衰荡时间 非线性拟合

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基于深度信念网络的短期负荷预测方法 被引量：181

8

作者 孔祥玉 郑锋 +2 位作者 鄂志君 曹旌 王鑫 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期133-139,共7页

电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐... 电力系统信息化的发展及配电网中分布式电源和电动汽车的大量接入,增加了用电模式的复杂性,对负荷预测的精确度和稳定性提出了更高的要求。提出了一种基于深度信念网络的短期负荷预测方法。该方法包括深度信念网络的构建、模型参数的逐层预训练和微调,以及模型的应用等步骤。在模型参数预训练过程中,采用高斯—伯努利受限玻尔兹曼机(GB-RBM)作为堆叠组成深度信念网络的第1个模块,使其能够更有效地处理对负荷有影响的多类型实值输入数据;并采用无监督训练和有监督训练相结合的部分有监督训练算法进行预训练;利用列文伯格—马夸尔特(LM)优化算法微调预训练阶段得到的网络参数,使其更快收敛于最优解。最后,以实际负荷数据进行算例分析,结果表明,在训练样本较大且负荷影响因素复杂的情况下,所提方法具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 电力系统 负荷预测 受限玻尔兹曼机 深度信念网络 列文伯格—马夸尔特算法

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面向复杂环境的LEO卫星终端群组定位技术

9

作者 张纯婧 屈德新 张更新 《无线电通信技术》 北大核心 2025年第4期771-779,共9页

为实现全球范围的高速、低时延通信,3GPP开始将非地面网络(Non-Terrestrial Networks,NTN)系统集成到5G演进及6G标准框架中,因此出现了新的位置服务需求。现有关于NTN终端定位的研究大多聚焦于单终端可视多卫星场景,但在任务协同、灾害... 为实现全球范围的高速、低时延通信,3GPP开始将非地面网络(Non-Terrestrial Networks,NTN)系统集成到5G演进及6G标准框架中,因此出现了新的位置服务需求。现有关于NTN终端定位的研究大多聚焦于单终端可视多卫星场景,但在任务协同、灾害救援、科考队协作等实际应用场景中,存在由一个行动团队组成的多终端区域群组。在复杂地形或受到环境电磁干扰环境下,群组成员单个终端的定位条件失效,可通过群组定位获得区域整体位置。群组定位通过群组内多个终端获得的卫星信号传播时延测量值,进行协作定位。由于该场景不同于单终端定位,传统的定位方法精度难以保证。提出了一种将Chan算法与迭代优化算法相结合的群组区域定位方案,以克服Chan算法受场景变化引起固定误差导致的定位精度不足的问题。仿真结果表明,该算法可有效实现多终端群组区域的定位,误差不超过移动管理所需的位置精度。保障了终端群组在全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)信号不可用条件下的移动性管理与波束管理性能,为卫星网络融合地面网络的未来6G技术发展提供新思路。 展开更多

关键词 非地面网络 终端群组 到达时间差 列文伯格-马夸尔特算法

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基于LM算法的集群电机系统能耗评估校正模型 被引量：2

10

作者 屈博 孙笑非 +6 位作者 张新鹤 黄伟 苏娟 杜松怀 翟庆志 孙若男 楼振义 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第18期44-50,共7页

为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损... 为了保证和提高电机系统能耗模型的计算精度与评估能力,该文提出了一种基于参数辨识理论的集群电机系统能耗校正方法。采用列文伯格-马夸尔特(levenberg-marquardt algorithm,LM)算法,对单台电机和集群电机系统的额定效率、额定可变损耗及不变损耗参数进行辨识,建立了电机能耗计算的校正模型。在此基础上,以典型三机集群电机系统为算例,搭建真实物理试验平台,对集群电机系统进行全域负载率能耗计算。结果表明,该文提出的能耗校正模型的计算误差远远小于能耗出厂模型(误差率不到1%),可以大幅降低集群电机系统的能耗计算误差,工程实用性较强,为电机用能系统的能耗评估和节能改造提供了一种有效的技术手段。 展开更多

关键词 模型 试验 集群电机系统能耗 列文伯格-马夸尔特算法 参数辨识

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基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型 被引量：9

11

作者 武小琳 栾凌 +1 位作者 潘连武 李海龙 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第2期157-163,共7页

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构... 输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。 展开更多

关键词 输变电工程 列文伯格-马夸尔特算法 卷积神经网络 自动计算模型 造价管控

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基于向导点法反演水文地质参数 被引量：1

12

作者 何金沙 李春光 +2 位作者 吕岁菊 杨佩瑶 黄传霁 《节水灌溉》 北大核心 2021年第10期13-17,共5页

为了研究观测井与向导点布置范围以及水文地质参数初值对反演结果的影响,利用二维承压含水层理想模型,分别建立观测井、向导点不同分布范围(占研究区面积16%、36%、64%、81%和100%)以及不同渗透系数场初值的地下水反演模型,讨论其反演... 为了研究观测井与向导点布置范围以及水文地质参数初值对反演结果的影响,利用二维承压含水层理想模型,分别建立观测井、向导点不同分布范围(占研究区面积16%、36%、64%、81%和100%)以及不同渗透系数场初值的地下水反演模型,讨论其反演规律。其中,初始渗透系数场与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R1,表示先验信息精度;初始渗透系数场经过PEST程序反演后的结果称为渗透系数估计场,与实际渗透系数场之间的均方根误差记作R2,表示参数估计精度,R2值越小反演精度越高。结果表明:随观测井、向导点分布范围增加,相应模型的R2值先减小后逐渐保持稳定;同时随向导点分布范围的增加,调用Modflow程序与优化迭代的次数减少;R1值增加,不同渗透系数初值模型的R2值、Modflow程序调用次数与优化迭代也会增加。由此看出,观测井与向导点分布范围越大,初始渗透系数场越接近真实值,反演结果越理想。研究成果为观测井与向导点的科学布置以及初始渗透系数场的取值提供了理论依据,有助于向导点法的推广。 展开更多

关键词 向导点法 向导点分布范围 观测井分布范围 水文地质参数反演 高斯-马夸尔特-列文伯格迭代算法 PEST

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柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测 被引量：2

13

作者 张帆 马庆国 +3 位作者 王子玉 曹如楼 李超凡 裴毅强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期473-481,共9页

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度. 展开更多

关键词 柴油机 Wiebe燃烧模型 列文伯格-马夸尔特算法 神经网络 随机森林算法

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基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究 被引量：1

14

作者 周正 台立钢 +1 位作者 陈志远 张禹 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期480-488,共9页

提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的... 提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。 展开更多

关键词 几何量计量 麻花钻刃带宽度 列文伯格-马夸尔特方法 二值化算法 视觉测量

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燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究 被引量：4

15

作者 张晓彤 石丽华 +2 位作者 宋丽娟 孙兆林 孙挺 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期94-99,共6页

硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱... 硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。 展开更多

关键词 燃料油 有机硫化物 色谱保留行为 遗传算法-多元线性回归法 BP神经网络 列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法 气相色谱硫化学发光检测法

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光腔衰荡光谱法中衰荡时间的优化提取 被引量：5

16

作者 姜亚军 赵建林 杨德兴 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1740-1745,共6页

采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉... 采用列文伯格-马夸尔特算法(L-M)和最小二乘法(LS)对带有高斯白噪音的两种模拟衰荡信号进行了拟合分析.结果表明:L-M相对于LS所得结果更准确,相对误差更小,抗噪音能力更强,且重复性更好.搭建了两种光腔衰荡光谱法系统,分别得到连续和脉冲衰荡信号,依据理论分析结果对实验数据进行了处理,所得结论与模拟结果一致. 展开更多

关键词 衰荡时间 光腔衰荡光谱法 最小二乘算法 列文伯格-马夸尔特算法

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基于LM法的换流站关键设备宽频建模方法研究 被引量：4

17

作者 董靓靓 王顺亮 +4 位作者 马俊鹏 刘天琪 彭光强 吴子豪 王若谷 《智慧电力》 北大核心 2022年第2期9-14,21,共7页

直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、... 直流输电系统换流站存在多种产生或传输谐波的电气设备,建立适用于仿真研究的换流站宽频模型十分重要。传统建模方法较为复杂,且不适用于低阶等效模型。因此,基于元件物理模型和阻抗特性,利用列文伯格-马夸尔特算法求解宽频模型参数、拟合阻抗特性曲线,并简化了宽频模型。然后据此建立了晶闸管、平波电抗器和换流变压器等换流站关键设备的宽频模型,验证了该方法的正确性。最后,将元件宽频模型等效电路应用于仿真模型,仿真对比表明宽频模型相比于理想模型,5次谐波幅值减小约基波的1.7%~1.8%,并且简化宽频模型可以加快仿真速度。 展开更多

关键词 换流站 阻抗特性 宽频模型 列文伯格-马夸尔特算法 谐波特性

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基于RLM的MEMS三轴磁力计标定方法 被引量：2

18

作者 陈洋豪 徐祥 +1 位作者 李凤 邵雷 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1569-1575,共7页

针对传统方法标定复杂环境下含野值的MEMS三轴磁力计会出现精度较差的问题,提出了一种基于鲁棒列文伯格-马夸尔特(Robust Levenberg-Marquardt,RLM)的三轴磁力计标定方法。首先,对三轴磁力计进行误差模型分析,建立了基于模值估计的误差... 针对传统方法标定复杂环境下含野值的MEMS三轴磁力计会出现精度较差的问题,提出了一种基于鲁棒列文伯格-马夸尔特(Robust Levenberg-Marquardt,RLM)的三轴磁力计标定方法。首先,对三轴磁力计进行误差模型分析,建立了基于模值估计的误差参数方程;然后利用误差参数方程,设计鲁棒列文伯格-马夸尔特的标定方法,实现对误差参数的估计;最后,通过仿真与实验测试对所提方法进行验证。结果表明,所提方法标定含野值的磁力计数据相比于传统方法模值标准差减小了近90%,在标定正常环境下的结果与传统方法则很接近,有效提高了多环境下标定结果的稳定性与准确性。 展开更多

关键词 MEMS三轴磁力计 鲁棒列文伯格-马夸尔特(RLM) 标定 野值

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一种用于高动态全球定位系统信号跟踪的新模型

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作者 赵文骏 茅旭初 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期323-327,共5页

针对传统全球定位系统(GPS)信号跟踪方法在高动态环境下跟踪精度不够理想且容易失锁等缺陷,提出了一种新的跟踪模型.采用包含多普勒频移与码相位误差的二维观测相关器组,并通过基于列文伯格-马夸尔特方法优化的迭代扩展卡尔曼滤波算法,... 针对传统全球定位系统(GPS)信号跟踪方法在高动态环境下跟踪精度不够理想且容易失锁等缺陷,提出了一种新的跟踪模型.采用包含多普勒频移与码相位误差的二维观测相关器组,并通过基于列文伯格-马夸尔特方法优化的迭代扩展卡尔曼滤波算法,使跟踪环路在码相位与载波频率初始捕获误差较大的情况下,依然能够快速而准确地收敛,成功解调出导航信息.仿真结果显示,利用新的GPS信号跟踪模型能够高质量地完成加速度为150g的高动态GPS信号跟踪. 展开更多

关键词 全球定位系统 高动态跟踪 迭代扩展卡尔曼滤波 列文伯格-马夸尔特方法

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