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基于神经网络优化算法的海洋动态缓波型立管设计 被引量:3
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作者 黄松 黄宇杰 何杨烨 《海洋工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期83-94,共12页
柔性立管连接海上平台和水下生产系统,缓波型构型可以减轻其受到的顶部张力和疲劳损伤,触地点处系链对于固定水下立管起着重要作用,然而加装系链的缓波型立管系统设计更为复杂。通过缓波型基本理论计算出合理的立管初始状态,之后使用立... 柔性立管连接海上平台和水下生产系统,缓波型构型可以减轻其受到的顶部张力和疲劳损伤,触地点处系链对于固定水下立管起着重要作用,然而加装系链的缓波型立管系统设计更为复杂。通过缓波型基本理论计算出合理的立管初始状态,之后使用立管分析软件OrcaFlex,在充分考虑环境因素、船体结构、立管材料和线型以及重力块、浮力块、系链等配置参数的情况下,建立缓波型立管系统有限元模型,通过静动态分析验证其满足设定的关于立管构型、张力、弯曲半径,系链张力和FPSO偏移量5个约束条件。结合神经网络优化算法和遗传算法制定出针对文中立管系统的优化算法并通过MATLAB编程将浮力块数量优化至最少,之后基于L-M算法构建神经网络模型,通过迭代训练提升精度,得到最终参数优化结果。通过对比优化前后静动态分析结果可知:优化后浮力块数量大幅减少,立管最大有效张力大幅减小,而悬挂段最低点深度有一定程度的增大,整体构型更趋向于合理的缓波型构型。 展开更多
关键词 型立管 浮力块 动态响应 神经网络 优化设计
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基于小波变换和动态神经网络的温室黄瓜蒸腾速率预测 被引量:6
2
作者 孙国祥 闫婷婷 +5 位作者 汪小旵 陈满 张瑜 狄娇 施印炎 陈景波 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期143-152,共10页
针对作物蒸腾速率与温室环境参数间非线性耦合时延性关系,以温室环境参数:空气温度、空气湿度、太阳辐射度、土壤温度、叶面温度、土壤含水量的时间序列为输入量,温室黄瓜蒸腾速率时间序列为输出量,采用小波分解重构方法,分别建立低频... 针对作物蒸腾速率与温室环境参数间非线性耦合时延性关系,以温室环境参数:空气温度、空气湿度、太阳辐射度、土壤温度、叶面温度、土壤含水量的时间序列为输入量,温室黄瓜蒸腾速率时间序列为输出量,采用小波分解重构方法,分别建立低频时间序列和高频时间序列的非线性自回归动态神经网络(NARX)子网络预测模型,以子网络的预测叠加值为蒸腾速率预测值。结果表明:1层小波分解重构的低频时间序列A1和高频时间序列D1的子网络预测值与蒸腾速率分解重构目标值间相关性决定系数R2分别为0.949和0.853,平均绝对误差(MAE)分别为5.36和2.00 g·h-1。2层小波分解重构的低频时间序列A2和高频时间序列D2的子网络预测值与蒸腾速率分解重构目标值间相关性决定系数R2分别为0.983和0.849,MAE分别为2.88和2.56 g·h-1。1层小波分解重构的时间序列的NARX子网络预测值合成值(A1+D1),2层小波分解重构的时间序列的NARX子网络预测值合成值(A2+D2+D1)和未小波分解重构的原时间序列的NARX预测值与蒸腾速率测量值间相关性决定系数R2分别为0.945、0.974和0.857,MAE分别为5.76、4.42和10.09 g·h-1。小波分解重构的高频和低频时间序列预测合成,能够提高时间序列的预测准确性。同时采用相同网络结构的BP神经网络和NAR动态神经网络预测蒸腾速率时间序列,其预测值与测量值间决定系数R2分别为0.596和0.839,MAE分别为19.55和9.45 g·h-1。NARX预测性能优于NAR和BP神经网络的预测性能,能够应用该方法预测温室黄瓜的蒸腾速率。该方法可推广至多变量非线性强耦合时延性系统中的变量预测。 展开更多
关键词 温室 黄瓜 蒸腾 小波变换 动态神经网络 时间序列 预测
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基于动态粒度小波神经网络的空气质量预测 被引量:6
3
作者 汪小寒 张燕平 +1 位作者 赵姝 张铃 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期221-224,共4页
针对空气质量预测,提出了基于动态粒度小波神经网络的预测方法。为了选取合适的粒度,结合实际问题采用不断尝试的方法动态选取最优粒度,在最优粒度空间中求解问题。粒度变换后可以改变空气质量预测问题的求解空间,提高预测的精确度。实... 针对空气质量预测,提出了基于动态粒度小波神经网络的预测方法。为了选取合适的粒度,结合实际问题采用不断尝试的方法动态选取最优粒度,在最优粒度空间中求解问题。粒度变换后可以改变空气质量预测问题的求解空间,提高预测的精确度。实验也验证了动态选取的最优粒度作为小波神经网络的输入进行空气质量预测,可以取得更好的预测准确率。 展开更多
关键词 商空间 动态粒度 小波神经网络 空气质量 预测
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基于小波神经网络的动态测试误差溯源研究 被引量:8
4
作者 许桢英 费业泰 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期117-119,共3页
提出了一种新的动态精度理论——动态测试误差溯源理论 ,将测试系统的输出总误差分解并溯源到系统内部各组成单元以及外界干扰因素 ,并给出了其建模方法。小波神经网络是现代信号处理中一种重要的分析方法 ,它结合了小波变换和神经网络... 提出了一种新的动态精度理论——动态测试误差溯源理论 ,将测试系统的输出总误差分解并溯源到系统内部各组成单元以及外界干扰因素 ,并给出了其建模方法。小波神经网络是现代信号处理中一种重要的分析方法 ,它结合了小波变换和神经网络两者的优点。文中利用小波神经网络 ,根据系统的白化模型 ,对仿真动态测试系统的输出误差进行了溯源研究 ,并得到了理想的结果。 展开更多
关键词 小波神经网络 动态测试 测试误差 动态精度理论 建模方法 白化模型 信息处理技术
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基于遗传小波神经网络的非线性动态自治网络故障诊断仿真算法 被引量:4
5
作者 谢宏 谭阳红 何怡刚 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期65-69,共5页
为避免用状态方程计算和分析非线性动态网络的约束计算困难,特别是计算响应跨越边界时间的问题,针对非线性动态自治网络,提出一种基于规范式分段线性化总体表达式以及非线性网络的混合参数方程.求解该方程组可得到非线性动态自治网络的... 为避免用状态方程计算和分析非线性动态网络的约束计算困难,特别是计算响应跨越边界时间的问题,针对非线性动态自治网络,提出一种基于规范式分段线性化总体表达式以及非线性网络的混合参数方程.求解该方程组可得到非线性动态自治网络的故障响应仿真算法,再由小波提取故障响应的特征.采用遗传算法对BPNN进行结构和参数优化,将得到的电路故障状态特征输入至遗传优化的BP神经网络进行故障诊断.仿真结果表明了该故障诊断算法的有效性. 展开更多
关键词 故障诊断 非线性动态自治网络 遗传小波神经网络
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一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制 被引量:4
6
作者 李俊民 李靖 薄立军 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期37-44,共8页
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏... 对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 未知非线性动态系统 模糊小波神经网络 自适应率 滑模控制
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动态非线性连续时间系统的小波神经网络辨识 被引量:3
7
作者 张兆宁 喻文焕 郁惟镛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期709-712,共4页
将小波神经网络应用于动态非线性连续时间系统的辨识 ,同时为了使神经网络的训练达到全局最优和加速小波神经网络训练的收敛速度 ,提出了信赖域算法 ,并研究了信赖域算法的收敛性 .随后进行了算例仿真 ,证明了所提辨识方法的有效性 .
关键词 动态非线性连续时间系统 小波 神经网络 辨识 非参数辨识 系统辨识
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基于小波神经网络的海上突发事件应急资源动态需求预测 被引量:9
8
作者 张文芬 杨家其 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2015年第4期198-205,共8页
近年来海洋综合开发势头迅猛,海上船舶运输业的发展迅速,然而在创造可观的经济效益和社会效益的同时,海上险情事故频发,应急资源需求复杂多变。本文尝试将小波理论应用于海上应急管理领域,运用小波神经网络模型预测未来周期内的海域险... 近年来海洋综合开发势头迅猛,海上船舶运输业的发展迅速,然而在创造可观的经济效益和社会效益的同时,海上险情事故频发,应急资源需求复杂多变。本文尝试将小波理论应用于海上应急管理领域,运用小波神经网络模型预测未来周期内的海域险情事故数。在海域险情事故预测的基础上,结合应急资源种类、海域的风险程度等影响因素,引入平均风险月度系数,构建了海上突发事件应急资源动态需求概念模型,间接预测应急资源需求,并提出部分可替代应急资源需求的预测思路。并以山东海事辖区为例,验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 交通运输规划与管理 动态需求 小波神经网络 应急资源 预测
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基于小波神经网络的非线性动态系统辨识 被引量:10
9
作者 曾凡锋 蔡自兴 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 1998年第3期280-283,共4页
在小波神经网络的基础上提出了一种辨识非线性动态系统的方法.该方法有效地将系统辨识所需要的结构形式与多层神经网络及小波基函数所构成的分辨率信息处理过程相结合,建立了从数据到符号的自适应机制.仿真结果表明,该方法具有收敛... 在小波神经网络的基础上提出了一种辨识非线性动态系统的方法.该方法有效地将系统辨识所需要的结构形式与多层神经网络及小波基函数所构成的分辨率信息处理过程相结合,建立了从数据到符号的自适应机制.仿真结果表明,该方法具有收敛速度快、逼近精度高、鲁棒性好等优点. 展开更多
关键词 系统辨识 小波神经网络 非线性动态系统
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基于非线性PLS小波基神经网络的动态过程监测 被引量:2
10
作者 赵众 蒋慰孙 顾幸生 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期377-382,共6页
Based on the analysis of wavelet transform and PLS,a new type of neural network:wavelet function based neural network with nonlinear PLS has been proposed and applied to dynamic process monitoring.According to the com... Based on the analysis of wavelet transform and PLS,a new type of neural network:wavelet function based neural network with nonlinear PLS has been proposed and applied to dynamic process monitoring.According to the complicated properties of the noise in the real process,a filter algorithm using orthonomal discrete wavelet transform has been proposed.The theoretical analysis and application results have shown that the algorithms are feasible and effective. 展开更多
关键词 监测 小波变换 神经网络 化工动态过程 化工过程
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动态误差时间序列小波神经网络预测模型 被引量:2
11
作者 丁晓牧 金施群 费业泰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第6期1127-1130,共4页
基于现代误差修正技术,研究小波神经网络建立的动态测量误差预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足。文章介绍了建模方法,重点对大轴圆度误差测量过程中的动态测量数据进行实例分... 基于现代误差修正技术,研究小波神经网络建立的动态测量误差预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足。文章介绍了建模方法,重点对大轴圆度误差测量过程中的动态测量数据进行实例分析,结果表明,该模型预测精度高,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 动态误差时间序列 小波神经网络 误差修正 傅里叶变换 小波分析 测量系统
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小波神经网络在动态汽车衡称量数据处理中的应用 被引量:3
12
作者 王鑫 李丽宏 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2015年第3期85-87,共3页
通过分析称重信号的数据波形图,发现数据当中掺杂着大量噪声信号,这在很大的程度上影响称重结果。通常使用的滤波方法能在一定范围内消除噪声信号,但是在路面不平、车辆振动的情况下,称量结果不稳定。针对这种情况提出了小波神经网络算... 通过分析称重信号的数据波形图,发现数据当中掺杂着大量噪声信号,这在很大的程度上影响称重结果。通常使用的滤波方法能在一定范围内消除噪声信号,但是在路面不平、车辆振动的情况下,称量结果不稳定。针对这种情况提出了小波神经网络算法对称重数据信号进行去除噪声处理。实验仿真得出,利用小波神经网络算法对称重信号进行处理后,相对于传统的去噪滤波方法,能得到更理想的数据波形,使得称重结果与实际值的误差在±2%内。 展开更多
关键词 动态汽车衡 小波神经网络 信号处理 消噪
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基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识 被引量:1
13
作者 周刚 张大发 彭威 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B09期1-4,共4页
在核动力蒸汽发生器(SG)运行过程中,其逆动力学效应使其动态特性难以辨识。为提高蒸汽发生器动态特性辨识的效果,提出了基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识的新方法。辨识模型采用串-并联型辨识结构,网络训练采用Levenberg-... 在核动力蒸汽发生器(SG)运行过程中,其逆动力学效应使其动态特性难以辨识。为提高蒸汽发生器动态特性辨识的效果,提出了基于小波神经网络的蒸汽发生器动态过程辨识的新方法。辨识模型采用串-并联型辨识结构,网络训练采用Levenberg-Marququardt学习算法(LMBP)。对蒸汽发生器典型运行工况的辨识结果表明,所提出的方法能够正确地辨识蒸汽发生器的动态特性且具有较高的辨识精度。 展开更多
关键词 核动力 蒸汽发生器 小波神经网络 动态过程 辨识
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用于动态过程监测的非线性PLS小波神经网络 被引量:1
14
作者 赵众 顾幸生 蒋慰孙 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1998年第4期477-483,共7页
将小波理论与非线性PLS方法结合,提出一种新的处理多维分类问题的非线性PLS小波基神经网络模型用于动态过程监测,理论分析和应用实例均证实了该方法的可行性和有效性。
关键词 过程监测 小波变换 神经网络 非线性动态系统
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复合材料疲劳剩余寿命预测的动态小波神经网络方法 被引量:1
15
作者 谢建宏 张为公 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期740-742,共3页
复合材料的疲劳损伤机制比普通金属材料更复杂,目前还没有理想的数学描述。本文采用动态小波神经网络方法,对复合材料疲劳剩余寿命进行了预测,结果与试验结果很接近。该方法用于非线性动态系统的预测建模,具有推广能力强、收敛速度快、... 复合材料的疲劳损伤机制比普通金属材料更复杂,目前还没有理想的数学描述。本文采用动态小波神经网络方法,对复合材料疲劳剩余寿命进行了预测,结果与试验结果很接近。该方法用于非线性动态系统的预测建模,具有推广能力强、收敛速度快、预测精度高等优点。 展开更多
关键词 复合材料 剩余寿命 动态小神经网络
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基于小波动态神经网络的非线性系统鲁棒故障检测
16
作者 张登峰 陆宝春 王执铨 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2004年第1期32-36,共5页
针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网... 针对一类满足Lipschitz条件的非线性系统,采用小波动态神经网络设计非线性观测器,以实现系统的实时鲁棒故障检测。通过小波网络逼近非线性项提高状态估计的精度,并在动态网络中加入鲁棒项增强了对不确定干扰的鲁棒性。同时采用RBF神经网络(RBFNN)对残差序列进行实时预测,实现了故障预报功能。文中证明了观测器设计的稳定性和鲁棒性,仿真示例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 小波动态神经网络 信息处理技术 故障检测 鲁棒性 故障预报
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基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法 被引量:16
17
作者 郝晓娴 牛昱光 +1 位作者 韩芝星 蔡晓龙 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2017年第8期110-113,121,共5页
针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建... 针对车载动态称重系统测量精度较低问题,提出了基于小波和BP神经网络的车载动态称重算法。首先利用小波变换对车载称重信号进行噪声滤波预处理,然后将车辆速度信号、加速度信号和小波预处理之后的车载称重信号作为BP神经网络输入层构建网络模型,使车载动态称重误差控制在2%以内,满足车载动态称重精度要求。研究结果表明,该模型预测精度高、实用性强。 展开更多
关键词 车载动态称重 小波变换 BP神经网络
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基于复小波及动态神经网络的植物电信号研究 被引量:4
18
作者 高子淋 王佳平 +1 位作者 张帅堂 邹修国 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期556-563,共8页
[目的]针对植物电信号数量级小、易受干扰的问题,提出了双树复小波变换(DT-CWT)结合双变量收缩消噪及不带输入变量的非线性自回归神经网络(NAR)模型,旨在能将植物电信号用于研究温室内植物生长模型。[方法]在屏蔽环境下获取生长状况良... [目的]针对植物电信号数量级小、易受干扰的问题,提出了双树复小波变换(DT-CWT)结合双变量收缩消噪及不带输入变量的非线性自回归神经网络(NAR)模型,旨在能将植物电信号用于研究温室内植物生长模型。[方法]在屏蔽环境下获取生长状况良好的鸟巢蕨植株的电信号。采用双树复小波变换将电信号进行分解,利用层间小波系数具有相关性的特点,将分解后的小波系数进行双变量收缩消噪。通过对植物电信号进行自相关分析,确定迟滞阶数。再通过NAR网络训练消噪信号。[结果]采用双树复小波消噪后的信号虚部树的高频分量明显减少。消噪后的植物电信号前序98个样本点的自相关系数均大于0.8,迟滞阶数98。采用本模型对消噪后的电信号进行预测时相关系数为0.973,均方误差(MSE)为0.593 mv^2。相比于软阈值消噪与硬阈值消噪,本模型的消噪方法信噪比(SNR)最大,MSE最小。对碧玉、白鹤芋2种植物应用本模型,决定系数分别为0.975和0.972,MSE分别为0.112 mv^2和4.459×10^(-2)mv^2。[结论]植物电信号2个相邻时刻间具有很强的关联性,消噪过程对虚部树的影响更大,双树复小波分解结合双变量收缩的消噪方法更大程度上保留了信号的原始信息。本模型具有可推广性。 展开更多
关键词 双变量收缩 双树复小波变换 NAR动态神经网络 植物电信号
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基于小波神经网络和PSO的动态误差溯源方法研究 被引量:5
19
作者 邬肖敏 李世平 程双江 《中国测试》 CAS 北大核心 2014年第6期27-30,共4页
针对动态测试系统在测试过程中出现的精度损失问题,提出一种基于小波神经网络和粒子群优化算法相结合的动态误差溯源方法。该方法基于全系统动态精度理论,通过设计小波神经网络对动态测试系统的输出总误差进行分解,并采用粒子群优化算... 针对动态测试系统在测试过程中出现的精度损失问题,提出一种基于小波神经网络和粒子群优化算法相结合的动态误差溯源方法。该方法基于全系统动态精度理论,通过设计小波神经网络对动态测试系统的输出总误差进行分解,并采用粒子群优化算法对分解结果进行分析,追溯到误差产生的模块。仿真结果表明:该方法能够快速有效地完成误差溯源,并且溯源准确度达到10-2,具有可行性和应用性。 展开更多
关键词 动态误差溯源 小波神经网络 粒子群优化算法 动态测试系统
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基于单传感器动态检测和神经网络的气体监测 被引量:7
20
作者 黄家锐 李广义 +2 位作者 徐伟宏 黄行九 刘锦淮 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第7期72-75,共4页
研究了气体传感器动态检测结合神经网络识别空气中有机气体的新方法。这种方法利用单个SnO2气体传感器而非阵列在方波温度调制的状态下,可实现多种有机气体的定性分析。在0.02Hz的调制频率、250~300℃的温度调制范围,测得传感器对不同... 研究了气体传感器动态检测结合神经网络识别空气中有机气体的新方法。这种方法利用单个SnO2气体传感器而非阵列在方波温度调制的状态下,可实现多种有机气体的定性分析。在0.02Hz的调制频率、250~300℃的温度调制范围,测得传感器对不同体积分数异丙醇、乙酰丙酮和乙醇气体的动态响应。通过小波变换对单个周期测试信号进行特征提取,并将提取的特征值输入神经网络进行定性识别和体积分数估计,仿真识别的成功率高达100%,同时,较准确地实现待测有机气体的体积分数估计。 展开更多
关键词 动态检测 小波变换 有机气体 神经网络 定性识别 定量估计
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