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基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测
被引量：
3
1
作者
张勇
朱晶
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期975-979,共5页
以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优...
以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求.
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关键词
混合
蚁群算法
主元分析
-
反向
传播
神经网络
软测量指数预测
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职称材料
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
被引量：
10
2
作者
张天培
王成亮
+3 位作者
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
《电力工程技术》
北大核心
2021年第1期167-174,共8页
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类...
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
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关键词
电动汽车动态充电(EV
-
DWC)
小波
-
反向
传播
混合
神经网络
(
w-bpnn
)
模糊C聚类(FCM)
电动汽车充电方式
负荷模型
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职称材料
题名
基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测
被引量：
3
1
作者
张勇
朱晶
机构
辽宁科技大学电子与信息工程学院
鞍山师范学院数学系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期975-979,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61473054)资助
文摘
以选矿中的浮选生产过程为研究对象,提出一种基于混沌蚁群神经网络算法预测浮选过程经济技术指标的测量模型.采用主元分析进行输入数据集降维,应用混沌蚁群算法与最小二乘法相结合的混合算法调整前提参数和目标值,以取代二次规划求解优化问题,并达到求解速度快、仿真精度高的效果;同时,采用混沌蚁群算法训练神经网络,在随机扰动或测量噪声存在的情况下仍可以达到较好的训练目的,并提高了网络参数辨识的收敛速度.同时,以某实际选矿浮选生产过程的生产数据作为建模和预测数据进行仿真分析,并与初始的主元分析-反向传播(BP)神经网络模型预测结果加以对比.结果表明,所提出的模型能够实现浮选过程经济技术指标的全局预测,与优化前的模型相比其预测误差明显较低,预测精度提高了1.8%,满足优化浮选药剂添加的计算要求.
关键词
混合
蚁群算法
主元分析
-
反向
传播
神经网络
软测量指数预测
Keywords
hybrid ant colony algorithm
principal component analysis
-
back propagation（PCA
-
BP）neural network
forecasting soft measurement index
分类号
O231.5 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
被引量：
10
2
作者
张天培
王成亮
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
机构
江苏方天电力技术有限公司
国网江苏省电力有限公司
东南大学电气工程学院
出处
《电力工程技术》
北大核心
2021年第1期167-174,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51877036)。
文摘
随着电动汽车动态无线充电(EV-DWC)技术的发展,针对目前EV-DWC负荷建模理论工作不全面的现状,以交通流量作为影响充电负荷的主要因素,以天气、典型日期、季节等因素为次要影响因素,根据路况建立负荷模型,通过电动汽车型号和状态的聚类不同对汽车分配不同的功率,完成动态充电负荷的建立。采用小波神经网络(WNN)对时序信息进行处理预测,再同误差反向传播神经网络(BPNN)相结合预测充电道路上的车流,短期车流预测精度为85%,用模糊C聚类(FCM)算法对电动汽车的充电类型以及该类型所对应的充电功率进行划分,将进入充电道路的电动汽车分为7种类型。根据各种充电类型分配相应的充电功率,完成日负荷建模。
关键词
电动汽车动态充电(EV
-
DWC)
小波
-
反向
传播
混合
神经网络
(
w-bpnn
)
模糊C聚类(FCM)
电动汽车充电方式
负荷模型
Keywords
electrical vehicle dynamic wireless charging(EV
-
DWC)
wavelet
-
back propagation neural network(
w-bpnn
)
fuzzy C
-
means(FCM)
EV charging pattern
load model
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌蚁群神经网络的浮选过程经济技术指标预测
张勇
朱晶
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
3
在线阅读
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职称材料
2
基于WNN与FCM的电动汽车动态充电负荷预测方法
张天培
王成亮
崔恒志
郑海雁
杨庆胜
卞正达
《电力工程技术》
北大核心
2021
10
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职称材料
已选择
0
条
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