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题名基于广义生长-剪枝径向基函数神经网络的谐波源建模
被引量：24
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作者
占勇
程浩忠
葛乃成
黄广兵
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机构
上海交通大学电气工程系
南洋理工大学
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第16期42-46,共5页
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基金
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划项目
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文摘
采用广义生长-剪枝RBF神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在该模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的广义生长?剪枝RBF网络进行建模。该网络的学习算法是串行的,可以进行动态建模。算例计算表明,该模型具有训练时间少、精度高、可动态建模等优点。
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关键词
电力系统
谐波潮流
谐波源模型
径向基函数
神经网络
串行学习
广义生长-剪枝径向基函数
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Keywords
Power system
Harmonic power flow
Harmonic source model
RBF neural network
Sequentiallearning
Generalized growing and pruning RBF
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名电动车电池SOC估计的径向基函数神经网络方法
被引量：58
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作者
雷肖
陈清泉
刘开培
马历
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机构
武汉大学电气工程学院
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第5期81-87,共7页
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文摘
结合电池容量估计问题,将广义生长剪枝径向基函数神经网络方法用于判断电动车蓄电池的荷电状态。通过神经网络输入参数的选择,文章设计标准模型、递推模型和安时模型三种不同的估计模型。实验结果表明:估计模型经过训练后,可以通过,蓄电池的工作电压、工作电流和表面温度参数估计蓄电池的荷电状态实时值,其中安时模型的训练时间、估计精度、网络的规模较其他两种模型更为出色。同时,本文引入解耦卡尔曼滤波器算法,有效提高了广义生长剪枝径向基神经网络的训练速度,在保证精度的前提下,将模型的训练时间缩短了1/2。
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关键词
电动车
荷电状态
神经网络
径向基函数
广义生长剪枝
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Keywords
Electric vehicles, state of charge, neural network, RBF, generalized growing and pruning
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名利用变环境试验数据的可靠性灵敏度分析
被引量：3
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作者
洪东跑
马小兵
赵宇
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机构
北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期343-347,共5页
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文摘
研究了环境因素对产品可靠性的影响,提出了一种利用变环境试验数据的可靠性灵敏度分析方法。首先针对产品寿命服从位置-刻度模型的情形,利用径向基函数法来度量不同环境因素及其交互作用对可靠性的影响,建立了关于环境因素的位置参数模型。接着利用Poisson分布来描述似然函数中的示性变量,利用广义线性模型给出了可靠性模型参数的极大似然估计。进而给出了关于环境因素的可靠性灵敏度,用于度量可靠性对环境因素的灵敏性。结合实例表明该方法综合利用了不同环境条件下的试验数据,可用于分析产品可靠性随环境因素的动态变化特征。
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关键词
系统工程
可靠性
灵敏度分析
环境因素
位置-刻度模型
径向基函数法
广义线性模型
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Keywords
system engineering
reliability
sensitivity analysis
environment factor
location-scale model
radial basis function
generalized linear model
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分类号
TB114.3
[理学—概率论与数理统计]
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