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径向基神经网络的运载火箭动力弹道耦合优化研究
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作者 郝文智 张志国 +1 位作者 朱浩 何巍 《宇航总体技术》 2025年第1期20-25,共6页
对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化... 对于具备节流能力的液体运载火箭弹道优化问题,不同于传统动力弹道解耦设计方法,为开展考虑节流后比冲变化影响的实时弹道节流优化设计,构建耦合发动机流量特性的动力弹道一体化精细模型,实现运载能力的精准评估。为解决精细化模型优化时间效率问题,将径向基神经网络近似模型应用到实时动力弹道耦合仿真中,单轮优化时间降低81.4%,且精度误差小于1%。此外,基于径向基神经网络模型的近似优化算法在显著缩短寻优时间的同时,还具备通用移植性,在实时在线优化等工程领域应用前景广阔。 展开更多
关键词 液体运载火箭 动力弹道耦合设计 近似优化 径向函数 神经网络
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
2
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向函数神经网络 风速预测 精度分析
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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制
3
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 rbf神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向函数
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基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法 被引量:1
4
作者 王琪 孟祥艳 赵黎 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期30-35,共6页
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神... 针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神经网络进行预测,实现了图像与RSS之间的优势互补,最后对定位算法进行了验证。实验结果表明,经过优化的多源信息融合定位算法较单一RSS定位算法的定位精度提高了9.4%。 展开更多
关键词 可见光 室内定位 多源信息融合 颜色矩 神经网络 径向函数 特征提取
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基于径向基函数神经网络的大学生体测成绩预测研究
5
作者 方俊杰 李凤双 +2 位作者 刘永明 赵转哲 谢叶寿 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期145-148,180,共5页
大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法... 大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法分类预测结果进行对比。试验结果表明,该预测模型具有较高的预测准确率和较好的泛化性能,为后续体育教师开展教学,相关学者开展研究提供了科学有效的分析方法。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 体质健康测试 成绩预测
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基于神经网络的船测稀疏海域地形反演改进算法
6
作者 欧阳明达 翟振和 +3 位作者 牛向华 管斌 张鹏飞 付永健 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第1期64-69,共6页
针对重力地质法在船测稀疏海域反演海底地形时的精度下降问题,提出径向基函数神经网络改进算法,即将船测已知点上重力异常、低分辨率海底地形、垂直重力梯度等与海底地形存在关联要素作为输入数据,将长波重力异常作为输出数据进行训练,... 针对重力地质法在船测稀疏海域反演海底地形时的精度下降问题,提出径向基函数神经网络改进算法,即将船测已知点上重力异常、低分辨率海底地形、垂直重力梯度等与海底地形存在关联要素作为输入数据,将长波重力异常作为输出数据进行训练,所建立神经网络模型用于长波重力异常格网构建,达到提高地形反演精度的目的。为验证改进算法有效性,设计7种不同组合模式,将南中国海某海域作为研究对象,对比形成最优方案,结果表明,在船测稀疏海域,改进方案相比重力地质法反演精度提高40%以上。 展开更多
关键词 重力地质法 径向函数神经网络算法 重力异常 海底地形
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一种用于径向基函数(RBF)神经网络训练的有效方法 被引量:7
7
作者 孙毅刚 战强 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期103-106,共4页
提出了一种用于径向基函数(RBF)神经网络训练的新方法,即Gauss-Jordan与求广义逆(genemalinverse)的复合法。仿真结果表明,此方法训练速度快,实时性强,其收敛性和收敛精度均比正交最小二乘算法(OLS)效果好。
关键词 径向函数 神经网络 仿真 复合法
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基于自适应与神经网络滑模的航空器主动控制
8
作者 贾格非 陈荣杰 +1 位作者 钟福明 刘锡烨 《航空计算技术》 2025年第2期77-82,共6页
聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适... 聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适应控制和变结构神经网络控制成功抑制了膜结构振动,在面对不同激励条件下均能快速趋近参考模型的动态响应。并引入卡尔曼观测器有效抑制了测量噪声,降低了控制成本。为航空航天领域中薄膜结构振动控制提供了可靠的解决途径。 展开更多
关键词 大振幅振动 滑模控制 自适应控制 径向函数神经网络 卡尔曼观测器
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机车牵引齿轮系统混沌运动的径向基函数神经网络控制
9
作者 卫晓娟 陶幸 +3 位作者 李静 李宁洲 何正义 周方伟 《应用技术学报》 2024年第2期215-222,共8页
针对HXD2牵引齿轮系统运行性能监控需求,建立了单自由度牵引齿轮系统动力学模型并结合分岔图、相图和Poincaré截面图分别分析了阻尼系数、啮合刚度的变化对系统周期性响应的影响。基于径向基函数神经网络设计了混沌控制器,同时控... 针对HXD2牵引齿轮系统运行性能监控需求,建立了单自由度牵引齿轮系统动力学模型并结合分岔图、相图和Poincaré截面图分别分析了阻尼系数、啮合刚度的变化对系统周期性响应的影响。基于径向基函数神经网络设计了混沌控制器,同时控制器的参数用量子粒子群算法进行优化,并通过对阻尼系数施加微幅扰动,将系统混沌运动控制为稳定的周期运动。 展开更多
关键词 机车牵引齿轮 径向函数神经网络 量子粒子群算法 混沌控制
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斜拉桥损伤识别的径向基函数(RBF)神经网络设计 被引量:4
10
作者 刘效尧 《工程设计CAD及自动化》 2000年第7期35-37,共3页
在文「1」中用径向基函数神经网络讨论了梁络形式的桥梁构件损伤识别,文「1」对文「2」做了改进,识别效果大大改善,本文深度用径向基函数神经网络对斜拉桥构件损伤进行识别,验证指标函数及径向基网络的设计参数。
关键词 神经网络 径向函数 斜拉桥 构件损伤 识别
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嵌岩桩极限承载力的预测——利用径向基函数神经网络(RBF)法 被引量:1
11
作者 尚明 樊有维 《城市勘测》 2001年第3期2-4,7,共4页
本文采用径向基函数 (RBF)神经网络来预测嵌岩桩的极限承载力 ,是人工神经网络在解决岩土工程方面的一种新的尝试。结果表明 ,采用RBF网络预测嵌岩桩极限承载力具有较高精度 ,克服了反向传播 (BP)网络收敛慢、局部极值等缺点。
关键词 径向函数神经网络 嵌岩桩 极限承载力
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基于RBF神经网络补偿的ROV运动控制算法 被引量:2
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作者 张帅军 刘卫东 +3 位作者 李乐 柳靖彬 郭利伟 徐景明 《水下无人系统学报》 2024年第2期311-319,共9页
针对作业型遥控水下航行器(ROV)在模型参数不确定和外部环境干扰下的运动控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应双环滑模控制策略。首先,对于ROV外环位置控制采用改进趋近律的积分滑模控制方法,对于ROV内环速度控制... 针对作业型遥控水下航行器(ROV)在模型参数不确定和外部环境干扰下的运动控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应双环滑模控制策略。首先,对于ROV外环位置控制采用改进趋近律的积分滑模控制方法,对于ROV内环速度控制采用指数趋近律的积分滑模控制方法;其次,为进一步改善滑模控制的抖振问题,引入双曲正切函数作为滑模切换项;然后,利用RBF神经网络控制技术对ROV模型的不确定参数和外部扰动进行估计与补偿;最后,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,并对作业型ROV的运动控制进行了数值仿真。仿真结果验证了所设计的控制器可以实现ROV航行的精确控制,并能够有效抑制模型不确定参数和外部扰动对ROV运动的影响。 展开更多
关键词 遥控水下航行器 运动控制 径向函数 自适应双环滑模控制 神经网络
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基于优化RBF神经网络在电能质量扰动分类中的应用 被引量:2
13
作者 姚宇 方忠强 +2 位作者 张坤 胡慧江 刘宏伟 《现代建筑电气》 2024年第4期28-35,共8页
为保证建筑中智能电子产品安全运行,解决实际工程中电能质量扰动识别分类准确率低、抗噪性差等问题,提出一种基于优化RBF神经网络识别电能质量扰动的方法。首先,将20种电能质量扰动信号通过S变换进行时频域分析,提取出的扰动时频域特征... 为保证建筑中智能电子产品安全运行,解决实际工程中电能质量扰动识别分类准确率低、抗噪性差等问题,提出一种基于优化RBF神经网络识别电能质量扰动的方法。首先,将20种电能质量扰动信号通过S变换进行时频域分析,提取出的扰动时频域特征数据划分为测试集和训练集;然后,构建径向基函数(RBF)神经网络电能质量扰动分类模型;其次,引入蜣螂优化算法(DBO)对RBF神经网络参数进行参数优化;最后,将划分好的训练集和测试集输入到优化后的神经网络中进行扰动分类。仿真及工程实验表明,提出的方法对于电能质量扰动识别准确率高,抗噪性及泛化能力强。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 径向函数 神经网络 蜣螂优化算法 S变换 特征提取
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基于MPC和RBF神经网络的火箭弹姿态调整策略
14
作者 王琦 易文俊 +2 位作者 管军 高郅泽 徐雷 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期269-276,共8页
火箭弹的精准飞行控制目前是国内外军事领域研究中的一个热点话题。针对火箭弹如何能够更好的打击实现精确打击这一问题,提出一种基于模型预测控制和径向基函数神经网络相结合的火箭弹姿态调整策略。该策略利用模型预测控制算法预测得... 火箭弹的精准飞行控制目前是国内外军事领域研究中的一个热点话题。针对火箭弹如何能够更好的打击实现精确打击这一问题,提出一种基于模型预测控制和径向基函数神经网络相结合的火箭弹姿态调整策略。该策略利用模型预测控制算法预测得到姿态调整所需的最优的电机修正值,然后利用径向基函数神经网络算法实现对电机的快速调节响应,以此达到调整姿态修正弹道的目的。仿真结果表明,舵控系统的调整过程误差小、反应快、跟踪效果良好,整体策略具有优良的控制性能。使火箭弹飞行姿态控制系统的鲁棒性和快速性得到了很大的提高。很好的将模型预测算法与径向基函数神经网络算法的优点结合到了一起。 展开更多
关键词 火箭弹 舵控系统 直流无刷电机 弹道修正 姿态调整 模型预测控制 径向函数神经网络
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基于改进RBF神经网络对船舶初稳性高度的非线性实时预报
15
作者 廖声浩 王立军 +1 位作者 王思思 关竞宇 《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第S1期143-152,共10页
针对船舶初稳性高度(G_(M))计算步骤繁杂和实时性差等问题,提出一种基于改进径向基函数神经网络(RBFNN)对船舶G_(M)实时预报的方法。首先,引入leave-one-out交叉验证和早停策略优化径向基函数,提高模型的泛化性能;其次,选取琼州海峡客... 针对船舶初稳性高度(G_(M))计算步骤繁杂和实时性差等问题,提出一种基于改进径向基函数神经网络(RBFNN)对船舶G_(M)实时预报的方法。首先,引入leave-one-out交叉验证和早停策略优化径向基函数,提高模型的泛化性能;其次,选取琼州海峡客滚船“紫荆十一号”为研究对象,通过灰色关联分析方法选取4个与G_(M)密切相关的因素作为神经网络的输入特征;最后,以经验公式计算所得的G_(M)作为期待值,与不同算法得出的预报值进行对比分析。仿真试验结果表明,改进后的RBF神经网络比改进前具有更低的预报误差(I_(MSE)为0.0004,I_(MAPE)低于10%)。此外,与机器学习和其他人工神经网络对比,所提出的模型在船舶初稳性预报方面表现出更好的性能。因此,本文所提模型可作为船舶初稳性高度预报工具,为船舶智能配载提供准确实时的信息,提高运营效益。 展开更多
关键词 客滚船 径向函数神经网络 初稳性高度预报 灰色关联分析 琼州海峡
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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量:25
16
作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页
围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多
关键词 围岩分类 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向函数(rbf)神经网络
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基于辅助变量和回归径向基函数神经网络(R-RBFNN)的土壤有机质空间分布模拟 被引量:3
17
作者 江叶枫 郭熙 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期640-648,共9页
为快速准确地获取土壤有机质的空间分布状况,以江西省万年县齐埠镇为例,运用四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子和邻近信息,构建基于环境因子和邻近信息的回归克里金法(RK)和回归径向基函数神经网络法(R-RBFNN),对... 为快速准确地获取土壤有机质的空间分布状况,以江西省万年县齐埠镇为例,运用四方位搜索法、地统计学和遥感影像分析技术提取环境因子和邻近信息,构建基于环境因子和邻近信息的回归克里金法(RK)和回归径向基函数神经网络法(R-RBFNN),对齐埠镇耕地表层(0~20 cm)土壤有机质空间分布进行模拟,并与普通克里金法(OK)相比较。结果显示:齐埠镇耕地表层土壤有机质含量在17.30~53.58 g·kg^(-1),平均值为35.03 g·kg^(-1),变异系数为23.61%,呈中等变异性。半变异函数分析显示,土壤有机质的块金效应值为0.59,表现为中等空间相关性,自相关范围较大。利用62个采样点进行建模、16个采样点进行独立验证,误差分析表明,应用环境因子和邻近信息作为辅助变量的RK和R-RBFNN预测结果的均方根误差、平均绝对误差、平均相对误均差较OK降低,测试集中的相对提高度分别为66.67%和71.79%,显示出较高精度。但R-RBFNN无须计算半方差函数,使用简单,因此更具优势。 展开更多
关键词 土壤有机质 普通克里金 回归克里金 径向函数神经网络 预测
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基于特征优化和BSO-RBF神经网络的NO_(x)浓度预测模型 被引量:1
18
作者 张国兴 王世朋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期285-293,共9页
针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后... 针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后的变量作为模型的最终输入变量,并使用天牛群优化(beetle swarm optimization,BSO)算法对神经网络超参数进行寻优,建立入口NO_(x)浓度预测模型。结果表明,经过特征优化后的变量放入模型后,其预测结果要优于原始变量:经特征优化及时延处理后的模型其S_(RMSE)减少了44.5%,R^(2)增加了2.3%,经过BSO确定后的神经网络超参数使得模型精度也得到了进一步提升。 展开更多
关键词 NO_(x)浓度预测 特征优化 天牛群优化算法 径向函数 神经网络
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基于RBF神经网络PID的UUV轨迹跟踪控制
19
作者 王景楠 薛晨阳 +1 位作者 齐向东 刘丹 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期843-851,共9页
无人水下航行器(Unmanned UnderwaterVehicle,UUV)在执行水下任务过程中需要沿预设路径稳定航行以保证专用设备正常工作,其在环境复杂的深海中易受到多种来源的干扰。针对在复杂水域环境中UUV的路径追踪问题,本文将路径跟踪问题解耦为... 无人水下航行器(Unmanned UnderwaterVehicle,UUV)在执行水下任务过程中需要沿预设路径稳定航行以保证专用设备正常工作,其在环境复杂的深海中易受到多种来源的干扰。针对在复杂水域环境中UUV的路径追踪问题,本文将路径跟踪问题解耦为水平面航向控制和垂直面深度控制,提出一种RBF神经网络优化的PID控制算法。首先建立了UUV水下运动学模型,在传统PID控制器的基础上引入RBF神经网络结构,给出RBF参数迭代公式对扰动进行补偿并实时优化PID参数。在Simlink中搭建了RBF神经网络PID仿真模型,对无人水下航行器的轨迹跟踪控制进行了仿真,水平面和垂直面上的误差对比仿真结果表明,与传统PID控制算法相比,RBF神经网络PID控制器的超调量减小了15百分点,振荡幅值降低了10%,克服未知扰动的能力更强。通过湖试试验验证了航迹跟踪控制器效果,实验表明,UUV可在复杂水域实现较好的姿态控制效果及路径追踪能力,能够满足水下任务需求,但在实际应用中应考虑UUV执行机构的时滞问题,以提高控制器的适应性。 展开更多
关键词 无人水下航行器 轨迹跟踪 径向函数神经网络 PID整定
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基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 被引量:33
20
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络... 该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 自适应粒子群优化 量子比特 流量预测
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