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基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制 被引量:21
1
作者 李绍铭 刘寅虎 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期53-57,共5页
针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿... 针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 改进型rbf神经网络 非线性时变系 PID控制 最近邻聚类算法 解耦控制
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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制 被引量:1
2
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拓扑结构 恒压输出 径向基函数
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用于干涉型光纤陀螺温度漂移辨识的RBF神经网络改进算法 被引量:9
3
作者 赖际舟 刘建业 盛守照 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期537-541,共5页
针对干涉型光纤陀螺(IFOG)温度漂移的辨识,推导了径向基神经网络(RBFNN)中隐含层神经元、网络的抗噪声性能和拟合精度三者之间的关系,并在此基础上提出了一种新的径向基函数神经网络辨识学习规则.该方法具有很强的抗噪声性能,网络输出... 针对干涉型光纤陀螺(IFOG)温度漂移的辨识,推导了径向基神经网络(RBFNN)中隐含层神经元、网络的抗噪声性能和拟合精度三者之间的关系,并在此基础上提出了一种新的径向基函数神经网络辨识学习规则.该方法具有很强的抗噪声性能,网络输出不会被陀螺噪声所污染,同时能动态地确定神经元数,辨识精度高,有效地避免了传统RBF网络学习算法中事先固定网络结构可能存在的盲目性.实验结果表明,该方法能够快速、准确地辨识IFOG的温度漂移. 展开更多
关键词 干涉光纤陀螺 温度漂移 rbf神经网络 辨识
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基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型 被引量:6
4
作者 崔一 杨勇辉 《金属矿山》 CAS 北大核心 2016年第8期170-173,共4页
由于经典RBF神经网络中的隐含层节点数、连接权值等结构参数基本由经验获取,因此经典RBF神经网络模型的性能取决于建立模型专家的主观性,存在一定的盲目性和随机性,难以对巷道变形进行准确预测。为此,采用贝叶斯阴阳和谐学习算法对经典... 由于经典RBF神经网络中的隐含层节点数、连接权值等结构参数基本由经验获取,因此经典RBF神经网络模型的性能取决于建立模型专家的主观性,存在一定的盲目性和随机性,难以对巷道变形进行准确预测。为此,采用贝叶斯阴阳和谐学习算法对经典RBF神经网络模型的隐含层节点个数、连接权值等结构参数进行了优化,提出了一种基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型,即对角型广义RBF神经网络模型。采用潞安和兖州矿区的综放回采巷道的现场长期监测数据分别对经典RBF神经网络模型以及对角型广义RBF神经网络模型进行了试验分析,结果显示:1对巷道顶底板变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约92.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约80.6%;2对煤帮变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约90.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约78.6%。上述试验结果表明,对角型广义RBF神经网络模型对于巷道变形预测的精度明显优于经典RBF神经网络模型,对于高精度巷道变形预测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 巷道变形预测 rbf神经网络 贝叶斯阴阳和谐学习算法 对角广义rbf神经网络
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基于MIV-改进RBF神经网络的大坝变形监测模型 被引量:4
5
作者 宁昕扬 刘晓青 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期1-5,共5页
针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改... 针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改进FOA算法获得RBF神经网络模型中最佳的spread值,以提高模型的稳定性和预报精度.为验证模型的有效性,以某混凝土重力坝位移监测数据为例,分别建立多元线性回归模型、常规RBF模型、MIV-RBF模型和MIV-改进RBF模型.研究结果表明MIV-改进RBF神经网络大坝变形监测模型预测稳定、精度高,预报效果好. 展开更多
关键词 MIV算法 变量筛选 改进rbf神经网络 大坝变形监测模
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基于改进型T-S模糊RBF神经网络的红外火焰探测器识别算法 被引量:2
6
作者 冯宏伟 刘媛媛 +1 位作者 温子腾 谭勇 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第1期37-43,共7页
针对三波段红外火焰探测器中可能出现的单一非火焰波段通道的数据丢失、失真、饱和3种对火焰特征数据的强干扰情况,本文提出了一种改进型T-S(Takagi-Sugeno,高木-关野)模型RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的火焰识别的... 针对三波段红外火焰探测器中可能出现的单一非火焰波段通道的数据丢失、失真、饱和3种对火焰特征数据的强干扰情况,本文提出了一种改进型T-S(Takagi-Sugeno,高木-关野)模型RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的火焰识别的鲁棒性融合算法。该算法通过聚类算法确定模型需要的模糊规则数,在模糊后件多项式中加入特征分量隶属度生成节点输出,同时定义了加权模糊节点激活度和特征表征系数代替了原先模型的马氏距离(模糊规则适用度)。通过设计三波段火焰探测器并进行了常规及鲁棒性实验,实验数据证实,改进型模型在隐含层所需节点数、收敛速度、精度、泛化能力、鲁棒性上较传统T-S模型的RBF神经网络模型、GA(Genetic Algorithm,遗传算法)-BP(Back Propagation,反向传播)模型都有明显的提升。 展开更多
关键词 红外火焰探测器 改进T-S rbf神经网络 识别算法
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基于改进粒子群优化RBF神经网络的轧制力预报 被引量:9
7
作者 杨景明 闫晓莹 +1 位作者 顾佳琪 车海军 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期110-113,118,共5页
依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性,提出基于RBF神经网络的建模方法。将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,并采用改进粒子群算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理确定了RBF神经网络的隐层结构,提出了一种基... 依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性,提出基于RBF神经网络的建模方法。将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,并采用改进粒子群算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理确定了RBF神经网络的隐层结构,提出了一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络(IMPSO-RBF)。将该网络应用于轧制力的预报,与基本粒子群算法优化的RBF神经网络比较,仿真结果表明其在预报精度和收敛速度上都有很大提高。 展开更多
关键词 rbf神经网络 改进粒子群算法 轧制力预报
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基于改进型PSO的模糊神经网络PM_(2.5)浓度预测 被引量:21
8
作者 马天成 刘大铭 +1 位作者 李雪洁 孙川川 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第9期3258-3262,共5页
为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将... 为科学合理地预测大气污染物PM2.5颗粒物浓度变化规律,分析PM2.5颗粒物浓度变化历史数据,综合判断外部条件(温度、风速、天气状况)和内部条件(其它污染物的浓度)对PM2.5颗粒物浓度变化的影响。采用一种改进型PSO优化的模糊神经网络,将粒子群算法与模糊神经网络进行融合,发挥PSO算法全局寻优的特点,预测PM2.5颗粒物浓度的变化规律。对某市2013年PM2.5颗粒物浓度进行预测和验证,验证结果表明,该算法具备良好的预测精度。 展开更多
关键词 PM2.5浓度预测 改进PSO算法 模糊理论 神经网络 参数
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RBF神经网络在深V型滑行艇阻力预报中的应用 被引量:8
9
作者 姚朝帮 董文才 +1 位作者 许勇 岳国强 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期39-44,共6页
基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑... 基于SV、JYK系列滑行艇的阻力、浸湿面积、航行纵倾角试验数据,采用RBF神经网络建立了深V型滑行艇阻力预报数值图谱;针对艇艉底部横向斜升角变化的有限试验数据,提出了一种基于小样本试验数据的阻力修正方法。试验表明,该方法对深V型滑行艇(折角线长度与最大折角线宽度比在4-5.5,面积负荷系数在5.5-7,重心纵向相对位置在3%-9%,艉部艇底斜升角在5°-25°之间变化)阻力预报是可行的。在相同精度下,针对该文研究的问题,RBF神经网络所需时间少于BP神经网络。 展开更多
关键词 深V滑行艇 rbf神经网络 阻力数值图谱 斜升角 阻力修正方法
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基于RBF神经网络的采场回采工艺改进试验 被引量:4
10
作者 杨伟 杨珊 +1 位作者 张钦礼 任少峰 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1641-1645,共5页
某铁矿地下采场回采中存在生产效率低、炸药单耗大和大块率高的问题.为此,提出了水平炮孔前进式开采的改进方案,进行了以排距、孔距、周边孔距为因素的L9(33)的爆破正交试验,建立了以排距、孔距、周边孔距为输入层因子,炸药单耗和大块... 某铁矿地下采场回采中存在生产效率低、炸药单耗大和大块率高的问题.为此,提出了水平炮孔前进式开采的改进方案,进行了以排距、孔距、周边孔距为因素的L9(33)的爆破正交试验,建立了以排距、孔距、周边孔距为输入层因子,炸药单耗和大块率为输出层因子的RBF神经网络模型;从安全和经济的角度提出了爆破综合期望指数公式,结合模型预测结果进行最终优选,优选结果为:排距1 m,孔间距1.4 m,周边孔距1 m.经过现场验证,现生产能力为原来的4倍,增加了可充填的采场数目,顶板暴露时间缩短,生产效率提高约75%,炸药单耗减少62%,大块率降低74%. 展开更多
关键词 地下采矿 采场爆破 回采工艺改进 正交试验 rbf神经网络 爆破综合期望指数公式
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基于IFA优化RBF神经网络的短时交通流预测模型 被引量:3
11
作者 曹洁 张敏 +2 位作者 张红 陈作汉 侯亮 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期99-104,共6页
针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题,提出一种改进萤火虫算法(IFA)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型(IFA-RBF).该模型通过引入线性递减惯性权重和混沌机制,来改进FA后期存在的易陷入局部极值和种群多样性匮乏的... 针对短时交通流不确定性极强引起的预测结果精度低的问题,提出一种改进萤火虫算法(IFA)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型(IFA-RBF).该模型通过引入线性递减惯性权重和混沌机制,来改进FA后期存在的易陷入局部极值和种群多样性匮乏的不足,利用IFA优化RBF神经网络的连接权重和基函数宽度,以提升RBF神经网络的短时交通流预测精度.实验结果表明,与Elman、BP、RBF和FA-RBF模型相比,构建的短时交通流预测模型(IFA-RBF)具有更高的预测精度,预测值与实际值拟合度较高. 展开更多
关键词 智能交通系统 交通流 短时预测 rbf神经网络 改进的萤火虫算法 混沌搜索
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基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正 被引量:5
12
作者 刘刚 刘学仁 +1 位作者 嵇英华 罗海梅 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第1期15-17,20,共4页
提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确... 提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线行校正。仿真实验结果表明:与传统的分段线性与BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.020%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校。 展开更多
关键词 改进BP神经网络 瓦斯传感器 非线性校正
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基于改进PSO的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中的应用 被引量:8
13
作者 孙立峰 吕枫 《液压与气动》 北大核心 2014年第11期91-94,127,共5页
引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中。运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函... 引入了一种基于解空间划分的改进粒子群算法,有效地解决了传统粒子群算法前期容易陷入局部极小值的问题,并将此算法应用到RBF神经网络的参数优化和样本学习中。运用聚减累算法确定了径向基函数中心个数,通过改进的PSO优化了网络中基函数的中心值和宽度,最后利用PSO训练网络输出样本,实现了液压钻机的故障诊断。试验结果表明,基于改进PSO优化的RBF神经网络在液压钻机故障诊断中,在样本较小的情况下,具有较快的响应速度以及较高的诊断精度。 展开更多
关键词 液压故障诊断 改进PSO算法 rbf神经网络
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基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析 被引量:4
14
作者 刘雅芳 董万鹏 +1 位作者 由伟 饶轮 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期153-157,共5页
用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结... 用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。 展开更多
关键词 碳/陶瓷复合材料 化学成分 硬度 rbf 人工神经网络 耦合影响
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基于改进RBF神经网络PID控制的液压起重机节能仿真 被引量:8
15
作者 李锐 崔宇 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期269-273,共5页
液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。... 液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。对传统RBF神经网络结构进行改进,设计了动态自适应RBF神经网络PID控制器,采用Matlab软件对液压起重机改进RBF神经网络控制效果进行仿真。结果表明:在空载或轻载工况下,悬臂在上升过程中,采用RBF神经网络PID控制与改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率几乎一样;悬臂在下降过程中,采用改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率较小。在空载或轻载工况下,液压起重机采用改进RBF神经网络PID控制方法,能够降低液压泵能耗损失,节约资源。 展开更多
关键词 液压起重机 改进rbf神经网络 PID控制 节能 仿真
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基于改进型PSO-BP神经网络的SVI软测量 被引量:6
16
作者 郭晓燕 郭民 韩红桂 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第6期873-877,共5页
针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整。为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同... 针对曝气池污泥体积指数(SVI)难于在线测量的情况,提出了一种基于改进型的BP神经网络对SVI软测量的模型,该模型利用改进粒子群优化算法对BP神经网络进行权值调整。为了提高BP神经网络的学习性能,使粒子群的惯性权值按照对数规律变化,同时引入自适应变异算子对局部最优的粒子进行变异,然后利用粗糙集理论消除冗余信息,得到输入变量。该模型对实际污水厂的SVI值进行软测量预测,并与其它软测量模型进行比较,结果表明了该软测量模型具有较好的精度。 展开更多
关键词 污泥膨胀 污泥体积指数 软测量 改进PSO-BP神经网络
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改进型M-P神经网络在能量色散X荧光分析测定铅锌矿元素含量的应用研究 被引量:3
17
作者 李飞 葛良全 +3 位作者 张庆贤 谷懿 万志雄 李王燕 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1410-1412,共3页
以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速... 以新疆西天山铅锌矿样品的Cu,Fe,Pb等元素X荧光测量数据做训练样本,McCulloch-Pitts神经网络(M-P神经网络)为基础,基体效应为依据,建立新的神经网络模型对Zn进行定量预测。结果预测值与测量值的相对误差在<5%。此方法可较准确,快速的应用于现场X荧光测定,为X荧光光谱信息修正提供一种新方法。 展开更多
关键词 能量色散X荧光分析 改进M-P神经网络 基体效应 定量预测
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改进型B样条模糊神经网络 被引量:3
18
作者 丛爽 宋瑞祥 +1 位作者 钱镇 魏衡华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期277-280,共4页
提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避... 提出了一种改进型B样条模糊神经网络 ,用以增加B样条函数在作为模糊神经网络控制器实际应用中的抗干扰能力 .通过指出常规B样条模糊隶属函数构造中存在的不足 ,提出了针对性的改进措施 ,从而既满足了B样条本身的性质 ,又从理论设计上避免了使系统不稳定的因素 .在实际电机速度控制系统的对比实验中证明了所提改进方法的有效性和实用性 . 展开更多
关键词 样条函数 模糊神经网络 自适应控制 改进B样条 电机 速度控制系统
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基于改进型BP神经网络的湿重软测量 被引量:3
19
作者 孙瑜 周强 王孟效 《中国造纸学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期114-118,共5页
针对制浆造纸工业中湿重无法在线测量的难题 ,分析了湿重值与进浆流量、打浆浓度、打浆电流及原湿重值等参数的关系 ,提出了基于改进型BP神经网络的湿重软测量技术 。
关键词 制浆造纸 湿重 改进BP神经网络 在线测量 软测量
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基于改进RBF神经网络的GNSS高程拟合 被引量:21
20
作者 袁德宝 张建 +2 位作者 赵传武 杜世高 彭金英 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第3期221-224,241,共5页
针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的... 针对传统的RBF神经网络模型在GNSS高程拟合中拟合精度较低、稳定性较差、相关因子需提前人为设置等问题,通过将改进的自适应权重粒子群优化算法与MATLAB RBF神经网络函数newrb相结合,实现RBF神经网络函数模型中隐含节点数和SPREAD值的自动优化选取,提高算法在GNSS高程拟合中的精度和稳定性。通过实例分析,该方法拟合精度高,可达到mm级精度,相对于传统的二次多项式模型精度提高17%,稳定性良好。 展开更多
关键词 GNSS 高程拟合 改进的粒子群算法 rbf神经网络 MATLAB
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