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改进结构的小波神经网络在油田开发指标预测中的应用 被引量:7
1
作者 邴绍献 王华 +3 位作者 李建丽 张孝天 侯春华 王滨 《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期92-94,共3页
由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标... 由于油藏储层的非均质性和决定油田开发指标因素的不确定性,往往很难对油田开发指标进行准确的预测。针对小波神经网络模型及算法预测油田开发指标存在的不足,提出了改进结构的小波神经网络模型。改进结构的小波神经网络模型使输入指标同时在不同时间因子和尺度因子的小波基上展开。实例分析结果表明,改进结构的小波神经网络模型不仅继承了小波神经网络的优点,且具有比小波神经网络预测油田开发指标精度更高、训练速度更快的优势,其预测的平均精度达到97.02%,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。 展开更多
关键词 油田开发指标 小波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
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改进型小波神经网络在高铁路基沉降精准监测中的应用研究
2
作者 刘攀 王倩 《科技创新与应用》 2025年第9期64-68,共5页
鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降... 鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性,该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言,通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量,构建一个增强的预测框架,旨在精确预估路基的沉降量。实验验证环节显示,相较于未改进的小波神经网络模型,该优化后的小波神经网络在沉降量预测任务中展现出更优的性能,提升预测结果的精度与可靠性,从而为高速铁路基础设施的安全监测与维护提供技术支持。 展开更多
关键词 路基沉降 改进小波神经网络 沉降量预测 实验验证 预测框架
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基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法
3
作者 张鑫 王丹 《通信电源技术》 2025年第4期227-229,共3页
由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现... 由于计算机无线通信模块在运行过程中易受环境干扰、硬件老化等因素影响,导致故障频发,提出基于改进小波神经网络的计算机无线通信模块故障诊断方法。以故障电流信号为输入数据,构建小波神经网络模型并利用粒子群算法优化参数,最终实现计算机无线通信模块故障类型自动诊断。实验结果表明,设计方法在诊断效率与精度上具有优势,适用于实际故障诊断。 展开更多
关键词 改进小波神经网络 计算机无线通信模块 通信模块故障 故障诊断 诊断方法
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基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法
4
作者 邓从香 《电子设计工程》 2025年第1期166-170,175,共6页
针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模... 针对医院通信安全态势感知不及时,易导致医院信息系统重要信息受到损害的问题,提出基于改进神经网络的医院通信安全态势感知方法。使用基于小波消噪的通信信号去除噪声并保留关键信息,输入基于改进RBF神经网络的医院通信安全态势感知模型。利用花朵授粉算法完成改进RBF神经网络训练。通过径向基函数对输入数据进行非线性变换,将得到的权值进行加权求和,得到当前通信网络信号的安全态势预测结果。实验结果显示,应用该文方法的医院通信网络异常信息可在1 s内完成感知。 展开更多
关键词 改进神经网络 医院通信 安全态势 小波消噪 信号去噪 花朵授粉算法
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结构可靠度分析的改进BP神经网络响应面法 被引量:21
5
作者 桂劲松 康海贵 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期127-130,共4页
对功能函数不能明确表达即具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对... 对功能函数不能明确表达即具有隐式功能函数的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,人们提出了BP神经网络响应面法。在此基础之上,笔者提出了改进的BP神经网络响应面法。对以上方法计算效果,通过算例进行了对比分析,其中改进BP神经网络响应面法计算精度较好,进行有限元分析次数较少。该方法用于大型复杂结构的可靠度分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。 展开更多
关键词 结构可靠度 神经网络 响应面法改进方法
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改进的小波神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:8
6
作者 李晓静 李杰 《电子器件》 CAS 北大核心 2013年第3期404-407,共4页
为提高变压器油溶解气体分析法的故障诊断能力,以变压器油溶解气体作为研究对象,提出了加动量批处理小波神经网络算法。选取200组油溶解气体含量作为故障识别样本,通过多输入/多输出模式小波神经网络模型的构造,对训练过程和仿真结果进... 为提高变压器油溶解气体分析法的故障诊断能力,以变压器油溶解气体作为研究对象,提出了加动量批处理小波神经网络算法。选取200组油溶解气体含量作为故障识别样本,通过多输入/多输出模式小波神经网络模型的构造,对训练过程和仿真结果进行对比分析。实验结果表明,改进的小波神经网络算法故障检测符合率高达95%,较传统的检测算法提升十几个百分点,从而极大的提高了故障诊断效率,实用性较好。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 改进算法 小波变换 神经网络
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小波分析与神经网络在结构损伤监测中的应用 被引量:11
7
作者 杜永峰 陈文元 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第5期121-124,共4页
采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分... 采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构出现损伤的时刻,以实现对其监控;分别对结构第一层位移响应信号和加速度响应信号做小波包分解得到各频段能量的特征向量,并分别作为特征参数输入到BP神经网络中实现损伤识别;比较了位移响应信号和加速度响应信号对损伤识别的灵敏性.模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构损伤时刻、损伤位置和程度,具有一定的可行性. 展开更多
关键词 损伤监测 小波分析 神经网络 结构健康监测
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基于小波散射卷积神经网络的结构损伤识别 被引量:5
8
作者 马亚飞 李诚 +2 位作者 何羽 王磊 涂荣辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第14期138-146,共9页
损伤识别是结构状态评估领域的关键问题之一,对确保结构安全性有重要意义。深度学习算法在基于振动的结构损伤识别方面带来了许多突破,但从海量数据中挖掘结构损伤关键信息仍是亟待解决的技术难题。该研究提出了基于一维卷积神经网络(on... 损伤识别是结构状态评估领域的关键问题之一,对确保结构安全性有重要意义。深度学习算法在基于振动的结构损伤识别方面带来了许多突破,但从海量数据中挖掘结构损伤关键信息仍是亟待解决的技术难题。该研究提出了基于一维卷积神经网络(one-dimensional-convolutional neural network,1D-CNN)深度学习的结构多类型损伤识别模型,采用小波散射变换对1D-CNN架构第一层卷积滤波器进行替换,通过散射系数实现输入层原始数据降维与特征提取,结合CNN卷积层、激活层和池化层实现监测数据特征增强处理。在此基础上,结合1D-CNN全连接层与Softmax函数实现特征数据分类,从而实现结构多类型损伤定位与定量高效识别。通过钢桁架结构和斜拉桥两种数值模型对上述框架进行了验证。结果表明:与普通卷积神经网络模型相比,基于小波散射卷积神经网络的结构损伤识别精度显著提升,损伤分类准确率达95.0%以上。随着传感数据环境噪声比例的增加,小波散射卷积神经网络损伤分类准确率虽略有下降,但仍保持较高精准度,说明该方法具有较强的鲁棒性抗噪能力。 展开更多
关键词 结构状态评估 深度学习 小波散射变换 卷积神经网络(CNN) 损伤识别
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小波分析与神经网络在结构多处损伤监测中的应用 被引量:3
9
作者 陈文元 李雪梅 迟晓梅 《四川建筑科学研究》 北大核心 2006年第3期67-71,共5页
采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构多次出现损伤的时刻,实现对结构损伤时刻的监控;对结构第1层加速度响应信号做小波包分解,得到各频段能量的特征向量,作为特征... 采用小波分析对获得的结构动力响应进行小波分解,根据各种响应信号对损伤的灵敏度选择损伤特征,从而识别结构多次出现损伤的时刻,实现对结构损伤时刻的监控;对结构第1层加速度响应信号做小波包分解,得到各频段能量的特征向量,作为特征参数输入到BP神经网络中实现结构多处损伤位置和程度识别。模拟算例表明,小波分析和BP神经网络联合运用能准确地诊断结构多处损伤的时刻、位置和程度,具有一定的可行性。 展开更多
关键词 损伤监测 小波分析 神经网络 结构健康监测
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改进BP神经网络的钢结构应力缺失数据重构 被引量:3
10
作者 游颖 王建 +3 位作者 刘学刚 彭宁 周敏峰 邓志扬 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2022年第4期166-173,共8页
钢结构健康监测过程中的应力数据缺失会干扰监测各环节的运行状态,无法保障施工阶段的安全,因此解决数据缺失问题至关重要。钢结构在施工阶段应力应变监测中,由于受到外界诸多复杂因素的影响,导致监测数据不准确、缺失以及局部应力数据... 钢结构健康监测过程中的应力数据缺失会干扰监测各环节的运行状态,无法保障施工阶段的安全,因此解决数据缺失问题至关重要。钢结构在施工阶段应力应变监测中,由于受到外界诸多复杂因素的影响,导致监测数据不准确、缺失以及局部应力数据的重构值与真实值偏差较大等问题。采用改进BP神经网络分别对300组和30组钢结构应力应变监测数据进行重构,并对改进BP神经网络的数据重构方法进行适用性分析。结果表明:相比线性回归法,改进BP神经网络法进行离散型缺失数据的重构平均误差降低0.7%,特别是对于局部缺失数据,改进BP神经网络法的重构精度更高,平均局部误差降低2.2%;为达到较好的重构精度,使用改进BP神经网络对缺失数据重构时,数据的缺失率不宜超过20%;改进BP神经网络法可为钢结构应力缺失数据重构以及结构健康监测提供技术支持,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 结构 数据重构 改进BP神经网络 结构健康监测 粒子群算法 附加动量法
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改进型小波神经网络在变频系统故障诊断中的应用 被引量:1
11
作者 王新 戴丽 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2008年第6期20-23,91,共5页
目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法。仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相... 目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法。仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点。 展开更多
关键词 振动与 小波神经网络 改进神经网络 改进小波 故障诊断
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连续梁结构损伤识别的小波神经网络方法研究 被引量:7
12
作者 管德清 廖俊文 《中外公路》 北大核心 2016年第1期136-139,共4页
以含损伤的连续梁结构为研究对象,研究了识别结构损伤位置和损伤程度的小波神经网络方法。通过有限元分析和Lanczos法计算得到损伤结构的曲率模态参数,再利用曲率和应变的关系得到应变模态参数。根据连续小波变换理论并用Matlab小波工具... 以含损伤的连续梁结构为研究对象,研究了识别结构损伤位置和损伤程度的小波神经网络方法。通过有限元分析和Lanczos法计算得到损伤结构的曲率模态参数,再利用曲率和应变的关系得到应变模态参数。根据连续小波变换理论并用Matlab小波工具箱,得到小波系数模极大值并判断出结构损伤的位置。以此为基础,将小波系数模极大值作为BP神经网络输入参数构造神经网络,通过损伤程度与小波系数模极大值之间的非线性关系,由神经网络的输出参数确定结构的损伤程度。建立了一种既能识别结构损伤位置又能确定损伤程度的小波神经网络方法。通过对一含裂缝的三跨连续梁的损伤识别计算分析,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 连续梁 应变模态 小波变换 BP神经网络 结构损伤
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结构损伤的小波分形神经网络检测 被引量:3
13
作者 王步宇 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期58-61,共4页
用神经网络进行结构损伤检测、分析的有效性在很大程度上取决于训练样本的好坏。小波变换在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力,小波包分析利用可以伸缩和平移的可变视窗能够聚焦到信号的任意细节,因此对有损伤的结构的非线性动力... 用神经网络进行结构损伤检测、分析的有效性在很大程度上取决于训练样本的好坏。小波变换在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力,小波包分析利用可以伸缩和平移的可变视窗能够聚焦到信号的任意细节,因此对有损伤的结构的非线性动力特性能进行有效的分析。利用分形几何方法不依赖于系统的数学模型的特点,将分形维数与小波分析相结合,建立了结构损伤的小波分形神经网络检测方法。研究结果表明,结构不同状态下的振动信号的各频段分形维数有明显的不同,可以将振动信号的各频段分形维数作为结构损伤检测的特征量,并用神经网络将结构的不同状态模式识别出来。 展开更多
关键词 结构 损伤检测 小波变换 分形维数 神经网络
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基于改进的小波神经网络的深基坑围护桩水平位移预测研究 被引量:1
14
作者 程强强 陈年和 于光永 《江苏建筑职业技术学院学报》 2015年第2期7-10,共4页
结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了... 结合某深基坑工程,以现场实测数据为依据建立了改进的小波神经网络预测模型,并用其预测围护桩水平位移.结果表明,改进的小波神经网络模型预测值与实测值相差在4%以内,而BP神经网络和小波神经网络模型的预测值与实测值相差最高分别达到了21.92%和18.58%.可以看出,改进的小波神经网络模型预测结果更接近于实际监测值,从而验证了改进的小波神经网络用于围护桩水平位移预测的可行性. 展开更多
关键词 改进的小波神经网络 WNN 深基坑 围护桩 水平位移 预测
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基于改进BP神经网络模型的辽西地区农业灌溉用水预测
15
作者 张瑞阳 《水利技术监督》 2024年第8期263-264,271,共3页
文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6... 文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6.9%和10%。研究成果对于区域农业灌溉用水预测方法具有参考价值。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 小波分析 模型改进 农业灌溉 辽西地区
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改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断 被引量:38
16
作者 贾亦敏 史丽萍 严鑫 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第2期103-109,共7页
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和... 针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 小波神经网络 改进人工鱼群算法 粒子群优化算法 动态反向学习策略
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基于小波分析和PSO优化神经网络的短期风电功率预测 被引量:12
17
作者 叶小岭 刘波 +1 位作者 邓华 肖寅 《可再生能源》 CAS 北大核心 2014年第10期1486-1492,共7页
针对风电场风速和风电功率序列起伏波动大、无明显变化规律等特点以及传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出了基于小波分析和改进粒子群算法优化神经网络的短期风电功率预测方法。首先,通过小波方法将用于神经网络训练... 针对风电场风速和风电功率序列起伏波动大、无明显变化规律等特点以及传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺陷,提出了基于小波分析和改进粒子群算法优化神经网络的短期风电功率预测方法。首先,通过小波方法将用于神经网络训练的历史风速和风电功率序列进行分解,再针对风速和风电功率的各个分量分别建立相应的神经网络模型,采用分期变异粒子群算法对各个分量的神经网络学习算法进行优化,最后将各个分量的预测值进行小波重构得到风电功率预测结果。江苏如东某风电场风电机组的实验结果证明预测精度较传统神经网络方法有较大提高,验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 小波分析 改进粒子群算法 神经网络优化 短期风电功率预测
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卷积神经网络在结构损伤诊断中的应用 被引量:21
18
作者 李书进 赵源 +1 位作者 孔凡 张远进 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2020年第6期29-37,共9页
对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨;以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型... 对卷积神经网络(CNN)在工程结构损伤诊断中的应用进行了深入探讨;以多层框架结构节点损伤位置的识别问题为研究对象,构建了可以直接从结构动力反应信号中进行学习并完成分类诊断的基于原始信号和傅里叶频域信息的一维卷积神经网络模型和基于小波变换数据的二维卷积神经网络模型;从输入数据样本类别、训练时间、预测准确率、浅层与深层卷积神经网络以及不同损伤程度的影响等多方面进行了研究。结果表明:卷积神经网络能从结构动力反应信息中有效提取结构的损伤特征,且具有很高的识别精度;相比直接用加速度反应样本,使用傅里叶变换后的频域数据作为训练样本能使CNN的收敛速度更快、更稳定,并且深层CNN的性能要好于浅层CNN;将卷积神经网络用于工程结构损伤诊断具有可行性,特别是在大数据处理和解决复杂问题能力方面与其他传统诊断方法相比有很大优势,应用前景广阔。 展开更多
关键词 损伤识别 卷积神经网络 深度学习 框架结构 小波变换
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改进的BP神经网络在风机故障诊断中的应用 被引量:22
19
作者 米江 纪国宜 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2011年第2期94-98,共5页
采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络建立风机故障诊断系统。在网络训练过程中分别采用标准训练样本和含有白噪声的训练样本来训练网络,使网络具有一定的容错性。最后通过仿真实验和风机的故障诊断实例表明:改进的BP神经网络减... 采用动量法和学习速率自适应的改进BP神经网络建立风机故障诊断系统。在网络训练过程中分别采用标准训练样本和含有白噪声的训练样本来训练网络,使网络具有一定的容错性。最后通过仿真实验和风机的故障诊断实例表明:改进的BP神经网络减少训练次数,提高了学习效率,而且有效地抑制网络陷于局部极小,是风机故障诊断的有效方法。 展开更多
关键词 振动与 风机 故障诊断 改进的BP神经网络
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小波变换结合BP神经网络进行径流预测 被引量:10
20
作者 刘素一 权先璋 张勇传 《人民长江》 北大核心 2003年第7期38-39,共2页
对BP神经网络和小波变换结合BP神经网络这两种方法在径流预测方面做了一些比较 ,认为在缺乏降雨、温度等相关资料的情况下 ,单从径流资料出发用BP神经网络进行径流预测 ,效果并不理想 ;而通过小波变换把径流序列分解为多个频率成份的叠... 对BP神经网络和小波变换结合BP神经网络这两种方法在径流预测方面做了一些比较 ,认为在缺乏降雨、温度等相关资料的情况下 ,单从径流资料出发用BP神经网络进行径流预测 ,效果并不理想 ;而通过小波变换把径流序列分解为多个频率成份的叠加 ,再由神经网络对小波系数进行预测 ,最后重构出预测的径流序列的方法取得的效果较好。同时还就小波变换结合BP神经网络方法 ,比较了不同网络结构对径流预测效果的影响 。 展开更多
关键词 径流预测 BP神经网络 小波变换 网络结构
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