期刊文献+
共找到929篇文章
< 1 2 47 >
每页显示 20 50 100
基于小波神经网络的新型角度传感器补偿技术
1
作者 赵伦 张靖 +3 位作者 周路遥 季丹 尹蝶 普春芬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第4期96-100,共5页
针对现有霍尔角度传感器、光电编码器等存在编码难度较大、成本较高的问题,设计了一种新型的角度传感器,主要由激光器、摄像头、转盘和转轴组成,转轴带动转盘转动时,转盘上的激光器发出的激光束在摄像头中的成像上形成光斑,利用二阶矩... 针对现有霍尔角度传感器、光电编码器等存在编码难度较大、成本较高的问题,设计了一种新型的角度传感器,主要由激光器、摄像头、转盘和转轴组成,转轴带动转盘转动时,转盘上的激光器发出的激光束在摄像头中的成像上形成光斑,利用二阶矩法识别出光斑中心点坐标,并将其转换为对应的旋转角度值。利用傅里叶级数拟合法对旋转角度与光斑中心点坐标进行拟合分析,以确定传感器的非线性特性。并采用小波神经网络(WNN)对传感器存在的非线性问题进行补偿。实验结果表明:经WNN补偿后,传感器的非线性误差从2.39降低至1.56,测量精度达到了0.84°。 展开更多
关键词 角度传感器 波神经网络 二阶矩法 傅里叶级数 非线性补偿
在线阅读 下载PDF
粒子群优化小波神经网络的功率预测研究
2
作者 柴赟 刘志仁 +2 位作者 曹卫青 杨勤胜 陈公海 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期129-138,共10页
电力系统的复杂化及可再生能源的集成增加,对电力系统运行中的功率预测技术提出了更高的要求.准确的功率预测对于电力系统的稳定运行、优化发电计划以及减少运营成本非常关键.为应对这一挑战,本文设计了一种将改进后的小波神经网络(WNN... 电力系统的复杂化及可再生能源的集成增加,对电力系统运行中的功率预测技术提出了更高的要求.准确的功率预测对于电力系统的稳定运行、优化发电计划以及减少运营成本非常关键.为应对这一挑战,本文设计了一种将改进后的小波神经网络(WNN)与粒子群优化(PSO)算法相结合的混合模型,有效提升了功率预测的精度与效率.小波神经网络的优势在于其能够处理非线性和非平稳时间序列数据,而粒子群优化则通过其全局搜索能力优化网络参数,从而避免局部最优问题,加速训练过程,改进的Gaussian小波函数增强了模型的多尺度能力.实验结果表明,相比于小波神经网络预测模型,改进后的PSO-WNN模型在预测精度和收敛速度方面均有显著的提升. 展开更多
关键词 粒子群优化 波神经网络 功率预测
在线阅读 下载PDF
基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测方法 被引量:1
3
作者 李丹 陈勃琛 潘广泽 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期208-214,共7页
针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小... 针对当前航空装备实时系统对非周期实时任务无法预知难以实现可靠调度的困难,开展对航空装备实时系统非周期任务流量预测方法的研究。以小波神经网络为基础结合航空装备实时系统的特性建立任务流量预测模型,并提出利用人工鱼群算法对小波预测模型关键参数进行优化,避免陷入局部最优解,最终构建一种人工鱼群算法改进的小波神经网络任务流量预测系统。利用提出的预测模型开展实时任务流量预测对比仿真实验,实验结果表明,建立的基于改进小波神经网络的实时系统任务流量预测系统对非周期实时任务具有较高的预测精度,预测效果优于原始小波神经网络模型及T-S模糊神经网络模型。 展开更多
关键词 波神经网络 人工鱼群算法 实时系统 流量预测
在线阅读 下载PDF
基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量:1
4
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
在线阅读 下载PDF
柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制
5
作者 邱志成 刘一鸿 李旻 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期998-1010,共13页
为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural N... 为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural Network Controller,SRWNNC)来抑制振动。对双目视觉系统进行了标定,基于视差原理和图像处理算法,通过解算标志点的三维坐标来获取振动信号。建立了系统的有限元模型,并通过辨识得到校正后的系统模型参数。基于辨识得到的模型在仿真环境中训练SRWNNC,用于实验系统的振动主动控制。分别针对移动柔性铰接板系统固定基座和平移轨迹运动两种情况,进行了双目视觉振动检测和振动控制仿真和实验研究。仿真和实验结果表明,双目视觉传感器对振动信号的检测精度小于0.1 mm,SRWNNC也展现出比大增益PD控制器更好的抑振效果,验证了双目视觉振动检测和SRWNNC抑制振动的准确性和有效性。 展开更多
关键词 双目视觉 移动柔性铰接板 自回归小波神经网络 振动抑制
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法小波神经网络的光伏电站发电量预测方法 被引量:9
6
作者 周强 张晓忠 +4 位作者 陈久益 沈炜 白建波 黄悦婷 汤霜霜 《智慧电力》 北大核心 2024年第4期78-84,共7页
针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连... 针对光伏电站发电量预测不准确及多种气象因素下预测结果出现波动的问题,提出一种基于遗传算法小波神经网络(GA-WNN)的光伏电站发电量预测方法。首先,以反向传播(BP)神经网络的结构为框架,选择小波基函数作为隐含层的传递函数,将网络连接权值、小波函数伸缩因子、小波函数平移因子视为遗传个体,并通过遗传算法(GA)进行个体寻优以得到网络最优初始参数;然后,利用优化后的网络进行仿真预测,并对仿真数据进行分析;最后,将预测结果与实际发电量进行对比,以评估预测模型的误差和可靠性。实例分析表明,GA-WNN预测模型具有更小的误差和更高的预测精度,适用于精确预测光伏电站的发电量。 展开更多
关键词 光伏电站 发电量预测 遗传算法 波神经网络
在线阅读 下载PDF
一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用 被引量:7
7
作者 侯润民 刘荣忠 +2 位作者 高强 王力 邓桐彬 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页
针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRW... 针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 大功率交流伺服系统 自回归小波神经网络 模糊小波神经网络间接自适应控制器 模糊小波神经网络
在线阅读 下载PDF
MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测
8
作者 吴悔 陈旭 +1 位作者 景永俊 王叔洋 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期403-412,共10页
在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 僵尸网络 图小波神经网络 网络安全
在线阅读 下载PDF
基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法
9
作者 杨惠烽 曹建芳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期123-127,共5页
激光主动成像技术在许多领域中发挥着重要作用,然而,由于成像过程中会受到各种因素的干扰,导致图像产生噪声,影响后续的信息提取和处理,设计基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法。设计基于图像配准算法的超分辨率重构方法,... 激光主动成像技术在许多领域中发挥着重要作用,然而,由于成像过程中会受到各种因素的干扰,导致图像产生噪声,影响后续的信息提取和处理,设计基于小波神经网络的激光主动成像视觉图像去噪方法。设计基于图像配准算法的超分辨率重构方法,将每个子区域的多帧光斑图像集中起来实施矫正图像间差异的处理。鉴于激光成像所捕获的彩色图像富含基原色,这导致了庞大的数据量和处理上的效率瓶颈。为了优化后续的预处理和识别流程,使用平均值法实施图像的灰度化处理。设计单隐层结构的小波神经网络结构,在输入层中仅设置一个节点,用以接收输入信息,在输出层中仅设置一个节点,负责输出处理后的结果,根据设计方法确定隐层节点数,样本数量取用于学习的图像像素数量值,实现激光主动成像视觉图像的去噪处理。实验测试结果表明,设计方法的去噪图像比较清晰同时保留了图像细节,range指标差异较小,去噪后图像的像素分布比较均匀。 展开更多
关键词 波神经网络 激光主动成像视觉图像 超分辨率重构 图像配准 隐层 图像去噪
在线阅读 下载PDF
基于PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型 被引量:3
10
作者 沈延安 杨克泉 陈强 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期168-175,共8页
针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值... 针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 动力系统 PSO 波神经网络 故障诊断
在线阅读 下载PDF
结合改进算术优化算法与小波神经网络的网络流量预测模型 被引量:2
11
作者 应鑫迪 厉晓华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1350-1361,共12页
网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度... 网络流量具有非线性、复杂性特征,传统方法预测精度较低。为此,提出结合改进算术优化算法IAOA与小波神经网络WNN的网络流量预测模型。利用IAOA算法对小波神经网络关键参数初值调优,有效解决常规调参易陷入局部最优的缺陷,提高学习精度和收敛速度。对标准算术优化算法进行改进,设计拉丁超立方抽样法进行种群初始化,提高种群多样性;利用余弦函数对AOA的数学优化器非线性更新,均衡算法全局搜索与局部开发;引入针对最优解的高斯变异机制,避免算法陷入局部最优。利用十个基准函数对IAOA算法进行数值仿真,证实算法能够提高搜索精度和收敛速度。而网络流量预测实验结果表明,提出的预测模型具有更高的精确度,预测性能更加稳定,能够满足网络流量预测的高精度和实时性要求。 展开更多
关键词 波神经网络 算术优化算法 拉丁超立方抽样 高斯分布 网络流量预测
在线阅读 下载PDF
基于优化小波神经网络的作物温室环境温度预测模型 被引量:1
12
作者 倪美玉 杜子涛 曹为刚 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期73-80,共8页
温室环境温度是影响大棚农作物生长的关键因素,其演变受多重因素的综合影响,具有明显的非线性复杂特征,预测难度较大。基于此,提出一种改进黏菌算法优化小波神经网络的作物温室环境温度预测模型CASMA-WNN。利用改进黏菌算法对小波神经... 温室环境温度是影响大棚农作物生长的关键因素,其演变受多重因素的综合影响,具有明显的非线性复杂特征,预测难度较大。基于此,提出一种改进黏菌算法优化小波神经网络的作物温室环境温度预测模型CASMA-WNN。利用改进黏菌算法对小波神经网络的关键参数初值调优,在传统黏菌算法中引入PWLCM混沌映射优化初始种群多样性,设计自适应混合变异机制提高算法的搜索精度。同时,利用主成分分析法提取与作物温室环境温度相关性最高的主成分特征因子,实现数据降维。并将主成分因子输入优化调参后的小波神经网络模型,对作物温室环境温度进行预测。结果表明,与BP神经网络和标准小波神经网络相比,CASMA-WNN模型的平均绝对误差分别可以降低34.23%和26.56%,其数据拟合度更高,预测误差更小,可以为适宜的温室内作物生长温度调控提供决策支撑。 展开更多
关键词 温室温度 波神经网络 主成分分析法 黏菌算法
在线阅读 下载PDF
基于改进小波神经网络的新型PMSM速度控制
13
作者 周雅夫 赵洋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第10期105-108,114,共5页
采用传统PI控制策略的永磁同步电机调速系统无法兼顾良好的动态响应性能与抗扰动能力,且在实际应用中参数整定繁琐。为改善以上问题,对速度环设计一种改进型小波神经网络PI控制器,该控制器基于自适应学习速率的梯度下降法并引入惯性项... 采用传统PI控制策略的永磁同步电机调速系统无法兼顾良好的动态响应性能与抗扰动能力,且在实际应用中参数整定繁琐。为改善以上问题,对速度环设计一种改进型小波神经网络PI控制器,该控制器基于自适应学习速率的梯度下降法并引入惯性项在线更新网络参数,通过权重因子扩大PI参数输出范围,以增强控制器性能;为消除电流环比例参数对速度环的影响,设计无差拍电流预测控制器,进一步提升系统动态响应性能。仿真结果表明,上述控制方案能够实现速度环PI参数在线自整定,明显提升系统动态响应性能,且具有良好的抗扰动能力。 展开更多
关键词 PMSM 波神经网络 自适应学习速率 PI控制 模型预测控制
在线阅读 下载PDF
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
14
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 波神经网络 改进结构的小波神经网络 模型预测
在线阅读 下载PDF
遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用 被引量:7
15
作者 胡纪元 文鸿雁 +1 位作者 周吕 陈冠宇 《人民黄河》 CAS 北大核心 2014年第10期126-128,共3页
针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性... 针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。 展开更多
关键词 大坝变形 遗传小波神经网络 BP 神经网络 波神经网络 预测精度
在线阅读 下载PDF
基于集合经验模态分解和小波神经网络的短期风功率组合预测 被引量:82
16
作者 王贺 胡志坚 +3 位作者 陈珍 仉梦林 贺建波 李晨 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期137-144,共8页
从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免... 从挖掘风功率特性出发,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和小波神经网络(WNN)的新型风功率组合预测模型。首先对风功率序列进行集合经验模态分解,以降低风功率序列的非平稳性特征;其次基于相空间重构挖掘各子序列的统计特性,以避免预测模型输入维数选取的随意性;然后对各子序列建立小波神经网络预测模型;最后叠加各子序列预测结果得到风功率预测值。实例研究表明本文所提的组合预测模型具有较高的预测精度和较大的工程应用潜力。 展开更多
关键词 风功率 预测 集合经验模态分解 波神经网络 组合模型
在线阅读 下载PDF
基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:62
17
作者 潘翀 陈伟根 +2 位作者 云玉新 杜林 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第13期88-92,共5页
在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替... 在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明,该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 遗传算法进化 波神经网络 遗传算法
在线阅读 下载PDF
利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法 被引量:24
18
作者 陈伟根 潘翀 +2 位作者 王有元 云玉新 孙才新 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期52-55,共4页
为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条... 为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。 展开更多
关键词 变压器 溶解气体分析 人工神经网络 波神经网络 故障诊断 方法
在线阅读 下载PDF
小波神经网络的参数初始化研究 被引量:56
19
作者 赵学智 邹春华 +2 位作者 陈统坚 叶邦彦 彭永红 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期77-79,84,共4页
随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法.学习实... 随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加,甚至不收敛.为了加快网络的学习速度,本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法.学习实例结果表明,按照这一方法不但可以获得高几率的优秀初始参数,而且能大大加快小波网络的后续学习速度. 展开更多
关键词 波神经网络 参数初始化 时频参数 学习样本 理论 人工神经网络
在线阅读 下载PDF
基于灰色系统校正-小波神经网络的光伏功率预测 被引量:43
20
作者 丁明 刘志 +1 位作者 毕锐 朱卫平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2438-2443,共6页
为提高非理想天气条件下的光伏功率预测精度,提出基于灰色系统校正-小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的预测方法。首先以基于相似日算法的WNN进行逐时功率预测,并进行累加获得日累加功率。根据光伏出力历史数据,确定各广义天... 为提高非理想天气条件下的光伏功率预测精度,提出基于灰色系统校正-小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的预测方法。首先以基于相似日算法的WNN进行逐时功率预测,并进行累加获得日累加功率。根据光伏出力历史数据,确定各广义天气类型的平均偏差比,并以平均偏差比进行平滑处理后的相邻日功率建立离散灰色系统模型(discrete gray model,DGM),进行日总功率预测并获得及其判断区间。最后以日总功率值判断区间为标准对累加功率值进行校正,得到校正后的各时段的预测值。算例结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 波神经网络 灰色系统模型 相似日 相邻日 平均偏差比
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 47 下一页 到第
使用帮助 返回顶部