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可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法 被引量:1
1
作者 廖宏昊 胡峰 邓维斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3615-3621,共7页
针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(... 针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(BGWO),提出一种特征子集选择算法;提出一种规则消除的递归算法,进一步减少规则数量,提高规则的可解释性。实验结果表明,该模型在预测股票价格方面具有较高的准确性和可解释性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 层次自适应模糊神经网络 注意力机制 股票价格预测 可解释性 金融时间序列 规则消除
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基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制 被引量:11
2
作者 周俊 杨肖蓉 朱树平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期67-72,共6页
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优... 运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。 展开更多
关键词 农业机器人 抓取力控制 自适应神经模糊网络 减法聚类
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基于增量学习神经模糊网络的机动目标跟踪 被引量:1
3
作者 刘梅 权太范 姚天宾 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2031-2035,共5页
本文提出了基于增量学习神经模糊网络机动目标跟踪模型.当被跟踪目标发生机动时,该模型立刻检测到机动并对卡尔曼滤波器的自适应系统协方差进行精确估计,系统得到及时、正确的补偿.增量学习神经模糊网络能够随着环境变化,自动调整、找... 本文提出了基于增量学习神经模糊网络机动目标跟踪模型.当被跟踪目标发生机动时,该模型立刻检测到机动并对卡尔曼滤波器的自适应系统协方差进行精确估计,系统得到及时、正确的补偿.增量学习神经模糊网络能够随着环境变化,自动调整、找到最优的网络结构及参数,当发生机动时,总是能产生接近真实机动值的估计输出,从而提高跟踪性能及避免错误跟踪.仿真结果表明,该模型比传统的机动目标跟踪模型有更好的跟踪性能,并且该模型能动态的适应环境的变化,使系统更加实时,精确的跟踪机动目标. 展开更多
关键词 神经模糊网络 增量学习 机动目标跟踪
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神经模糊网络自适应模糊控制研究 被引量:2
4
作者 汤楠 王飞跃 Frank W.Ciarallo 《西安石油学院学报(自然科学版)》 2002年第1期62-65,共4页
提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程... 提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 展开更多
关键词 神经模糊网络 模糊逻辑控制 自学习 自适应 模块结构
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基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化及应用
5
作者 王培良 颜文俊 +1 位作者 胡莹坚 张迎 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2009年第2期250-253,共4页
针对现有神经模糊网络应用中的不足,提出了一种新的基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化方法,并讨论了其在复杂系统建模中的应用。将变精度粗糙集理论中的β分类精度作为信息函数,选择条件属性。通过选择适当的精度,对建模数据进行离散... 针对现有神经模糊网络应用中的不足,提出了一种新的基于变精度粗糙集的神经模糊网络优化方法,并讨论了其在复杂系统建模中的应用。将变精度粗糙集理论中的β分类精度作为信息函数,选择条件属性。通过选择适当的精度,对建模数据进行离散化,组成决策表。通过对决策表进行变精度的知识约简,提取重要的属性和属性值,映射到模糊规则中,简化生成的规则,从而有效地优化了神经模糊网络结构,极大地减少了网络的训练时间,且提高了训练精度。将该方法应用于有大量样本数据的非线性时延系统建模,仿真实例验证了此种方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 变精度粗糙集 神经模糊网络 模糊建模 知识约简 规则划分
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基于神经模糊网络的自适应α-β-γ目标跟踪算法
6
作者 孙强 惠晓滨 黄鹤 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期46-49,共4页
针对传统α-β-γ滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出α-β-γ滤波器的估计误差... 针对传统α-β-γ滤波器噪声统计特性未知时,受色噪声的影响精度严重降低,甚至出现发散等现象,设计了一种基于神经模糊网络的自适应的α-β-γ滤波跟踪器。该滤波器通过利用神经模糊网络作为误差估计器,估计出α-β-γ滤波器的估计误差,从而对α-β-γ滤波跟踪器的预测结果进行修正,得到更优的预测值。通过计算机仿真以及在图像目标跟踪平台验证结果表明,该算法可以克服传统算法的局限性,有效地防止滤波器发散,缩小实际的滤波误差,提高滤波精度,实现对跟踪结果的在线改进。 展开更多
关键词 Α-Β-Γ滤波 跟踪精度 神经模糊网络 计算机仿真
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基于自适应神经模糊网络的路面识别技术 被引量:14
7
作者 秦也辰 管继富 +2 位作者 顾亮 李毅 刘锐 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期481-484,489,共5页
以路面识别为目的,利用自适应神经模糊网络(ANFIS)进行路面不平度激励时域估测研究.首先建立车辆1/4模型运动微分方程,并使用白噪声信号激励车辆模型,利用激励产生的模型动力学响应进行自适应神经模糊系统训练.之后对训练获得的逆向车... 以路面识别为目的,利用自适应神经模糊网络(ANFIS)进行路面不平度激励时域估测研究.首先建立车辆1/4模型运动微分方程,并使用白噪声信号激励车辆模型,利用激励产生的模型动力学响应进行自适应神经模糊系统训练.之后对训练获得的逆向车辆动力学模型进行分析并利用随机路面激励产生的系统响应进行随机路面时域估测.最后对自适应神经模糊网络系统隶属函数个数及输入数据组合进行分析比较.仿真结果显示,自适应模糊神经网络系统能够以较高的精度完成路面时域估测. 展开更多
关键词 自适应神经模糊网络 路面识别 时域估测 路面不平度
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一种神经模糊网络预测模型 被引量:8
8
作者 谈瑛 刘豹 胡代平 《预测》 CSSCI 1999年第3期59-61,共3页
本文提出了一种用神经网络来实现模糊系统建模的神经模糊网络,并将其用于建立预测模型,同时网络采取动态的网络结构和参数以适应预测对象环境变化和结构变化。
关键词 非模型 神经模糊网络 预测模型
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自适应神经模糊网络高压输电线路操作过电压风险点定位算法 被引量:4
9
作者 杨虎臣 王晓东 +3 位作者 安慧 李毅靖 郑钟 林永春 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第7期24-32,45,共10页
为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为... 为保证特高压输电线路的安全可靠运行,需要限制操作过电压(switching overvoltages,SOV)并对其产生的应力进行适当的绝缘配合。点波开关(point on wave switching,PWS)是在无避雷器的情况下限制SOV的有效策略,但还未应用于实际系统。为此,该文提出一种基于线路陷阱电荷的PWS策略确定沿输电线路SOV的临界失效风险点的方法。根据输电线路结构数据和断路器参数,建立一种基于PWS的自适应神经模糊推理系统,用于预测开关浪涌闪络率和临界故障点。为减少训练误差,在EMTP/ATP环境下进行两阶段数据分类的智能化训练,所提模型可用于实际系统规划绝缘配置。仿真分析说明所提算法的有效性,对比验证表明在绝缘设计研究中应该考虑海拔高度。 展开更多
关键词 操作过电压 自适应神经模糊网络 输电线路 绝缘风险 点波开关
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
10
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制 被引量:1
11
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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模糊神经网络下船舶舱室照明亮度调节方法
12
作者 海光美 夏乃兵 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期84-88,共5页
船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮... 船舶舱室照明系统会受到多种因素的影响,这些因素往往具有模糊性和不确定性,传统神经网络不具备有效处理上述问题的能力,因此,提出模糊神经网络下船舶舱室照明亮度自动调节方法。采集船舶舱室亮度数据,利用自适应加权算法得到清洗后亮度数据,并通过余弦定律获得各角度照明亮度。将得到的亮度参数输入至模糊神经网络中进行模糊化处理,转换为模糊语言变量,根据专家知识或经验建立模糊规则库,并根据输入的模糊语言变量和模糊规则库进行模糊推理,得到模糊输出,将模糊输出转换为具体的亮度调节值,通过去模糊化后的输出值调节船舶舱室的照明亮度。实验结果证明所提方法能够完成船舶舱室照明亮度的自动调节,保证舱室内照明亮度的舒适度。 展开更多
关键词 模糊神经网络 船舶舱室 照明亮度 自动调节 余弦定律
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重型非平衡身管的神经网络模糊控制研究
13
作者 姬裕莹 侯润民 +2 位作者 李勃 王瑞宁 潘泽涛 《兵工自动化》 北大核心 2025年第11期26-29,57,共5页
为解决火炮交流伺服系统参数不确定、不平衡力矩干扰大和内部参数具有时变性等问题,设计一种神经网络与模糊控制相结合的控制策略。建立交流伺服系统的数学模型,设计神经网络模糊控制器,采用粒子群算法对神经网络参数进行优化。在Simul... 为解决火炮交流伺服系统参数不确定、不平衡力矩干扰大和内部参数具有时变性等问题,设计一种神经网络与模糊控制相结合的控制策略。建立交流伺服系统的数学模型,设计神经网络模糊控制器,采用粒子群算法对神经网络参数进行优化。在Simulink中建立控制器模型,将经典的PID控制器、一般神经网络模糊控制器与经过粒子群算法优化的神经网络模糊控制器进行比较。仿真结果表明,优化后的控制器具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 交流伺服系统 神经网络模糊控制 粒子群算法 同源平衡
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某扫雷器的模糊神经网络控制
14
作者 李勃 高强 +2 位作者 李佳帅 肖顺志 朱新向 《兵工自动化》 北大核心 2025年第8期78-82,93,共6页
针对爆破扫雷器电液伺服系统参数不确定、时变性等问题,利用模糊控制鲁棒性和神经网络自适应能力强的特点,设计模糊控制与神经网络相结合的控制策略。建立扫雷器电液伺服系统的数学模型,分析模糊神经网络控制器的结构,采用遗传算法和共... 针对爆破扫雷器电液伺服系统参数不确定、时变性等问题,利用模糊控制鲁棒性和神经网络自适应能力强的特点,设计模糊控制与神经网络相结合的控制策略。建立扫雷器电液伺服系统的数学模型,分析模糊神经网络控制器的结构,采用遗传算法和共轭梯度法优化学习算法;在Simulink中建立控制系统模型,对比传统PID控制器、模糊神经网络控制器和遗传算法与共轭梯度优化的模糊神经网络控制器性能。仿真结果表明:优化后的控制器具有较快的响应速度、较强的鲁棒性与稳定性。 展开更多
关键词 电液伺服系统 模糊神经网络 遗传算法
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融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法
15
作者 程礼临 罗子杰 +3 位作者 李群 张宁宇 李雅然 臧海祥 《电力系统自动化》 北大核心 2025年第19期75-85,共11页
伴随大量分布式资源接入有源配电网,配电网内部不确定性增强。为建立准确的调度模型,将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性,并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛(SOCR... 伴随大量分布式资源接入有源配电网,配电网内部不确定性增强。为建立准确的调度模型,将光伏出力的不确定性、负荷的随机性分别描述为对应预测误差的不确定性,并通过数据驱动的方法获得不确定变量的概率分布。考虑到基于二阶锥松弛(SOCR)的潮流模型可能违反松弛条件并造成误差,基于欧拉方程重新推导了潮流模型,进一步建立有源配电网经济、安全的随机优化功率调度模型。针对所提模型的特点,提出一种融合模糊神经网络(FNN)预决策的有源配电网实时随机调度方法。首先,利用FNN对不确定变量的概率分布进行模糊描述,将其输出作为求解器寻优的初值。然后,通过求解器进行加速求解。最后,通过改进的IEEE 33节点系统验证所提模型和方法的有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 实时随机调度 数据驱动 潮流 模糊神经网络 不确定性
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深度模糊神经网络的设计和预测
16
作者 魏呈彪 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2200-2210,共11页
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通... 要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。 展开更多
关键词 深度模糊神经网络 自适应聚类 灰狼算法 Box-Jenkins燃气炉 交通流预测
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基于非降阶法的模糊惯性神经网络的固定时间同步
17
作者 陈腾 戴厚平 龙常青 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期1990-1998,共9页
截止目前,关于惯性神经网络的固定时间同步分析大都采用变量代换将其进行降阶处理,这种降阶法虽然有效,但增加了系统维数,消除了惯性项对系统的影响.因此,基于非降阶的方法,本文研究了一类时滞模糊惯性神经网络的固定时间同步控制问题.... 截止目前,关于惯性神经网络的固定时间同步分析大都采用变量代换将其进行降阶处理,这种降阶法虽然有效,但增加了系统维数,消除了惯性项对系统的影响.因此,基于非降阶的方法,本文研究了一类时滞模糊惯性神经网络的固定时间同步控制问题.在Filippov解的定义和有限时间稳定的理论框架下,通过设计非线性反馈控制器,获得了确保该类神经网络在固定时间内实现同步的一些同步准则.此外,通过应用一些不等式技巧,估算出了同步时间的上界,可为其应用于实际工程中提供可靠性保证.最后,通过数值算例验证了本文所得结果的可靠性,并将其应用于图像加解密. 展开更多
关键词 不连续激活函数 模糊惯性神经网络 固定时间同步 非降阶法
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基于模糊神经网络的农用底盘轨迹跟踪研究
18
作者 代聪 唐兴隆 +1 位作者 张涛 李磊 《南方农机》 2025年第17期24-28,34,共6页
【目的】分析建立无人驾驶农用底盘运动学模型,消除不确定性对系统的影响,使得无人驾驶农用底盘的运动轨迹能够持续跟踪预定轨迹。【方法】针对无人驾驶农用底盘运动轨迹具有的时变、非线性及外部扰动等特性,设计出一种基于模糊神经网... 【目的】分析建立无人驾驶农用底盘运动学模型,消除不确定性对系统的影响,使得无人驾驶农用底盘的运动轨迹能够持续跟踪预定轨迹。【方法】针对无人驾驶农用底盘运动轨迹具有的时变、非线性及外部扰动等特性,设计出一种基于模糊神经网络控制算法的轨迹跟踪控制器。通过自适应律更新控制器增益参数消除不确定因素对系统的影响,并在MATLAB/Simulink中搭建运动仿真实验模型,对比分析所提算法与传统PID算法在误差、路径扰动、跟踪效果方面的表现。【结果】所设计的控制器能够迅速跟踪参考轨迹,在路径跟踪控制过程中具有收敛速度快、超调量小、控制稳定等特点;与传统PID控制方式相比,横向和纵向误差表现更优,系统具有更快的轨迹跟踪控制反应速度。【结论】该控制器对于移动农用底盘系统的实际应用场景,尤其是需要高精度导航和稳定性的场景,具有重要的意义,可以极大地提高系统的可靠性和实用性。 展开更多
关键词 农用底盘 轨迹跟踪 模糊神经网络 MATLAB 仿真
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基于模糊神经网络的深远海网箱养殖水质评价
19
作者 付晓月 赵琳琳 +3 位作者 陈乾龙 赵明冬 张小楠 闫宁 《水产养殖》 2025年第10期21-26,共6页
采用模糊神经网络方法,对2023年1月—2024年12月海州湾某深远海网箱养殖区及其邻近代表性水域的水质进行了综合评价。结果显示,核心养殖区(网箱A、B、C周边)的氨氮、总氮、总磷、溶解氧和化学需氧量等关键指标整体优于《地表水环境质量... 采用模糊神经网络方法,对2023年1月—2024年12月海州湾某深远海网箱养殖区及其邻近代表性水域的水质进行了综合评价。结果显示,核心养殖区(网箱A、B、C周边)的氨氮、总氮、总磷、溶解氧和化学需氧量等关键指标整体优于《地表水环境质量标准》(GB 3838—2002)Ⅲ类限值要求。借助MATLAB平台进行网络训练与测试,首先通过mapminmax函数对数据进行归一化处理,进一步完成网络训练并获得训练数据预测结果;随后利用训练好的网络模型对该养殖区域水质开展实例预测,并将预测结果与实际监测数据进行比较,系统分析其误差及吻合程度。指出,基于T-S模糊神经网络的水质评价模型准确性较高,预测变化趋势与实际指标变化基本一致,能够有效支持区域水资源的评价与水质改善实践,具备良好的应用前景。 展开更多
关键词 T-S模糊神经网络 深远海网箱 水质评价
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
20
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 RBF模糊神经网络 预测模型
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