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中高压IGBT开关特性的遗传神经网络预测 被引量:16
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作者 陈娜 李鹏 +2 位作者 江剑 邓焰 何湘宁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期239-247,254,共10页
中高压绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的开关特性在电力变换器设计、变换器性能、效率和寿命改善中至关重要。本文基于中高压功率模块离线测试平台的数据,分析了工作环境如门极电压、门极电阻、集电极电压、工作电流和器件结温等参数对IGBT... 中高压绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的开关特性在电力变换器设计、变换器性能、效率和寿命改善中至关重要。本文基于中高压功率模块离线测试平台的数据,分析了工作环境如门极电压、门极电阻、集电极电压、工作电流和器件结温等参数对IGBT在感性负载电路中开关特性的影响,对开关特性各参数建立了基于遗传算法优化的误差反向传播多层前馈神经网络模型,实现了在额定值范围内对各种环境条件下的IGBT开关特性参数如开关时间、开关损耗、最大电流尖峰和最大电压尖峰的可靠预测。 展开更多
关键词 IGBT 开关特性 遗传算法 神经网络预测
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基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制 被引量:17
2
作者 肖本贤 王晓伟 +1 位作者 朱志国 刘一福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期569-573,共5页
将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到... 将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景. 展开更多
关键词 改进PSO算法 RBF神经网络 优化策略 神经网络预测控制 过热汽温
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
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作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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基于神经网络预测的网络控制系统故障检测 被引量:16
4
作者 张捷 薄煜明 吕明 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期19-23,共5页
考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件... 考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件。当系统正常时,只要给定的不等式条件成立,该观测器系统就是稳定的。当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。最后通过仿真示例说明该文方法能够较好预测网络时延,发现系统故障。 展开更多
关键词 网络控制系统 故障检测 输出时延 神经网络预测 观测器
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矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究 被引量:9
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作者 管佳林 罗周全 +1 位作者 杨彪 王雪艳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期28-33,共6页
针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采... 针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。 展开更多
关键词 BP神经网络预测模型 岩溶 地表塌陷 影响因素 MATLAB神经网络工具箱
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基于NARX神经网络预测及模糊控制的互联电网CPS鲁棒控制策略研究 被引量:5
6
作者 李挺 雷霞 +3 位作者 张学虹 孔祥清 刘庆伟 柏小丽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期58-62,68,共6页
对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控... 对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控制。利用Matlab的Simulink仿真软件建立了一个双区域电力系统的控制模型。仿真结果表明,新的控制方法不仅达到了改善CPS控制效果的目的,并且提高了CPS1,CPS2指标的考核率,减少了机组的调节次数,降低了运行费用,取得了一定的经济效益。 展开更多
关键词 控制性能标准 鲁棒性 NARX神经网络预测算法 模糊逻辑控制器 预控制
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煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测 被引量:5
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作者 刘环宇 王思敬 +1 位作者 曾钱帮 胡波 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期65-67,共3页
应用人工神经网络的基本原理,建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统,实现了立井井筒破裂预测的智能化。最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比,认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确、实用。
关键词 立井井筒 非采动破裂 反向传播网络 神经网络预测 数值模拟
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灰色神经网络预测模型的应用 被引量:10
8
作者 夏景明 肖冬荣 卓为 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第6期24-25,共2页
关键词 灰色神经网络预测模型 经济指标 GM(1 1)模型 组合模型 线性模型 宏观经济系统
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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量:20
9
作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页
对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用... 对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度. 展开更多
关键词 BP神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色GM(1 1)模型
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基于LM算法的溶解氧神经网络预测控制 被引量:18
10
作者 李明河 周磊 王健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期297-302,共6页
针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法。首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束... 针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法。首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束,得到简化的溶解氧浓度模型,经过BP神经网络系统辨识和模型预测设计了溶解氧神经网络预测控制器。并采用LM算法改进了BP神经网络,克服了容易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提高了神经网络预测精度。仿真结果表明,神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧跟踪控制性能。 展开更多
关键词 污水处理 溶解氧浓度 神经网络预测控制 LEVENBERG-MARQUARDT算法
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EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用 被引量:23
11
作者 胡劲松 杨世锡 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期894-899,共6页
把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明... 把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果。该研究成果能广泛用于信号时频分析领域。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMO)方法 径向基(RBF)神经网络预测 数据延拓 时频分析
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高速公路高填方路基沉降量的神经网络预测 被引量:5
12
作者 王祥秋 杨林德 +1 位作者 高文华 陈秋南 《工程地质学报》 CSCD 2004年第4期427-430,共4页
利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的高速公路路基沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过对某高速公路高填方路基沉降量的现场监测成果的学习... 利用BP神经网络较强的高次非线性映射能力和学习功能 ,建立了基于人工神经网络的高速公路路基沉降量的预测模型。该模型依据现场实测资料 ,避免了计算过程中各种人为因素的影响。通过对某高速公路高填方路基沉降量的现场监测成果的学习与预测检验 ,证明其预测精度与适用性良好 。 展开更多
关键词 高填方路基 高速公路 路基沉降 神经网络预测 沉降量 现场监测 工程 现场实测 计算过程 人工神经网络
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地震诱发的侧向水平位移神经网络预测模型 被引量:6
13
作者 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 《世界地震工程》 CSCD 2003年第1期96-101,共6页
在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较... 在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较为吻合,两者之间相关系数为0.9左右。模型数据分析结果表明侧向位移随着距自由临空面距离(L)的增加而呈双曲线关系下降,随液化层厚度的增加而增加。不同L条件下临空面高度与侧向位移之间有一灵敏变化区,即当H约等于4~7m之间时,侧向位移急剧变化。 展开更多
关键词 侧向水平位移神经网络预测模型 地震灾害 液化 地形 土体 统计模型
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切削表面粗糙度的人工神经网络预测 被引量:8
14
作者 陈曙光 刘平 田保红 《工具技术》 北大核心 2005年第4期30-32,共3页
以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9( 34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测。结果表明:经设计的BP神经网络训练1183次,其最... 以易切削黄铜的加工表面粗糙度与各种加工参数的关系为对象,将L9( 34)型正交切削试验数据作为训练学习样本,同时以与正交试验参数有关的6个样本作为预测样本,用BP神经网络对其进行了预测。结果表明:经设计的BP神经网络训练1183次,其最大误差不超过5 % ;人工神经网络与正交试验相结合,能大大节省预测时间和费用,效果很好。 展开更多
关键词 神经网络预测 加工表面粗糙度 BP神经网络 神经网络训练 人工神经网络 加工参数 学习样本 试验数据 正交切削 试验参数 最大误差 正交试验 预测时间 易切削 经设计 黄铜
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基于逆模型区间优化的神经网络预测控制 被引量:4
15
作者 王世虎 沈炯 李益国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第26期115-120,共6页
针对神经网络预测控制中,在线滚动优化计算量大、算法稳定性难以保证的问题,提出一种确定黄金分割优化算法初始搜索区间的方案,即初始搜索区间的宽度与神经网络逆模型输出和上一时刻系统输入的误差成正比,二者越接近,搜索宽度就越小,从... 针对神经网络预测控制中,在线滚动优化计算量大、算法稳定性难以保证的问题,提出一种确定黄金分割优化算法初始搜索区间的方案,即初始搜索区间的宽度与神经网络逆模型输出和上一时刻系统输入的误差成正比,二者越接近,搜索宽度就越小,从而黄金分割优化算法的在线计算量就越小;该方案有效地降低了在线滚动优化计算量,同时又使控制系统具有神经网络预测控制和神经网络逆控制的双重特性,在模型匹配稳态工况下,神经网络预测控制转化为神经网络逆控制,具有逆控制快速性的优点,而在模型失配或动态过程中,神经网络预测控制起主导作用,具有模型的宽容性和鲁棒性强的特点。采用区间套定理对该算法的收敛性给予了严格的数学证明。通过对某300MW机组仿真表明,提出的方案在控制品质和降低计算量方面均获得满意的效果。 展开更多
关键词 神经网络预测控制 神经网络逆控制 黄金分割算法 滚动优化 区间套定理
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基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用 被引量:8
16
作者 窦春霞 张淑清 《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-72,共5页
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变... 为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。 展开更多
关键词 自动控制理论 最优预测控制决策 混沌神经网络预测模型 非线性大时滞系统 适应控制 鲁棒性
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以混沌理论为基础的神经网络预测方法 被引量:3
17
作者 王卫宁 汪秉宏 史晓平 《运筹与管理》 CSCD 2003年第6期58-61,共4页
我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测... 我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用。 展开更多
关键词 混沌理论 神经网络预测 证券市场 上证指数 股票
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基于遗传算法和神经网络预测的再励学习 被引量:5
18
作者 张华军 赵金 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期18-20,24,共4页
提出一种基于遗传算法和神经网络预测法相结合的再励学习方法,利用遗传算法对全局进行最优解搜索,将进化过程中产生的数据用来训练神经网络预测器,当再励学习逼近最优解时,利用预测网络估计动作网络的参数、结构与系统响应之间的映射关... 提出一种基于遗传算法和神经网络预测法相结合的再励学习方法,利用遗传算法对全局进行最优解搜索,将进化过程中产生的数据用来训练神经网络预测器,当再励学习逼近最优解时,利用预测网络估计动作网络的参数、结构与系统响应之间的映射关系,用预测网络逼近最优解的能力引导遗传算法在局部向最优解快速逼近,以解决遗传算法局部振荡问题,从而实现快速学习的能力。将其应用于矢量控制交流电机的速度环控制器自学习中,仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 再励学习 遗传算法 神经网络预测 矢量控制
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铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型的构建 被引量:6
19
作者 钟武 唐岳年 《西安体育学院学报》 北大核心 2005年第3期78-81,共4页
利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素... 利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素质训练指标与专项运动成绩之间的函数关系,从而精确地预测出铅球运动员的专项成绩。并运用Matlab53开发出预测模型的计算机程序,该程序具有语言简单、运行速度快的特点。 展开更多
关键词 铅球运动员 专项成绩 神经网络预测模型 训练指标
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基于神经网络预测模型的异构多核处理器调度 被引量:2
20
作者 王磊 陆超 +1 位作者 章隆兵 王剑 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期567-574,共8页
为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的... 为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的性能,然后根据性能预测找出程序与处理器核之间的最优匹配方案进行调度。试验证明,该调度模型对于异构多核处理器的性能和能效都取得了很好的提升效果,超过了现有的轮转调度、抽样调度和性能影响评估(PIE)调度。相比于轮转调度,该调度模型在处理器性能和能效上分别取得了13.64%和10.78%的提升。 展开更多
关键词 异构多核处理器 多道程序 程序固有特征 神经网络预测模型 基于神经网 络的调度模型
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