期刊文献+
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
神经-模糊预测控制算法及应用 被引量:9
1
作者 李江 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期123-126,共4页
提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模... 提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模糊预测控制算法 .用一个具有三条规则的神经 -模糊系统建立某大型纸浆厂碱回收炉的模型 ,并应用神经 -模糊预测控制算法进行控制 ,结果显示神经 -模糊预测控制算法性能优良 。 展开更多
关键词 神经-模糊系统 广义预测控制 碱回收炉 神经-模糊预测控制算法 神经网络 过程控制 纸浆厂
在线阅读 下载PDF
模糊-神经网络控制算法及其在离心力-振动复合环境试验系统中的应用
2
作者 刘冰 程卫国 +2 位作者 闫桂荣 牛宝良 李荣林 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期7-12,共6页
针对离心-振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊-神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法... 针对离心-振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊-神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法。实验表明了控制系统具有良好的跟踪能力。该算法也适用于快速变化这类系统的实时控制。 展开更多
关键词 离心力 振动 模糊-神经网络控制算法
在线阅读 下载PDF
基于模糊聚类和CNN-BIGRU的轨道电路故障预测 被引量:5
3
作者 林俊亭 王帅 +1 位作者 刘恩东 王阳 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期500-507,619,620,共10页
针对轨道电路稳态环境下故障诊断时效性不足的问题,提出一种基于Gath-Geva(GG)模糊聚类对轨道电路退化状态进行划分,并利用卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit... 针对轨道电路稳态环境下故障诊断时效性不足的问题,提出一种基于Gath-Geva(GG)模糊聚类对轨道电路退化状态进行划分,并利用卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)和双向门控循环单元(bi-directional gated recurrent unit,简称BIGRU)进行轨道电路故障预测的方法。首先,通过集中监测设备获取ZPW-2000轨道电路各类故障发生前一定时间内的正常工作数据;其次,通过核主成分分析进行特征降维和GG模糊聚类对轨道电路性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态;最后,利用CNN-BIGRU混合神经网络挖掘轨道电路不同故障类型数据特征,对轨道电路退化状态所对应的故障类型进行预测。实验结果表明,该算法可以精确划分轨道电路退化状态并实现故障预测,CNN-BIGRU预测模型分类精确度可达97.62%,运行时间仅为13.18 s,能够为轨道电路的多模式健康状态识别提供一种有效的方法。 展开更多
关键词 轨道电路 GG模糊聚类 退化状态划分 卷积神经网络-双向门控循环单元 故障预测
在线阅读 下载PDF
基于改进灰色预测单神经元PID的URV伺服控制系统研究 被引量:6
4
作者 王永涛 肖俊辰 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期251-257,共7页
无人侦察车伺服控制系统模型很难准确建立,且传统的PID控制误差大、精度低,难以满足实际要求,提出一种序列-残差联合灰色预测单神经元PID控制器的设计方案。单神经元PID控制具有较强的自学习和自适应能力,能够提高系统的鲁棒性;变论域... 无人侦察车伺服控制系统模型很难准确建立,且传统的PID控制误差大、精度低,难以满足实际要求,提出一种序列-残差联合灰色预测单神经元PID控制器的设计方案。单神经元PID控制具有较强的自学习和自适应能力,能够提高系统的鲁棒性;变论域模糊控制则实现其模糊规则的自适应调整,动态调整控制器参数,实现算法增益;建立序列-残差联合灰色预测模型,通过对预测残差的二次预测修正,取代测量结果进行控制运算,实现对控制系统的快速、精准控制。仿真结果表明:改进灰色预测单神经元PID的无人侦察车伺服控制系统较传统的PID控制具有优良的动、静态性能指标和抗扰动能力。 展开更多
关键词 无人侦察车 灰色预测 序列-残差 神经元PID控制 变论域 模糊控制
在线阅读 下载PDF
电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究 被引量:8
5
作者 刘为 顾洁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第2期45-48,共4页
电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,... 电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,以某供电局 2 0 0 0年的负荷实测值建立模型 ,进行了负荷预测 ,与实际值进行比较分析表明 ,这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度 。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 高木-关野模型 模糊神经网络 BP算法
在线阅读 下载PDF
IaaS模式“云训练”资源预测-调度方法 被引量:1
6
作者 朱元昌 陈志佳 +1 位作者 邸彦强 冯少冲 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期323-331,共9页
基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS)模式"云训练"是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了"云训练"中用户任务、... 基础设施即服务(infrastructure as a service,IaaS)模式"云训练"是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了"云训练"中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法-模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive-fuzzy clustering based fuzzy neural network,SFCFNN),并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。 展开更多
关键词 基础设施即服务 云训练 模糊神经网络 阈值法 减法-模糊聚类 预测-调度
在线阅读 下载PDF
气象要素在电力负荷预测中的应用 被引量:25
7
作者 罗慧 巢清尘 +2 位作者 李奇 刘安麟 顾润源 《气象》 CSCD 北大核心 2005年第6期15-18,共4页
综合应用人工神经网络、模糊理论等智能技术,着重考虑天气因素对电力负荷的影响,确定了一种有效的电力系统短期负荷预测方法。并应用陕西省9个地市1998~2001年的逐日8个气象要素以及对应的逐日电力负荷值,对陕西省电力负荷进行训练和预... 综合应用人工神经网络、模糊理论等智能技术,着重考虑天气因素对电力负荷的影响,确定了一种有效的电力系统短期负荷预测方法。并应用陕西省9个地市1998~2001年的逐日8个气象要素以及对应的逐日电力负荷值,对陕西省电力负荷进行训练和预测,研究结果证明这种方法能较大地提高日负荷预测的精度。 展开更多
关键词 气象要素 电力负荷预测 1998-2001年 短期负荷预测方法 人工神经网络 日负荷预测 综合应用 智能技术 模糊理论 天气因素 电力系统 研究结果 陕西省 大地
在线阅读 下载PDF
RBF网络在节假日短期负荷预测中的应用
8
作者 刘峤 李渝曾 张少华 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2001年第5期405-408,共4页
节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点 .该文采用了 T- S型模糊 RBF网络 ,提出了一种新的推理模型 .该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心 ,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习 .实际... 节假日的负荷预测一直是电力系统短期负荷预测中的难点 .该文采用了 T- S型模糊 RBF网络 ,提出了一种新的推理模型 .该网络采用次胜者受罚的竞争学习规则决定模糊隶属函数中心 ,并采用梯度下降和交叉验证方法对输出权值进行学习 .实际应用表明 ,该方法具有快速、准确性较好的特点 . 展开更多
关键词 负荷预测 高木-关野模糊系统 径向基神经网络 电力系统 推理模型 节假日 竞争学习规则 短期负荷
在线阅读 下载PDF
基于模糊系统的教育经济贡献的预测与评价 被引量:13
9
作者 诸克军 王小刚 匡益军 《系统工程理论方法应用》 2002年第2期169-172,共4页
根据教育经济学中劳动者受教育的程度与社会劳动生产率具有一定的正关系的理论 ,运用模糊系统与神经网络建模机理 ,通过建立劳动者受教育程度到社会生产率 (人均国民收入 )的模糊系统模型 ,对教育的经济贡献率进行预测与评价。
关键词 模糊系统 教育经济贡献 神经-模糊方法 模糊推理 预测 教育经济学 神经网络 受教育程度 社会生产率
原文传递
时序数据驱动的化工过程风险动态预警研究 被引量:8
10
作者 陈樑 朱君烨 +3 位作者 金龙 雷坚 郭冰 曾家其 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3491-3501,共11页
对化工过程进行在线监测与动态风险预警是降低事故发生的有效途径。提出了一种基于深度学习时序预测与模糊数学定量风险评估相结合的预警方法。针对化工过程数据的动态性、时序性、非线性强,且预测周期短等问题,将卷积神经网络(Convolut... 对化工过程进行在线监测与动态风险预警是降低事故发生的有效途径。提出了一种基于深度学习时序预测与模糊数学定量风险评估相结合的预警方法。针对化工过程数据的动态性、时序性、非线性强,且预测周期短等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型结合形成深度学习时序预测模型,实现过程参数108 min的超前预测。将该方法应用于合成氨过程,对温度、压力、流量、氢氮比等6个风险参数进行预测。结果表明,该预测方法具有较高的预测精度,其线性回归相关系数及均方根误差表明所提出的方法具有非常高的精度。同时利用三角模糊数对时序预测结果进行风险评估,得到时序风险变化曲线,实现了化工过程风险预警。研究对使用人工智能和大数据实现过程控制和风险预警进行了有益探索,为实现化工过程的超前预警提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM) 三角模糊 参数预测 事故预警
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部