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基于脊波神经网络的短期风电功率预测被引量：40: 1; 作者茆美琴周松林苏建徽《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期70-74,共5页; 对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼... 展开更多; 关键词风电功率预测脊波神经网络非点状奇异性功率曲线泛化性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分形脊波神经网络的遥感图像分类研究被引量：1: 2; 作者闫河潘英俊 +2 位作者吴刚黎蕾蕾董世都《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第B06期342-345,共4页; 在分形理论和脊波神经网络的基础上,综合利用彩色遥感图像的光谱、纹理和形状特征,提出了一种彩色遥感图像的分类新方法.该方法把彩色图像的蓝、绿、红波段作为3个光谱特征,由分形理论计算的DBC维和多重分形维数作为2个纹理特征,平均不... 展开更多; 关键词遥感图像分类 DBC分形维多重分形维不变矩脊波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用被引量：16: 3; 作者万荣辉柯龙《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期47-51,共5页; 基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变... 展开更多; 关键词安全工程基坑开挖粗集理论脊波神经网络变形预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型被引量：12: 4; 作者岳远波撖奥洋张智晟《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期57-61,68,共6页; 针对电力系统负荷的非线性预测问题,本文构造了一种基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型。该模型的隐含层采用脊波神经元,神经元的激励函数采用脊波变换函数。对该预测模型采用受限的玻尔兹曼机学习原理进行预训练,最后利... 展开更多; 关键词深度脊波神经网络短期负荷预测玻尔兹曼机粒子群优化算法电力系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测被引量：14: 5; 作者周洪煜曾济贫 +1 位作者王照阳赵乾《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期144-149,共6页; 提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权... 展开更多; 关键词风电功率预测混沌DNA遗传算法粒子群脊波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测: 6; 作者骆正山张轩博王小完《热加工工艺》北大核心 2023年第16期32-37,共6页; 为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用H... 展开更多; 关键词海洋管线内腐蚀速率核主成分分析法混合麻雀搜索算法深度脊波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RRNN的破障武器滑模控制被引量：1: 7; 作者唐东高强 +3 位作者侯远龙史蒂芬周生龙刘宇祺《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期37-41,110,共6页; 为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究。结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性。通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效... 展开更多; 关键词破障武器脊波递归神经网络滑模变结构粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于脊波神经网络的短期风电功率预测被引量：40: 1; 作者茆美琴周松林苏建徽; 机构合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期70-74,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB219708)~~; 文摘对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值。仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高。; 关键词风电功率预测脊波神经网络非点状奇异性功率曲线泛化性能; Keywords wind power forecast ridgelet neural network non-point-like singularity power curve generalization performance; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分形脊波神经网络的遥感图像分类研究被引量：1: 2; 作者闫河潘英俊吴刚黎蕾蕾董世都; 机构重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆工学院计算机系; 出处《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第B06期342-345,共4页; 基金重庆市科委自然科学基金(CSTC 2006BB2393)资助; 文摘在分形理论和脊波神经网络的基础上,综合利用彩色遥感图像的光谱、纹理和形状特征,提出了一种彩色遥感图像的分类新方法.该方法把彩色图像的蓝、绿、红波段作为3个光谱特征,由分形理论计算的DBC维和多重分形维数作为2个纹理特征,平均不变矩作为1个形状特征,并利用对曲线具有极强方向识别能力的脊波神经网络作为分类器.实验结果表明,提出的彩色遥感图像分类方法具有较高的分类准确率和较强的抗噪音能力.; 关键词遥感图像分类 DBC分形维多重分形维不变矩脊波神经网络; Keywords Image classification DBC dimension Muhi-fractal dimension Unchanged moment Ridgelet neural network.; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用被引量：16: 3; 作者万荣辉柯龙; 机构西南交通大学希望学院; 出处《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期47-51,共5页; 文摘基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变形预测。结果表明:粗集理论算法能够对脊波神经网络进行优化,提高了脊波神经网络基坑变形预测结果的收敛速度和泛化能力;脊波神经网络能逼近基坑变形的非线性部分,避免了模型误差影响基坑开挖变形预测精度,提高了系统整体抗干扰性能。模型的预测值与实测值之间的误差在5%以内,满足实际工程的要求。; 关键词安全工程基坑开挖粗集理论脊波神经网络变形预测; Keywords safety engineering foundation pit excavation rough set theory ridgelet neural network deformation prediction; 分类号 X93 [环境科学与工程—安全科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型被引量：12: 4; 作者岳远波撖奥洋张智晟; 机构青岛大学电气工程学院国网青岛供电公司; 出处《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期57-61,68,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51477078)。; 文摘针对电力系统负荷的非线性预测问题,本文构造了一种基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型。该模型的隐含层采用脊波神经元,神经元的激励函数采用脊波变换函数。对该预测模型采用受限的玻尔兹曼机学习原理进行预训练,最后利用粒子群优化算法对其进行深度优化精调。通过对某地区实际电网负荷系统进行仿真预测,结果表明,与传统的BP神经网络、脊波神经网络和常规深度神经网络模型相对比,深度脊波神经网络预测模型的日平均绝对误差百分比分别降低了1.96%、1.12%和0.3%,日最大绝对误差分别降低了3.91%、2.19%和1.78%,验证了深度脊波神经网络预测模型具有较好的预测准确度和稳定性。; 关键词深度脊波神经网络短期负荷预测玻尔兹曼机粒子群优化算法电力系统; Keywords deep ridgelet neural network(DRNN) short-term load forecasting(STLF) Boltzmann machine particle swarm optimization(PSO)algorithm power system; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测被引量：14: 5; 作者周洪煜曾济贫王照阳赵乾; 机构重庆大学动力工程学院国电南京自动化股份有限公司; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期144-149,共6页; 文摘提高短期风电功率的预测精度对保证电力系统安全、稳定地运行具有重大意义。针对风速信号的强奇异性,采用脊波神经网络建立短期风电功率的预测模型;同时利用混沌DNA遗传算法确定脊波神经网络的隐层结构,采用粒子群算法优化网络的连接权值及方向向量。对新疆某风电场的输出功率进行了预测实验,并比较了优化前后脊波网络模型的预测性能。研究结果表明采用粒子群与混沌DNA遗传算法组合优化后的脊波神经网络均方根误差降至12.3%,预测精度得到显著提高。; 关键词风电功率预测混沌DNA遗传算法粒子群脊波神经网络; Keywords wind power prediction chaos DNA genetic algorithm particle swarm optimization ridgelet neural network; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测: 6; 作者骆正山张轩博王小完; 机构西安建筑科技大学管理学院; 出处《热加工工艺》北大核心 2023年第16期32-37,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(41877527) 陕西省社科基金资助项目(2018S34)。; 文摘为提高海洋管线腐蚀速率预测精度,建立基于混合策略麻雀搜索算法(HSSA)优化的深度脊波神经网络(DRNN)腐蚀预测模型。首先通过种群初始化,改进发现者、加入者和侦查者位置更新公式的混合策略提高麻雀搜索算法(SSA)的模型性能。随后利用HSSA对DRNN的权值和阈值进行迭代寻优,降低随机选取参数对模型性能的影响,提高模型预测精度,采用核主成分分析法(KPCA)提取出原始数据中的主要特征。最后,以中国海南东部某海底管道数据进行验证,并与其余4个模型对比。结果表明:HSSA-DRNN模型预测结果较其余模型更接近实际值,且MRE、RMSE指标均优于对比模型,证明所提模型能更准确可靠的预测海底管道腐蚀速率。; 关键词海洋管线内腐蚀速率核主成分分析法混合麻雀搜索算法深度脊波神经网络; Keywords marine pipeline internal corrosion rate kernel principal component analysis(KPCA) hybrid sparrow search algorithm(HSSA) deep ridge wave neural network(DRNN); 分类号 TG172 [金属学及工艺—金属表面处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RRNN的破障武器滑模控制被引量：1: 7; 作者唐东高强侯远龙史蒂芬周生龙刘宇祺; 机构南京理工大学机械工程学院南京工程学院工业中心; 出处《电光与控制》 CSCD 北大核心 2022年第1期37-41,110,共6页; 文摘为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究。结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性。通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响。最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化,可以有效降低滑模抖振的影响。通过仿真实验发现,该方法能够保证随动系统的稳定性,加快动态实时响应的速度,提高随动控制的精度。; 关键词破障武器脊波递归神经网络滑模变结构粒子群算法; Keywords obstacle breaking weapon ridgelet recurrent neural network sliding mode variable structure Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于脊波神经网络的短期风电功率预测	茆美琴周松林苏建徽	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2011	40	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于分形脊波神经网络的遥感图像分类研究	闫河潘英俊吴刚黎蕾蕾董世都	《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用	万荣辉柯龙	《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	16	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型	岳远波撖奥洋张智晟	《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心	2020	12	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于混沌DNA遗传算法与PSO组合优化的RNN短期风电功率预测	周洪煜曾济贫王照阳赵乾	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2013	14	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于混合麻雀搜索算法海洋管线内腐蚀速率预测	骆正山张轩博王小完	《热加工工艺》北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于RRNN的破障武器滑模控制	唐东高强侯远龙史蒂芬周生龙刘宇祺	《电光与控制》 CSCD 北大核心	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料