基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测

1

作者 张小贝 李润 +2 位作者 王振福 徐峰 宋美洋 《电测与仪表》 北大核心 2025年第9期142-148,共7页

为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差,提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构,为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型... 为充分降低分散式风电场超短期预测功率的误差,提出基于自组织竞争神经网络虚拟测风的分散式风电场超短期功率预测模型。从软硬件和数据流分析了分散式风电场功率预测系统架构,为模型建立提供基础。采用自组织竞争神经网络理论建立大型风电场的虚拟测风模型,以虚拟测风点测量数据,气温,天气类型,风向,湿度在内的预测特征集为输入数据,以超短期范围风机风速为输出数据构建网络,从而实现了基于若干个虚拟测风塔测量数据得到分散式风电场中不同风机的风速环境。进一步针对各个风机的参数数据进行广义误差分布最优化算法进行拟合,进而基于虚拟测风结果计算各个风机的超短期预测出力,通过某地区分散式风电场的超短期风电功率预测算例验证了所建立模型的有效性。 展开更多

关键词 风电功率 超短期预测 虚拟测风技术 自组织竞争神经网络 广义误差分布

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基于PLS-自组织竞争神经网络近红外光谱技术对鲜乳和掺假乳的检测方法研究 被引量：16

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作者 刘波平 荣菡 +1 位作者 邓泽元 罗香 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1147-1150,1156,共5页

通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收... 通过偏最小二乘法(partial least squares,PLS)与人工神经网络(artificial neural networks,ANN)联用对鲜乳和掺有植物奶油的牛乳建立识别模型。用PLS法对原始数据进行主成分压缩,采用自组织竞争神经网络建模。取前3个主成分的21个吸收峰值输入网络,学习参数为0.05,网络训练迭代次数为200,模型鉴别准确率达100%。其次建立了植物奶油掺假量的定量检测PLS模型,并采用交互校验和外部检验考察模型的可靠性,模型的校正相关系数为0.996 3,均方估计残差(RMSEC)为0.110;交互校验均方残差(RMSECV)为0.142;应用所建PLS模型对样品中植物奶油添加量进行预测,并对预测值与真值进行配对t检验,结果表明两者差异均不显著。 展开更多

关键词 近红外光谱技术 鲜乳 掺假乳 偏最小二乘法 自组织竞争神经网络

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基于DSP和自组织竞争神经网络的数粒机控制系统 被引量：5

3

作者 蔡锦达 唐静 +1 位作者 齐建虹 李祥伟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2017年第3期487-494,共8页

为满足数粒机高速高精度的控制要求,设计了以TMS 320F2812型DSP为核心的控制系统,结合线阵CCD、ARM9微型控制器、触摸屏及配套硬件对数粒机的生产流程进行控制。主要讨论了数粒机的工作原理、硬件系统的设计和HMI应用程序设计。其中,药... 为满足数粒机高速高精度的控制要求,设计了以TMS 320F2812型DSP为核心的控制系统,结合线阵CCD、ARM9微型控制器、触摸屏及配套硬件对数粒机的生产流程进行控制。主要讨论了数粒机的工作原理、硬件系统的设计和HMI应用程序设计。其中,药粒CCD检测计数系统和检测通道优先级的确定是数粒机控制的难点,也是保证数粒精度的基础。采用经粒子群算法优化的自组织竞争型神经网络确定检测通道的优先级,可根据数粒环境的变化不断更新通道优先级,实现了数粒机控制系统的智能化。实际生产证明:该控制系统适用于检测各种形状尺寸的药粒、计数准确可靠,受粉尘影响小,速度快且运行稳定,应用成效明显。 展开更多

关键词 数粒机 DSP CCD 自组织竞争神经网络 粒子群优化算法

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自组织竞争神经网络在江苏油田有杆抽油系统故障诊断中的应用 被引量：3

4

作者 徐芃 徐士进 +1 位作者 尹宏伟 周会群 《高校地质学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期266-270,共5页

有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚... 有杆抽油系统的故障诊断技术是国内外采油工程技术中的一个重要研究课题。通过示功图的不同形状特征可以反映抽油机的不同工作状态。将自组织竞争神经网络应用于示功图的识别与分类,建立了一个自组织竞争神经网络模型对示功图进行自动聚类,从而实现故障诊断的自动化。应用江苏油田的实测示功图数据进行实验,可以看出自组织竞争神经网络具有良好的分类能力和泛化性能,是实现油田抽油系统故障诊断的有效技术,具有很强的实用价值和广泛的应用前景。 展开更多

关键词 故障诊断 模式识别 自组织竞争神经网络 有杆抽油系统 示功图

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基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型 被引量：6

5

作者 张颖 张树欣 《水电能源科学》 北大核心 2012年第12期170-173,共4页

针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了一个基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型,实现正常... 针对上海市部分配电线路低电压现象日益严重影响用户正常用电问题,为提前识别低电压风险、判断低电压配网台区的电压合格率,收集了9项反映低压配网电压质量的特征指标,训练了一个基于自组织竞争神经网络的低电压台区预测模型,实现正常、存在低电压风险和存在严重低电压风险三种类型台区的自动聚类。通过算例证实,该模型实用有效,便于及早采取措施改善电压质量,以提高供电可靠性。 展开更多

关键词 电压质量 自组织竞争神经网络 低电压风险 聚类 预测模型

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自组织竞争神经网络在堤坝渗漏研究中的应用 被引量：1

6

作者 陈建生 赵正信 陈亮 《人民黄河》 CAS 北大核心 2008年第8期21-22,25,共3页

运用基于Matlab的自组织竞争神经网络,选取北江大堤15个水样的稳定同位素和水化学值作为指标特征值,进行了水样的聚类分析。结果表明:T12孔和T9孔北5 m处涌水、江水和T9孔北排水沟出水在稳定同位素和水化学成分方面属于同一类水,应为同... 运用基于Matlab的自组织竞争神经网络,选取北江大堤15个水样的稳定同位素和水化学值作为指标特征值,进行了水样的聚类分析。结果表明:T12孔和T9孔北5 m处涌水、江水和T9孔北排水沟出水在稳定同位素和水化学成分方面属于同一类水,应为同一补给源;连通试验证实了基岩中存在T19→T10→T9→管涌区集中渗漏的通道。 展开更多

关键词 连通试验 水化学 稳定同位素 自组织竞争神经网络 渗漏 北江大堤

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基于自组织竞争神经网络和小波变换的密写

7

作者 黄若宏 刘怀兰 戴军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第8期1685-1688,共4页

依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经... 依照人眼视觉特性对边缘和较暗区域不敏感的特点,提出基于自组织竞争神经网络和小波变换的图像密写方法.该方法将载体图像分成若干固定大小的子块,对各子块进行一级小波分解后计算小波对比度和大幅值小波系数的数量,利用自组织竞争神经网络将各子块分为三类,并采用模算子技术嵌入秘密信息.实验结果表明,该方法在较好地保持原载密图像视觉效果的同时可以嵌入更多的秘密信息. 展开更多

关键词 密写 小波变换 小波对比度 自组织竞争神经网络

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近红外光谱与自组织竞争神经网络联用快速鉴别牛乳与复原乳 被引量：1

8

作者 荣菡 甘露菁 《中国乳品工业》 CAS 北大核心 2019年第2期58-60,共3页

近红外光谱技术结合偏最小二乘法,与自组织竞争神经网络联用,构建鲜牛乳与复原乳的模式识别模型。经偏最小二乘法(PLS)处理后,提取4个主成分,使用96个吸收峰数据输入网络,学习速率为0.05,训练步数200步时,所建模型性能稳定,预测精度良好... 近红外光谱技术结合偏最小二乘法,与自组织竞争神经网络联用,构建鲜牛乳与复原乳的模式识别模型。经偏最小二乘法(PLS)处理后,提取4个主成分,使用96个吸收峰数据输入网络,学习速率为0.05,训练步数200步时,所建模型性能稳定,预测精度良好,模型对预测集样品识别准确率为100%。该方法可应用于原料奶质量评价与控制中,在复原乳或掺假乳的快速准确定性鉴别方面,提供了一条新思路。 展开更多

关键词 近红外光谱 自组织竞争神经网络 鲜牛乳 复原乳 偏最小二乘法

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基于自组织竞争神经网络的电力系统暂态稳定研究

9

作者 危雪 周云海 胡翔勇 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第5期25-28,共4页

大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络... 大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络分类器进行暂态稳定问题的分类判断.通过算例验证了该分类器可将暂态稳定问题分为稳定、不稳定和模糊类3种类型,有利于对稳定性能进行快速判断,从而减少了待详细分析的事故数目,而无需利用全过程时域仿真计算,有利于进行在线的动态安全评估. 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定性能 自组织竞争人工神经网络 快速判断

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自组织竞争人工神经网络在土壤分类中的应用 被引量：45

10

作者 付强 王志良 梁川 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2002年第1期39-43,共5页

利用自组织特征映射网络 (SOM网络 )的聚类功能 ,应用 MATL AB 5 .3软件编程 ,对三江平原地区的 2 1个土壤采样进行了分类 ,并与有关文献的模糊聚类分析结果进行了比较 ,指出 SOM网络可以很好地反映、提取土壤样本间复杂的信息 ,分类效... 利用自组织特征映射网络 (SOM网络 )的聚类功能 ,应用 MATL AB 5 .3软件编程 ,对三江平原地区的 2 1个土壤采样进行了分类 ,并与有关文献的模糊聚类分析结果进行了比较 ,指出 SOM网络可以很好地反映、提取土壤样本间复杂的信息 ,分类效果较好 。 展开更多

关键词 SOM网络 土壤分类 自组织竞争人工神经网络 应用 模糊聚类

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基于自组织竞争人工神经网络的抽油系统故障诊断 被引量：3

11

作者 徐芃 徐士进 +1 位作者 周会群 尹宏伟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第4期48-50,共3页

抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法... 抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法,可用于抽油系统故障的实时诊断。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 故障诊断 有杆抽油系统 示功图 模式识别

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基于竞争神经网络的宏观经济预警指标选取研究 被引量：1

12

作者 冯润民 韩冬梅 顾宝炎 《现代管理科学》 CSSCI 2009年第1期76-78,共3页

文章提出了采用自组织竞争神经网络选取宏观经济预警指标的方法,并设计了自组织竞争神经网络的模型和自学习算法。利用1997年1月至2008年3月的国家宏观经济指标数据进行实证分析,将自组织竞争神经网络方法与传统的K-L信息量方法进行了... 文章提出了采用自组织竞争神经网络选取宏观经济预警指标的方法,并设计了自组织竞争神经网络的模型和自学习算法。利用1997年1月至2008年3月的国家宏观经济指标数据进行实证分析,将自组织竞争神经网络方法与传统的K-L信息量方法进行了对比。从实验结果来看,自组织竞争神经网络方法相对于K-L信息量方法,选取的指标更加全面,且抗震性与稳定性均有较大优势。 展开更多

关键词 宏观经济预警指标体系 自组织竞争神经网络 K-L信息量方法

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基于经济周期的铁路货运量神经网络预测研究 被引量：24

13

作者 郭玉华 陈治亚 +1 位作者 冯芬玲 畅博 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期1-6,共6页

针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁... 针对现有铁路货运量预测方法存在较大突变性误差的问题,提出经济周期阶段参数的概念,将经济周期量化后作为一个输入因素提供给神经网络模型,用以学习记忆经济波动情况,建立基于经济周期的Elman神经网络预测模型,并以我国1992～2008年铁路货运量为实例对方法进行检验,与BP神经网络预测结果进行对比。实例表明,该方法有效减小突变性误差,预测精度较高,Elman神经网络在进行动态系统预测时效果更佳。 展开更多

关键词 铁路货运量预测 经济周期 经济周期阶段参数 自组织竞争神经网络 ELMAN神经网络

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用于斜拉桥子结构损伤识别的神经网络性能分析 被引量：3

14

作者 卢嘉鑫 杨晓明 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期558-563,共6页

为有效地识别大跨度斜拉桥的损伤情况,采用自组织竞争神经网络和概率神经网络两种适用于模式分类的人工神经网络方法对大跨度斜拉桥的子结构损伤定位进行研究.应用二者对一斜拉桥子结构损伤进行数值模拟,所使用训练和测试样本均分为不... 为有效地识别大跨度斜拉桥的损伤情况,采用自组织竞争神经网络和概率神经网络两种适用于模式分类的人工神经网络方法对大跨度斜拉桥的子结构损伤定位进行研究.应用二者对一斜拉桥子结构损伤进行数值模拟,所使用训练和测试样本均分为不计噪声和考虑噪声两种情况;对两种神经网络在训练时间、识别精度和受噪声影响三方面作以比较,发现概率神经网络在训练时间方面有优势,而自组织竞争神经网络在有噪声情况下识别精度较高,故建议在大型结构健康监测系统中确定损伤位置时将二者联合应用,且将自组织竞争神经网络计算结果作为最终预测结果. 展开更多

关键词 神经网络 概率神经网络 损伤识别 自组织竞争神经网络 噪声

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射击运动员训练适应状态的神经网络评价模型研究 被引量：6

15

作者 庞俊华 《天津体育学院学报》 CAS CSSCI 北大核心 2007年第5期441-444,共4页

研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建... 研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建立射击运动员训练适应水平的神经网络评价模型,仿真结果表明所建立的网络评价模型具有准确度较高、客观性、科学性的特点。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 运动员训练适应状态水平 射击运动员

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基于近红外光谱技术成品汽油分类方法的研究 被引量：8

16

作者 张军 姜黎 +3 位作者 陈哲 余谦 梁静秋 王京华 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期2654-2657,共4页

在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对... 在研究成品汽油的分类方法过程中,首先采用判别式聚类分析方法比较了700~1 100和1 100~1 700 nm两个波段范围判别模型的准确性,然后在识别模型准确性较高的波段（1 100~1 700 nm）采用主成分分析法（PCA）结合自组织竞争神经网络方法,对90#,93#和97#成品汽油建立定性识别模型。在建立定性模型前先用PCA法对原始数据进行主成分压缩。主成分分析结果表明,前3个主成分的累积可信度已达97%,取前3个主成分的32个波长点的吸光度作为神经网络的输入,建立三层自组织竞争神经网络模型。神经网络模型的学习参数为0.01,网络训练迭代次数为500。结果表明,基于主成分分析结合自组织竞争神经网络方法建立的近红外光谱鉴别成品汽油的模型鉴别准确率高、方法可行。 展开更多

关键词 近红外光谱 判别式聚类分析 主成分分析 自组织竞争神经网络 汽油

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基于通道划分的植物反射波谱分类研究 被引量：1

17

作者 王欢欢 徐丽华 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 2014年第3期51-56,共6页

以47种杭州常见植物的波谱反射率曲线为研究数据源,利用相关性分析划分通道区间和波谱重采样公式得到新的波谱曲线,按照自组织竞争神经网络分类法对新波谱曲线进行分类,通过原始波谱曲线和新波谱曲线的分类结果对通道划分的合理性进行... 以47种杭州常见植物的波谱反射率曲线为研究数据源,利用相关性分析划分通道区间和波谱重采样公式得到新的波谱曲线,按照自组织竞争神经网络分类法对新波谱曲线进行分类,通过原始波谱曲线和新波谱曲线的分类结果对通道划分的合理性进行检验。结果表明,23个通道中11个波谱通道宽度较窄,能较好地区分植物的光谱信息,大部分位于红光或近红光波段的最佳波段;通道划分后的新波谱以较少的数据保留了植物种类之间的差异,实现了数据的降维,识别效果更佳。 展开更多

关键词 波谱 通道划分 相关性 自组织竞争神经网络 常见植物

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基于小波矩和SCNN的多目标图像识别

18

作者 袁宝玺 冯大毅 杨百愚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期90-92,104,共4页

提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法... 提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 反向传播神经网络 小波矩 旋转不变矩 多目标识别

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互联网金融生态圈内融资信用风险仿真评测研究

19

作者 谭中明 束文会 《武汉金融》 北大核心 2019年第2期9-15,共7页

本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强... 本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强的风险预测评估能力。综合运用这两类模型,能对互联网金融生态圈内融资主体可能出现的违约情况进行预警,有效防范风险,增强互联网金融生态圈的信用等级。 展开更多

关键词 互联网金融生态圈 融资主体信用风险 自组织竞争型神经网络模型 BP 神经网络模型 仿真评测

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