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基于Elman神经网络的茶叶主产省农业产值与茶商品价格模拟
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作者 程陈 罗屹 +3 位作者 郑生宏 王嘉仪 张含雨 丁枫华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的... 精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的关键影响因素及权重,构建基于Elman神经网络算法的农业产值和茶商品价格模拟模型。结果表明,茶叶主产省农业产值的关键影响因素包括活动积温、降水量、粮食作物播种面积、经济作物播种面积、经济作物产量占比、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、机收面积、农村用电量、化肥施用量(折纯量)、乡村人口数和乡村从业人员数;茶叶主产省茶商品价格的关键影响因素包括平台、省份、茶类、采摘季节、商品级别和增值服务。基于Elman神经网络算法的茶叶主产省农业产值模型模拟值与实测值的均方根误差为6.21~27.51亿元,归一化均方根误差为3.10%~12.23%;基于Elman神经网络算法的3种电商平台茶商品价格模型模拟值与实测值的均方根误差为81.94~98.26元/kg,归一化均方根误差为8.42%~35.66%。 展开更多
关键词 茶叶 elman神经网络 逐步回归 农业产值 茶商品价格 模拟模型
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基于RBF神经网络的高速列车速度跟踪控制
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作者 秦世玉 徐传芳 李云浩 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期111-119,共9页
针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间... 针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间的车间耦合作用力影响,建立高速列车多质点模型.其次,设计一种基于新型饱和函数的高速列车有限时间速度跟踪控制策略,引入非奇异快速终端滑模控制方法实现高速列车系统状态的有限时间收敛,改善高速列车速度跟踪的稳态精度和暂态性能.再次,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异终端滑模跟踪控制策略,利用自适应技术实现对列车模型参数以及附加阻力、车间力等不确定性项上限的在线估计,并针对不连续切换控制项造成的抖振现象,引入RBF神经网络重映射非奇异快速终端滑模控制策略的切换控制项,同时设计权重系数的自适应更新律,实现连续切换,有效消除抖振现象所带来的影响.最后,基于Lyapunov稳定性理论证明高速列车速度跟踪控制系统的稳定性,以及系统状态的有限时间收敛性,并以CRH380B型动车组作为控制对象进行仿真验证.仿真结果表明:高速列车可以在有限时间内收敛并跟踪理想轨线,跟踪误差下降了49%,跟踪精度提高,能够为高速列车跟踪控制领域提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 高速列车 径向基函数神经网络 多质点模型 速度跟踪 自适应滑模控制
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神经网络阻尼比模型及工业机器人导纳控制
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作者 党选举 牛嘉晨 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期379-384,共6页
在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激... 在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激励函数,构造神经网络阻尼比模型;通过该模型使阻尼比在线调整,适应末端环境的刚度变化,实现力到位置自适应转换的导纳控制。与常规导纳控制进行仿真比较,结果表明所提出的力控制策略力误差更小,响应速度更快,能适应变刚度的未知打磨环境。 展开更多
关键词 未知环境 导纳控制 神经网络阻尼比模型 自适应控制 工业机器人
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基于分数阶自适应神经网络的电动舵机伺服系统摩擦干扰补偿控制 被引量:2
4
作者 陈渝丰 徐晓璐 +3 位作者 张金鹏 张昆峰 岳强 张文静 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第1期133-140,共8页
摩擦干扰力矩影响电动舵机伺服系统的跟踪性能,造成位置和速度跟踪偏差,甚至可能导致伺服系统不稳定。针对摩擦力矩干扰下的电动舵机伺服系统跟踪性能差的问题,本文提出了一种分数阶自适应神经网络摩擦补偿算法(FOANN),估计并补偿摩擦... 摩擦干扰力矩影响电动舵机伺服系统的跟踪性能,造成位置和速度跟踪偏差,甚至可能导致伺服系统不稳定。针对摩擦力矩干扰下的电动舵机伺服系统跟踪性能差的问题,本文提出了一种分数阶自适应神经网络摩擦补偿算法(FOANN),估计并补偿摩擦干扰力矩。首先,建立基于LuGre模型的电动舵机伺服系统模型,利用径向基神经网络估计模型中的不可测状态变量。其次,设计FOANN摩擦补偿控制器,利用李雅普诺夫稳定性理论证明电动舵机闭环系统的稳定性。最后,利用仿真和实验平台,对比分析了FOANN、传统PD控制和模型自适应控制的性能。结果表明,基于本文所提出的FOANN摩擦力矩补偿控制算法,电动舵机伺服系统的位置跟踪误差和速度跟踪误差均大幅减小,FOANN算法能够有效估计并补偿摩擦力矩,降低摩擦干扰对电机舵机伺服系统的影响,提高伺服系统的动态性能。 展开更多
关键词 电动舵机 摩擦 LUGRE模型 分数阶控制 自适应控制 径向基神经网络
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BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
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作者 孙娜 张己炳 《现代农业科技》 2025年第5期167-169,共3页
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改... 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。 展开更多
关键词 农产品冷链物流需求量 BP神经网络 自适应学习率 动量项 模型优化 预测准确率
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基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化 被引量:1
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作者 罗山贵 赵玉龙 +4 位作者 肖红林 陈伟华 贺戈 张烈辉 杜诚 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期140-151,共12页
水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且... 水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BADS)之间循环迭代的混合策略。在自适应学习过程中,提出了以“最大平均距离点”作为最不确定解,同时辅以最有希望解和少量拉丁超立方采样解共同更新优化过程中的DNN代理模型。随后,将建立的优化方法用于非均质致密砂岩气藏裂缝参数优化。研究结果表明:(1)在标准测试函数和低维裂缝参数优化问题上,GA+BADS混合优化算法表现出了显著优于GA的寻优速度;(2)针对高维裂缝参数优化问题,GA+BADS混合优化算法在约1/2的GA总数值模拟次数下提高了131万元的经济净现值(NPV),收敛速度和寻优精度都明显增加;(3)相比于GA+BADS混合优化算法,在获得相同NPV时,自适应DNN代理加速优化可再减少24.54%的数值模拟运算次数。结论认为,该优化方法显著提升了优化效率,为解决非常规油气藏中水力压裂裂缝参数设计问题提供了一套可行且高效的智能优化方法,将有力促进非常规油气的规模效益开发。 展开更多
关键词 致密气 沙溪庙组 裂缝参数优化 混合优化算法 深度神经网络 自适应学习 代理模型
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基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测 被引量:2
7
作者 肖蕾 李郁侠 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期102-107,共6页
针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型。通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练... 针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型。通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 不同隐含层数 隐含层节点数的自适应 自适应elman神经网络模型
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基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 被引量:17
8
作者 杨嘉 吴祥生 +1 位作者 王宁 张敏琦 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期25-27,31,共4页
空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系 ,且这种关系具有动态性 ,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点 ,建立了基于Elman型神经网... 空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系 ,且这种关系具有动态性 ,因而传统方法的预测精度不高。而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点 ,建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型 ,并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果 ,仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点 ,说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。 展开更多
关键词 模型 负荷预测 神经网络 elman网络 空调系统
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Elman神经网络与ARIMA模型对流感发病率预测效果的比较 被引量:12
9
作者 孙锦峰 耿云亮 +5 位作者 郭奕瑞 王高帅 高飞飞 刘晓田 尤爱国 王重建 《郑州大学学报(医学版)》 CAS 北大核心 2013年第5期584-587,共4页
目的:比较Elman神经网络模型与自回归移动平均(ARIMA)模型对流感发病率预测的效果。方法:选取河南省2006年1月至2010年12月的流感疫情资料作为训练集,2011年1月至12月的流感疫情资料作为检验集,前者用于Elman神经网络模型和最优ARIMA模... 目的:比较Elman神经网络模型与自回归移动平均(ARIMA)模型对流感发病率预测的效果。方法:选取河南省2006年1月至2010年12月的流感疫情资料作为训练集,2011年1月至12月的流感疫情资料作为检验集,前者用于Elman神经网络模型和最优ARIMA模型的建立,后者用于两种模型的预测效能的检验与评价。结果:在最优ARIMA(1,0,0)模型和最优Elman神经网络预测模型下,检验集预测值的平均误差绝对值、平均误差绝对率和非线性相关系数分别为0.133、0.238、0.708和0.152、0.271、0.725。结论:Elman神经网络模型具有与ARIMA模型相近的预测效能,在流感发病率预测中有较好的应用价值。 展开更多
关键词 elman神经网络 时间序列分析 流感 发病率 预测模型
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Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用 被引量:9
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作者 吴萍 迟道才 +3 位作者 王殿武 马涛 刘鑫 孙号茗 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期586-589,共4页
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与... 灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。 展开更多
关键词 灌溉用水量 神经网络 elman模型 辽阳灌区
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基于非等间距灰色模型和Elman神经网络的轨道质量预测 被引量:16
11
作者 马子骥 唐涛 +2 位作者 刘宏立 彭强 金滩 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期137-144,共8页
轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰... 轨道质量是影响行车安全的关键因素,合理预测轨道质量可以有效指导铁路工务部门进行轨道养护和维修.轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)是综合评价单一区间段内轨道质量的参数.本文通过深入研究TQI的发展趋势,提出一种将非等间距灰色模型和遗传算法优化Elman神经网络相结合的预测方法.首先利用优化后的非等间距灰色模型GM(1,1)得到原始TQI序列的大致发展趋势,然后为了描述轨道质量发展中各因素之间复杂的函数关系,利用遗传算法优化后的Elman神经网络对初步预测结果进行残差校正,从而得到更为准确的TQI预测序列.新方法将轨道质量发展趋势中的随机波动成分纳入方法考虑范围,充分挖掘了历史数据的发展规律.利用沪昆线上行实测TQI数据对本文方法进行验证,实验结果表明:新方法对轨道质量发展中的随机波动趋势拟合效果较好;对于轨道质量预测,在利用非等间距灰色模型进行初步预测基础上,使用Elman神经网络进行残差校正,由此得到的预测结果在均方根误差、相对系数、决定系数等多个统计指标上均优于其他方法. 展开更多
关键词 轨道质量 非等间距 灰色模型 elman神经网络 遗传算法
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基于Elman神经网络的甘肃电网负荷预测模型 被引量:13
12
作者 芮执元 任丽娜 冯瑞成 《现代电力》 2007年第2期26-29,共4页
为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网... 为提高甘肃电网负荷预测精度,提出了一种基于神经网络的负荷预测方法。针对甘肃电力系统负荷数据的非线性和动态特性,在多层前向BP网络中引入特殊关联层,形成有“记忆”能力的Elman神经网络,从而可以映射系统的非线性和动态特性。在网络训练算法中,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点。文中分别采用El-man神经网络与BP神经网络建立模型,对甘肃电网实际历史数据进行仿真预测,经分析比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点。这表明利用Elman回归神经网络建模对甘肃电网负荷进行预测是可行的,能有效提高负荷预测精度,在负荷预测领域有着较好的应用前景。 展开更多
关键词 elman神经网络 甘肃电网 预测模型 算法 BP神经网络
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炼铜转炉吹炼终点的神经网络和自适应残差补偿组合预报模型 被引量:13
13
作者 彭小奇 胡志坤 +2 位作者 梅炽 胡军 姚俊峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期149-151,共3页
提出了基于改进的BP神经网络学习算法和自适应残差补偿算法的炼铜转炉吹炼终点组合预报模型 .利用某厂实际生产数据进行仿真运行的结果表明 ,本文建立的模型具有较高的预报精度和较强的实用性 。
关键词 炼铜 转炉 吹炼 神经网络 终点预报 自适应残差补偿 组合预报模型
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基于Elman型神经网络的金川二矿地表岩移时序预测模型 被引量:11
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作者 袁仁茂 马凤山 +1 位作者 邓清海 徐锡伟 《工程地质学报》 CSCD 2008年第1期116-123,共8页
建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态... 建立于煤矿开采基础之上的矿山开采沉陷理论和预测方法并不适用于象金川这样厚大、陡倾的金属矿床开采的岩移问题,因此,本文探讨利用神经网络来对地表岩移进行预测。根据Elman神经网络能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了利用Elman神经网络建立地表岩移时序预报模型的方法。利用金川二矿区GPS监测所得到的时间序列数据,通过对Elman神经网络模型预测值与GPS实测值之间的比较,结果表明模型预测显示了良好的准确性,特别是在时间步长较短情况下,应用于实际预测一定程度上可以弥补金属矿山岩移预测方法不足的缺憾。 展开更多
关键词 elman神经网络 时序预测模型 地表岩移 金川镍矿
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基于BP和Elman神经网络的福建省汛期旱涝预测模型 被引量:9
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作者 王艳姣 邓自旺 +1 位作者 王耀庭 宋德众 《南京气象学院学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期776-783,共8页
建立了福建汛期旱涝BP和Elman神经网络预测模型,并对两种模型的性能和差异进行了比较,结果表明:动量BP网络模型,特别是具有局部反馈特性的Elman网络模型具有较好的拟合精度和预报效果。此外两种模型对旱涝等级为2和4的预测偏差较大,而... 建立了福建汛期旱涝BP和Elman神经网络预测模型,并对两种模型的性能和差异进行了比较,结果表明:动量BP网络模型,特别是具有局部反馈特性的Elman网络模型具有较好的拟合精度和预报效果。此外两种模型对旱涝等级为2和4的预测偏差较大,而对旱涝等级为3的预测较为准确。 展开更多
关键词 动量BP神经网络 elman神经网络 汛期旱涝 预测模型
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基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制 被引量:4
16
作者 贾英霞 王东辉 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期61-68,共8页
为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障... 为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹跟踪误差、速度跟踪误差和不确定性估计误差约束在一个任意小的邻域内。仿真结果表明,设计的自适应神经网络可准确估计出工业机器人双臂系统中的不确定性,最大估计误差仅为0.04 N·m,提出的协同鲁棒控制律能够稳定、准确地跟踪轨迹控制指令,最大轨迹跟踪误差仅为1.3 mm,从而验证了设计方法的合理性。在三维空间固定坐标定位测试中,提出的协同鲁棒控制律与其他几种方法相比具有更高的控制精度,平均定位误差和最大定位误差分别仅为1.1 mm和1.4 mm,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。 展开更多
关键词 工业机器人 双机械臂 机械摩擦 模型误差 不确定性 自适应神经网络 协同鲁棒控制
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自适应性神经网络预测模型及其在农机动力需求预测中的应用 被引量:11
17
作者 关凯书 刘智军 +1 位作者 陈锦铭 张美华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期177-181,共5页
建立了一个自适应性神经网络模型,它在B-P网络模型基础上,对网络的自身结构及学习规则进行了动态优化。网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优。学习速度具... 建立了一个自适应性神经网络模型,它在B-P网络模型基础上,对网络的自身结构及学习规则进行了动态优化。网络能自组织和自学习自己的结构,即在学习过程中,网络可根据具体问题自动调整本身的结构,从而使结构达到最优。学习速度具有动态调节功能,根据每次学习时得到的误差不同,网络不断调整学习速率,从而在不引起系统振荡的情况下加速了收敛过程。在此基础上,对我国农机总动力需求进行了预测,预测结果和实际结果有很好的一致性。 展开更多
关键词 神经网络 自适应 预测模型 农机总动力
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基于Elman神经网络的面板堆石坝沉降预测模型 被引量:17
18
作者 吕飞 沈振中 《水电能源科学》 北大核心 2011年第12期56-59,共4页
分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠... 分析了某面板堆石坝运行初期坝体的监测资料,选择水压分量与时效分量为影响因子构建逐步回归分析模型,应用反馈神经网络理论建立Elman神经网络模型,并与逐步回归模型预测精度做了对比分析。结果表明,Elman神经网络模型预测精度高、可靠,有助于分析大坝的安全性态。 展开更多
关键词 面板堆石坝 沉降 反馈神经网络 elman神经网络 预测模型
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基于神经网络与多模型的非线性自适应广义预测控制 被引量:30
19
作者 石宇静 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期540-545,共6页
针对一类不确定非线性离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法.该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器,神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成.线性鲁棒广义预测自... 针对一类不确定非线性离散时间动态系统,提出了基于神经网络与多模型的非线性广义预测自适应控制方法.该自适应控制方法由线性鲁棒广义预测自适应控制器,神经网络非线性广义预测自适应控制器和切换机制三部分构成.线性鲁棒广义预测自适应控制器保证闭环系统的输入输出信号有界,神经网络非线性广义预测自适应控制器能够改善系统的性能.切换策略通过对上述两种控制器的切换,保证系统稳定的同时,改善系统性能.给出了所提自适应方法的稳定性和收敛性分析.最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 广义预测控制 自适应 模型 神经网络
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基于RBF神经网络的超声波电机参数辨识与模型参考自适应控制 被引量:13
20
作者 夏长亮 祁温雅 +1 位作者 杨荣 史婷娜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期117-121,共5页
超声波电机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用... 超声波电机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景。但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度。该文提出一种新的USM自适应控制策略。系统采用双闭环控制,内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移;外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率,实现速度的自适应控制。经实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点,具有较高的控制精度和较好的稳定性。 展开更多
关键词 超声波电机 参数辨识 模型参考 自适应控制 RBF神经网络 微特电机
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