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机器学习对延伸期降水集合预报的订正分析被引量：1: 1; 作者陆振宇孔小翠 +1 位作者张恒德黄威《现代电子技术》 2022年第7期86-91,共6页; 为了扩展气象业务中历史预报资料在集合预报产品中的应用性,本文尝试基于机器学习的后处理模型,对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ECMF模式的数值天气预报模式生成的2019年5月—8月历史再预报(训练期)数据进行各模型参数训练,可对2019年5月... 展开更多; 关键词集合平均历史再预报延伸期降水预报 K-近邻算法机器学习均方根误差插值分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进算法递归神经网络的研究: 2; 作者王大志金辉唐任远《沈阳工业学院学报》 CAS 2003年第2期5-6,31,共3页; 动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .; 关键词动态递归神经网络递推预报误差学习算法非线性系统系统辨识 BP算法仿真 Gauss-Newton搜索方向前馈网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统: 3; 作者周振雄杨建东曲永印《煤矿机械》北大核心 2008年第4期127-130,共4页; 针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一... 展开更多; 关键词直线永磁同步电机动态对角递归网络递推预报误差学习算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工肌肉系统神经网络建模与控制被引量：2: 4; 作者田社平丁国清 +1 位作者颜德田林良明《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期300-308,共9页; 针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ... 展开更多; 关键词人工肌肉神经网络递推预报误差算法非线性建模与控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿被引量：9: 5; 作者田社平《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期13-16,共4页; 讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输... 展开更多; 关键词传感器非线性动态补偿递归神经网络模型网络结构训练算法递推预报误差算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机器学习对延伸期降水集合预报的订正分析被引量：1: 1; 作者陆振宇孔小翠张恒德黄威; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院国家气象中心; 出处《现代电子技术》 2022年第7期86-91,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61773220) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20150523)。; 文摘为了扩展气象业务中历史预报资料在集合预报产品中的应用性,本文尝试基于机器学习的后处理模型,对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)ECMF模式的数值天气预报模式生成的2019年5月—8月历史再预报(训练期)数据进行各模型参数训练,可对2019年5月—8月实时延伸期月降水预报(预报期)进行集合预报分析,均选取华东地区(23.0°N~38.5°N,113.0°E~123.0°E)。采用均方根误差和绝对误差插值空间分布对预报订正效果进行评估,通过K-近邻算法(KNN)、Bagging算法、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)、极端随机树(ET)这5种后处理回归模型的预报订正效果的对比表明:5种后处理模型的均方根误差随预报时效的增长呈现波动变化;受地形分布的影响,华东地区的北部均方根误差较小,从空间分布清楚得出,K-近邻算法的订正预报效果最好,对应的平均绝对误差在10~20 mm,其他4种机器学习模型的误差在50~100 mm。; 关键词集合平均历史再预报延伸期降水预报 K-近邻算法机器学习均方根误差插值分布; Keywords ensemble average historical re-forecast extended monthly precipitation forecast KNN machine learning RMSE interpolation distribution; 分类号 TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统] TP181 [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

题名基于改进算法递归神经网络的研究: 2; 作者王大志金辉唐任远; 机构沈阳工业学院信息科学与工程分院锦州合成纤维厂沈阳工业大学; 出处《沈阳工业学院学报》 CAS 2003年第2期5-6,31,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目 ( 0 0 2 740 2 4); 文摘动态递归神经网络具有递归单元及记忆功能 ,使其在系统辨识和控制中有独特的作用 .针对BP算法的不足 ,提出了一种递推预报误差 (RPE)学习算法 .对一个非线性系统进行了辨识 ,其仿真结果表明 ,改进的RPE算法优于BP算法 .; 关键词动态递归神经网络递推预报误差学习算法非线性系统系统辨识 BP算法仿真 Gauss-Newton搜索方向前馈网络; Keywords dynamical recurrent neural networks and algorithm of recursive prediction error nonlinear system identification of system; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O231.3 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统: 3; 作者周振雄杨建东曲永印; 机构长春理工大学机电工程学院北华大学电气信息工程学院; 出处《煤矿机械》北大核心 2008年第4期127-130,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60772005); 文摘针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一种新型非线性补偿器,并利用一种改进的递推预报误差学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。; 关键词直线永磁同步电机动态对角递归网络递推预报误差学习算法; Keywords permanent magnet linear synchronous motor dynamical recurrent neural network recursive prediction error（RPE）; 分类号 TM920.1 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工肌肉系统神经网络建模与控制被引量：2: 4; 作者田社平丁国清颜德田林良明; 机构上海交通大学信息检测技术及仪器系; 出处《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期300-308,共9页; 基金中国科学院机器人学开放实验室资助项目; 文摘针对广泛应用于医疗机器人等领域的空气压人工肌肉的非线性特性 ,运用神经网络模型 ,对人工肌肉系统进行建模与控制。设计了一个具有单关节的人工肌肉试验系统。采用递推预报误差 (RPE)算法来训练神经网络 ,并给出了RPE算法的具体实现 ,该算法与传统的BP算法相比具有更好的收敛特性。讨论了不同的输入向量和不同的隐层节点数对建模结果的影响。在此基础上提出了一种基于神经网络的人工肌肉系统非线性控制结构 ,并给出了人工肌肉关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果。试验结果表明 ,采用神经网络模型对人工肌肉系统进行建模与控制 ,能有效地克服人工肌肉系统的非线性 ,能够得到更快的控制速度和更高的控制精度。; 关键词人工肌肉神经网络递推预报误差算法非线性建模与控制; Keywords Algorithms Linear control systems Neural networks Nonlinear control systems; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程] TP271 [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

题名基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿被引量：9: 5; 作者田社平; 机构上海交通大学电子信息学院; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期13-16,共4页; 文摘讨论了递归神经网络模型在传感器非线性动态补偿中的应用 ,给出了递归神经网络模型的结构及相应的训练算法 .递归神经网络模型本身具有动态映射能力 ,其结构仅与输入层和中间层的节点数有关 ,且不需要知道被补偿传感器的结构特性 (如输出、输入的最大延迟 )等先验知识 ,简化了动态补偿器的结构设计 .采用递推预报误差算法训练神经网络 ,具有收敛速度快、收敛精度高的特点 .实验结果表明 ,经过补偿后的传感器具有期望的输入输出特性。; 关键词传感器非线性动态补偿递归神经网络模型网络结构训练算法递推预报误差算法; Keywords Error analysis Error compensation Nonlinear systems Recurrent neural networks; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	机器学习对延伸期降水集合预报的订正分析	陆振宇孔小翠张恒德黄威	《现代电子技术》	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进算法递归神经网络的研究	王大志金辉唐任远	《沈阳工业学院学报》 CAS	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统	周振雄杨建东曲永印	《煤矿机械》北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	人工肌肉系统神经网络建模与控制	田社平丁国清颜德田林良明	《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于递归神经网络模型的传感器非线性动态补偿	田社平	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	9	在线阅读下载PDF 职称材料