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电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究 被引量:12
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作者 汪克亮 杨力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期225-227,共3页
电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其... 电力需求同时具有典型的增长性和季节波动性二重趋势,从而显示出复杂的非线性组合特征。为了提高电力需求的预测精度,提出一种新的预测模型——非线性回归组合神经网络模型。该模型有效兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,与其他预测模型进行了比较,该模型明显提高了电力需求预测的精度。仿真实验表明了该模型用于电力需求预测的可行性和有效性。同时,该模型也可以作为其他类似季节型时间序列预测建模的有效工具。 展开更多
关键词 电力需求预测 非线性回归组合神经网络 二重趋势性
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基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法 被引量:16
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作者 邓天民 杨其芝 +1 位作者 方芳 岳云霞 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第24期274-280,共7页
车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于... 车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2.5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。 展开更多
关键词 智能网联汽车 车道级定位 非线性自适应回归神经网络 扩展卡尔曼滤波
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基于不同优化准则和广义回归神经网络的风电功率非线性组合预测 被引量:25
3
作者 喻华 卢继平 +3 位作者 曾燕婷 段盼 刘加林 苟鑫 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期1002-1008,共7页
为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、... 为提高风电功率预测精度,提出一种基于不同优化准则和广义回归神经网络(GRNN)的风电功率非线性组合预测方法。首先,基于灰色关联度理论,筛选出综合灰色关联度大于0的单项预测模型。然后,利用筛选出的单项预测模型以平均绝对误差最小、平均相对误差最小和均方根误差最小为优化准则构建线性组合优化模型。最后,利用GRNN神经网络对基于不同优化准则的线性组合模型进行非线性组合,得到优化模型。以实测风电功率数据对所提方法进行验证,仿真结果表明:与各单项预测模型、线性组合模型相比,所提优化模型的整体预测精度高,证明了该方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 优化准则 灰色关联度 非线性组合预测 优化模型
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基于人工神经网络及非线性回归的岩爆判据 被引量:15
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作者 张光存 高谦 +1 位作者 杜聚强 李铿铿 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期2977-2981,共5页
采用人工神经网络和非线性回归方法研究岩爆判据研究。首先利用人工神经网络对原始样本进行量化,然后对量化后的样本数据进行非线性回归分析,获得新的岩爆判据公式。研究结果表明:此岩爆判据公式具有较高的预测精度。
关键词 岩爆判据 人工神经网络 岩爆强度衡量值 非线性回归
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灰色神经网络组合算法在复杂非线性预测中的应用 被引量:13
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作者 章敬东 刘小辉 +1 位作者 邓飞其 刘永清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第12期56-58,共3页
IT人才需求预测是一个复杂的非线性过程,在回归法和相关分析法失效的情况下,组合运用灰色系统方法和神经网络算法,克服了数据缺乏、影响因子非线性程度高的困难,精确地预测了珠三角IT人才的需求总量,并推算出未来合理的IT人才需求结构。
关键词 非线性 复杂需求预测 灰色理论 神经网络算法 组合模型
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基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制 被引量:13
6
作者 刘贺平 张兰玲 孙一康 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期298-300,共3页
以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行... 以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制 .通过对性能指标中的偏差项负指数加权 ,进一步改善预测控制性能 .仿真结果表明了控制算法的有效性 . 展开更多
关键词 多变量非线性系统 多层局部回归神经网络 预测控制 模型修正
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基于人工神经网络的非线性回归 被引量:17
7
作者 王宜怀 王林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第12期79-82,共4页
探讨了人工神经网络在回归分析领域应用的理论基础,对基于人工神经网络的非线性回归进行了深入的实践分析。以BP网络为例给出了基于人工神经网络的非线性回归实例分析。结果表明利用人工神经网络进行非线性回归是一种良好的数据回归方法... 探讨了人工神经网络在回归分析领域应用的理论基础,对基于人工神经网络的非线性回归进行了深入的实践分析。以BP网络为例给出了基于人工神经网络的非线性回归实例分析。结果表明利用人工神经网络进行非线性回归是一种良好的数据回归方法,可以方便地应用于解决非线性回归问题。 展开更多
关键词 人工神经网络 非线性回归 理论基础 实践分析
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基于广义回归神经网络的传感器非线性误差校正 被引量:7
8
作者 段松杰 张晓光 张闯志 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第12期14-16,共3页
介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足... 介绍了径向基函数网络的函数逼近原理和方法,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的传感器非线性误差校正方法。通过Matlab的Network Toolbox(神经网络工具箱),GRNN训练程序实现了输出特性曲线逼近。仿真分析表明:GRNN能够很好地满足传感器非线性拟合的要求,网络结构简单,收敛速度快。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 传感器 非线性误差 径向基函数
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模糊神经网络非线性组合预测在铁路货运量预测中的应用 被引量:8
9
作者 刘婷婷 邓克涛 马昌喜 《铁道运输与经济》 北大核心 2008年第9期91-94,共4页
准确的铁路货运量预测关系到铁路运输的发展,为此提出模糊神经网络非线性组合预测模型,应用三次指数预测模型、灰色理论预测模型、多元回归预测模型的预测值作为模糊神经网络的测试样本数据库,输出样本为铁路货运量,并采用全局优化的粒... 准确的铁路货运量预测关系到铁路运输的发展,为此提出模糊神经网络非线性组合预测模型,应用三次指数预测模型、灰色理论预测模型、多元回归预测模型的预测值作为模糊神经网络的测试样本数据库,输出样本为铁路货运量,并采用全局优化的粒子群算法优化模糊神经网络的参数。仿真结果表明该模型能够取得比单项预测模型更高的精度。 展开更多
关键词 铁路货运量 预测 非线性组合 模糊神经网络
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基于BP神经网络的非线性组合模型及其应用 被引量:4
10
作者 谢定松 薛桂玉 李民 《人民长江》 北大核心 2002年第7期36-37,42,共3页
由于采用最优权组合模型进行大坝安全监测观测资料分析时 ,有时会出现不符合实际的负权重。针对这一情况 ,采用基于BP神经网络的非线性组合模型 ,并进行实例计算。实例表明 ,基于BP神经网络的非线性组合模型是可行的和合理的 ,建立可信... 由于采用最优权组合模型进行大坝安全监测观测资料分析时 ,有时会出现不符合实际的负权重。针对这一情况 ,采用基于BP神经网络的非线性组合模型 ,并进行实例计算。实例表明 ,基于BP神经网络的非线性组合模型是可行的和合理的 ,建立可信的数学模型是作好组合模型的前提 ,基于BP神经网络的非线性组合模型拟合精度和预报效果都要优于最优权组合模型。 展开更多
关键词 BP神经网络 非线性组合模型 大坝 安全监测
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基于动态神经网络的一类非线性组合系统自适应控制 被引量:3
11
作者 刘恩东 井元伟 张嗣瀛 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1130-1133,共4页
针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计方法·首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹... 针对一类非线性组合大系统,提出一种用动态神经网络逼近组合大系统的新型设计方法·首先由动态神经网络辨识非线性组合大系统,也就是利用动态神经网络逼近系统的未知项和互联项,其次设计控制器使实际系统的状态来跟踪参考模型的轨迹·利用Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差和其他信号是最终一致有界的·通过一个非线性系统例子的仿真证明这种设计方法的可行性·这种设计方法能够解决大系统中最为复杂的互联项问题,得出基于神经网络的自适应控制律· 展开更多
关键词 非线性组合大系统 动态神经网络 自适应控制 互联项 跟踪
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BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用 被引量:9
12
作者 张愉 谢飞 金菊良 《运筹与管理》 CSCD 2006年第3期99-102,113,共5页
针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰... 针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合,它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息,因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势,预测结果更为稳健、精度更高,在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 安全工程 海洋冰情灾害组合预测模型 BP神经网络 非线性
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精英遗传改进的非线性灰色神经网络算子与军费开支多目标组合预测应用 被引量:2
13
作者 张侃 刘宝平 黄栋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1070-1078,共9页
军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建... 军费开支属于复杂经济系统下具有宏观经济特征的一类非线性时间序列。在多目标组合下的军费开支预测问题研究背景下,提出了一种基于精英遗传算法(elite genetic algorithm,EGA)改进的非线性灰色神经网络计量组合预测模型,给出了总体建模思路与非线性灰色神经网络算子分系统和EGA分系统设计方法,解决了多准则目标优化的NP完全问题,并对模型的预测效果进行比较分析。采集美国27年间(1990-2016年)军费开支时间序列进行实证检验,分析结论认为非线性灰色神经网络算子能够有效提高模型精度,EGA算法在收敛速度与精度上优于标准遗传算法,采用所建立的预测模型进行军费开支预测精度更高,效果更好。 展开更多
关键词 组合预测 非线性残差 灰色神经网络算子 精英遗传算法
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一种基于回归神经网络的码本激励非线性预测话音编码算法 被引量:3
14
作者 马霓 韦岗 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期31-37,共7页
为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于... 为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于码本激励话音编码系统 (CELP)中 ,可得到较低的传输码率 ,同时亦可改善编码质量。 展开更多
关键词 非线性预测 回归神经网络 话音编码 码本激励
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碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测 被引量:3
15
作者 黄俊 徐越兰 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期800-803,809,共5页
为了提高碳钢焊条熔敷金属延伸率和冲击功力学性能指标的预测准确性,建立了基于反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、自适应模糊神经网络(AFNN)3种单一模型的碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测模型。综合运... 为了提高碳钢焊条熔敷金属延伸率和冲击功力学性能指标的预测准确性,建立了基于反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、自适应模糊神经网络(AFNN)3种单一模型的碳钢焊条熔敷金属力学性能非线性神经网络组合预测模型。综合运用遗传算法优化BP神经网络连接权的方法对模型预测性能进行了有效改进。利用试验获得的55组相关样本数据对模型进行训练和验证。结果表明,延伸率、冲击功指标的预测平均相对误差分别降为3.15%和2.67%,远小于5%,满足实际生产要求;与采用单一预测模型相比,使用基于遗传算法的神经网络组合预测模型能够显著提高预测准确性和泛化能力。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 碳钢焊条 熔敷金属 非线性组合预测
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一种组合神经网络非线性判决反馈均衡器 被引量:2
16
作者 王军锋 张斌 宋国乡 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第7期152-153,共2页
A new nonlinear decision feedback adaptive equalizer based on Adaline neural network and radial-basis-function neural network is presented. Its structure and algorithm are also investigated. For a typical linear and n... A new nonlinear decision feedback adaptive equalizer based on Adaline neural network and radial-basis-function neural network is presented. Its structure and algorithm are also investigated. For a typical linear and non-linear channel models, computer simulation shows that its convergence speed is faster and its stable mean square erroris less. 展开更多
关键词 数字通信系统 信道 组合神经网络 非线性判决反馈均衡器 数字信号
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焊条性能神经网络非线性组合智能预测模型 被引量:2
17
作者 黄俊 徐越兰 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期89-92,117,共4页
通过试验测定焊条熔敷金属的断后伸长率和冲击吸收功等力学性能,以多层前馈神经网络(BP)、径向基函数神经网络(RBF)、自适应模糊神经网络(AFNN)3种方法获得的单一预测模型的计算值作为输入参数,建立焊条熔敷金属力学性能神经网络非线性... 通过试验测定焊条熔敷金属的断后伸长率和冲击吸收功等力学性能,以多层前馈神经网络(BP)、径向基函数神经网络(RBF)、自适应模糊神经网络(AFNN)3种方法获得的单一预测模型的计算值作为输入参数,建立焊条熔敷金属力学性能神经网络非线性组合预测模型.利用42组试验样本对模型进行训练和验证.结果表明,断后伸长率和冲击吸收功的预测平均相对误差均在5%以内,满足实际生产要求.采用Matlab和visual C++混合编程技术开发了基于数据库的焊条性能智能预测软件系统,可以直接根据焊条原材料成分对焊条熔敷金属的断后伸长率、冲击吸收功等力学性能进行较为准确的预测,为焊条的质量预测与控制提供了一条简单有效的新途径. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 熔敷金属 碳钢焊条 非线性组合预测
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基于遗传神经网络的漏磁非线性回归分析 被引量:1
18
作者 王群京 鲍晓华 +1 位作者 钱吉吉 倪有源 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1053-1056,共4页
文章针对人工神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,而遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种遗传神经网络的混合算法;通过实例分析和统计学检验,表明该算法可以运用于爪极发电机漏磁非线性回归分析中,并且遗传神经... 文章针对人工神经网络易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,而遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种遗传神经网络的混合算法;通过实例分析和统计学检验,表明该算法可以运用于爪极发电机漏磁非线性回归分析中,并且遗传神经网络非线性回归是准确和高效的。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 非线性回归 爪极发电机
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基于回归神经网络的非线性动态数据校核及其应用 被引量:1
19
作者 刘伯高 黄道 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期487-491,506,共6页
研究了简化型内回归神经网络基于自适应梯度下降法的训练算法 ,并提出了一种基于简化型内回归神经网络的非线性动态数据校核新方法。结果表明所提出的方法能够有效地对非线性动态过程进行数据校核 ,并具有良好性能 ;与传统的动态数据校... 研究了简化型内回归神经网络基于自适应梯度下降法的训练算法 ,并提出了一种基于简化型内回归神经网络的非线性动态数据校核新方法。结果表明所提出的方法能够有效地对非线性动态过程进行数据校核 ,并具有良好性能 ;与传统的动态数据校核方法相比 ,所提出方法具有不需要掌握过程本身的精确模型 ,避免了过程模型误差可能带来的估计误差 ,不需事先知道测量噪声和过程噪声的统计特性等特点。 展开更多
关键词 非线性 回归分析 神经网络 釜式反应器
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非线性回归分析中的神经网络方法 被引量:6
20
作者 吴怀宇 宋玉阶 《武汉冶金科技大学学报》 1998年第1期90-93,共4页
基于三层前馈式人工神经网络,提出一种用于确定一类非线性曲线回归参数的有效方法。通过实例学习,结果表明。
关键词 非线性回归 神经网络 参数辨识
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