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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
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作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 BP神经网络预测
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基于神经网络的轮式移动机器人非线性模型预测控制研究 被引量:3
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作者 赵卫东 张延义 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期432-436,共5页
针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题,提出了神经网络非线性模型预测(NN-NMP)控制方法,并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型,并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模... 针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题,提出了神经网络非线性模型预测(NN-NMP)控制方法,并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型,并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模型预测控制方法,引用神经网络算法,通过训练多层神经网络对非线性模型预测控制误差进行逼近,从而使轮式移动机器人控制系统具有更好的避障能力。设置3种不同环境,利用Matlab软件对轮式移动机器人避障结果进行仿真,对比和分析轮式移动机器人采用2种控制方法的输出结果。结果显示:在无障碍物环境中,采用传统比例-积分-微分(PID)控制方法和NN-NMP控制方法,轮式移动机器人均能较好地按照期望轨迹进行移动。在有障碍物环境中,采用传统PID控制方法,轮式移动机器人虽然能够躲避障碍物,但是跟踪误差较大。采用NN-NMP控制方法,轮式移动机器人不仅能够躲避障碍物,而且跟踪误差相对较小。采用NN-NMP控制方法,能够降低轮式移动机器人跟踪误差,具有较好的避障能力。 展开更多
关键词 轮式移动机器人 避障 神经网络非线性模型预测控制 误差 仿真
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中高压IGBT开关特性的遗传神经网络预测 被引量:17
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作者 陈娜 李鹏 +2 位作者 江剑 邓焰 何湘宁 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期239-247,254,共10页
中高压绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的开关特性在电力变换器设计、变换器性能、效率和寿命改善中至关重要。本文基于中高压功率模块离线测试平台的数据,分析了工作环境如门极电压、门极电阻、集电极电压、工作电流和器件结温等参数对IGBT... 中高压绝缘栅双极型晶体管(IGBT)的开关特性在电力变换器设计、变换器性能、效率和寿命改善中至关重要。本文基于中高压功率模块离线测试平台的数据,分析了工作环境如门极电压、门极电阻、集电极电压、工作电流和器件结温等参数对IGBT在感性负载电路中开关特性的影响,对开关特性各参数建立了基于遗传算法优化的误差反向传播多层前馈神经网络模型,实现了在额定值范围内对各种环境条件下的IGBT开关特性参数如开关时间、开关损耗、最大电流尖峰和最大电压尖峰的可靠预测。 展开更多
关键词 IGBT 开关特性 遗传算法 神经网络预测
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基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制 被引量:17
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作者 肖本贤 王晓伟 +1 位作者 朱志国 刘一福 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期569-573,共5页
将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到... 将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制。构造了基于神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景. 展开更多
关键词 改进PSO算法 RBF神经网络 优化策略 神经网络预测控制 过热汽温
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基于神经网络预测的网络控制系统故障检测 被引量:16
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作者 张捷 薄煜明 吕明 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期19-23,共5页
考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件... 考虑一类长时延网络控制系统,假定其存在输出时延,对其进行故障检测。通过对网络控制系统时延采样值进行神经网络预测,使之成为无延迟的控制系统。在此基础上,建立了基于神经网络预测的故障观测器误差方程,并证明了该观测器稳定的条件。当系统正常时,只要给定的不等式条件成立,该观测器系统就是稳定的。当系统发生故障时,观测器残差能够迅速发生跳变,从而检测出故障的发生。最后通过仿真示例说明该文方法能够较好预测网络时延,发现系统故障。 展开更多
关键词 网络控制系统 故障检测 输出时延 神经网络预测 观测器
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基于LM算法的溶解氧神经网络预测控制 被引量:18
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作者 李明河 周磊 王健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期297-302,共6页
针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法。首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束... 针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法。首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束,得到简化的溶解氧浓度模型,经过BP神经网络系统辨识和模型预测设计了溶解氧神经网络预测控制器。并采用LM算法改进了BP神经网络,克服了容易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提高了神经网络预测精度。仿真结果表明,神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧跟踪控制性能。 展开更多
关键词 污水处理 溶解氧浓度 神经网络预测控制 LEVENBERG-MARQUARDT算法
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矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究 被引量:10
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作者 管佳林 罗周全 +1 位作者 杨彪 王雪艳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期28-33,共6页
针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采... 针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。 展开更多
关键词 BP神经网络预测模型 岩溶 地表塌陷 影响因素 MATLAB神经网络工具箱
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基于NARX神经网络预测及模糊控制的互联电网CPS鲁棒控制策略研究 被引量:5
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作者 李挺 雷霞 +3 位作者 张学虹 孔祥清 刘庆伟 柏小丽 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第14期58-62,68,共6页
对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控... 对于传统CPS控制策略难以满足互联电力系统对鲁棒性和适应性的要求,提出了一种将NARX神经网络预测算法和模糊逻辑控制器相结合的控制方法。配合CPS下的传统PI控制器,根据CPS控制参数的预测值与当前值之间的偏差值,实现对AGC机组的预控制。利用Matlab的Simulink仿真软件建立了一个双区域电力系统的控制模型。仿真结果表明,新的控制方法不仅达到了改善CPS控制效果的目的,并且提高了CPS1,CPS2指标的考核率,减少了机组的调节次数,降低了运行费用,取得了一定的经济效益。 展开更多
关键词 控制性能标准 鲁棒性 NARX神经网络预测算法 模糊逻辑控制器 预控制
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煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测 被引量:5
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作者 刘环宇 王思敬 +1 位作者 曾钱帮 胡波 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期65-67,共3页
应用人工神经网络的基本原理,建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统,实现了立井井筒破裂预测的智能化。最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比,认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确、实用。
关键词 立井井筒 非采动破裂 反向传播网络 神经网络预测 数值模拟
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递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究 被引量:3
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作者 黄腾飞 李帮义 熊季霞 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第1期14-21,共8页
金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国... 金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差(RMSE)和预测精度(PA),并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。 展开更多
关键词 金融市场 混沌 递归预测神经网络 BP神经网络 径向基函数神经网络 遗传算法
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地震诱发的侧向水平位移神经网络预测模型 被引量:6
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作者 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 《世界地震工程》 CSCD 2003年第1期96-101,共6页
在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较... 在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较为吻合,两者之间相关系数为0.9左右。模型数据分析结果表明侧向位移随着距自由临空面距离(L)的增加而呈双曲线关系下降,随液化层厚度的增加而增加。不同L条件下临空面高度与侧向位移之间有一灵敏变化区,即当H约等于4~7m之间时,侧向位移急剧变化。 展开更多
关键词 侧向水平位移神经网络预测模型 地震灾害 液化 地形 土体 统计模型
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用神经网络预测负荷的路由选择方法 被引量:4
12
作者 董军 潘云鹤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期257-259,共3页
电信网路由选择方法的优劣直接影响着网络的接通率和负荷平衡程度 .我国电信网的接通率只有45 %左右 .据介绍 ,若其接通率提高一个百分点 ,收益可达 10亿元 .本文针对目前所使用的路由选择方法的不足 ,提出基于神经网络预测的新的路由... 电信网路由选择方法的优劣直接影响着网络的接通率和负荷平衡程度 .我国电信网的接通率只有45 %左右 .据介绍 ,若其接通率提高一个百分点 ,收益可达 10亿元 .本文针对目前所使用的路由选择方法的不足 ,提出基于神经网络预测的新的路由选择方法 ,包括性能指标、选路思想和递归神经网络预测等 .然后 ,分析和比较仿真结果 .这个方法因良好的分布特性和智能决策能力而优于其它方法 。 展开更多
关键词 路由选择 神经网络预测 接通率 负荷平衡
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EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用 被引量:23
13
作者 胡劲松 杨世锡 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期894-899,共6页
把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明... 把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果。该研究成果能广泛用于信号时频分析领域。 展开更多
关键词 经验模态分解(EMO)方法 径向基(RBF)神经网络预测 数据延拓 时频分析
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基于遗传算法和神经网络预测的再励学习 被引量:5
14
作者 张华军 赵金 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期18-20,24,共4页
提出一种基于遗传算法和神经网络预测法相结合的再励学习方法,利用遗传算法对全局进行最优解搜索,将进化过程中产生的数据用来训练神经网络预测器,当再励学习逼近最优解时,利用预测网络估计动作网络的参数、结构与系统响应之间的映射关... 提出一种基于遗传算法和神经网络预测法相结合的再励学习方法,利用遗传算法对全局进行最优解搜索,将进化过程中产生的数据用来训练神经网络预测器,当再励学习逼近最优解时,利用预测网络估计动作网络的参数、结构与系统响应之间的映射关系,用预测网络逼近最优解的能力引导遗传算法在局部向最优解快速逼近,以解决遗传算法局部振荡问题,从而实现快速学习的能力。将其应用于矢量控制交流电机的速度环控制器自学习中,仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 再励学习 遗传算法 神经网络预测 矢量控制
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基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
15
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
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膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型 被引量:8
16
作者 张向东 汪东林 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第4期466-468,共3页
膨胀土的膨胀特性会对工程造成很大的危害,对膨胀土的膨胀量进行预测具有重要的现实意义。针对膨胀土特殊工程性质,分析了胀缩变形量的影响因素。结合人工神经网络原理,建造了膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型。采用 BP 神经网... 膨胀土的膨胀特性会对工程造成很大的危害,对膨胀土的膨胀量进行预测具有重要的现实意义。针对膨胀土特殊工程性质,分析了胀缩变形量的影响因素。结合人工神经网络原理,建造了膨胀土胀缩变形量的人工神经网络预测模型。采用 BP 神经网络和所建造的数学模型,对膨胀土的胀缩变形量进行预测。结果表明,该模型映射精度较高,有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩变形 神经网络:预测
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灰色神经网络预测模型的应用 被引量:10
17
作者 夏景明 肖冬荣 卓为 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第6期24-25,共2页
关键词 灰色神经网络预测模型 经济指标 GM(1 1)模型 组合模型 线性模型 宏观经济系统
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以混沌理论为基础的神经网络预测方法 被引量:3
18
作者 王卫宁 汪秉宏 史晓平 《运筹与管理》 CSCD 2003年第6期58-61,共4页
我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测... 我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用。 展开更多
关键词 混沌理论 神经网络预测 证券市场 上证指数 股票
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车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络多步预测控制策略 被引量:3
19
作者 吴义虎 侯志祥 宋丹丹 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期11-15,共5页
车用汽油机空燃比存在传输延迟,直接用于反馈控制影响空燃比的控制精度.为此,提出了一种基于神经网络的空燃比多步预测控制策略,首先建立了基于BP神经网络的空燃比多步预测模型,利用空燃比预测模型预报空燃比的未来值,利用预测值与期望... 车用汽油机空燃比存在传输延迟,直接用于反馈控制影响空燃比的控制精度.为此,提出了一种基于神经网络的空燃比多步预测控制策略,首先建立了基于BP神经网络的空燃比多步预测模型,利用空燃比预测模型预报空燃比的未来值,利用预测值与期望值的误差及误差变化率,采用模糊控制器对空燃比实施多步预测控制.对HL495发动机两种典型过渡工况实验数据进行仿真,结果表明,该方法能将过渡工况空燃比控制在理论空燃比的±3%以内. 展开更多
关键词 汽油机 过渡工况 空燃比 神经网络预测 模糊控制
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铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型的构建 被引量:6
20
作者 钟武 唐岳年 《西安体育学院学报》 北大核心 2005年第3期78-81,共4页
利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素... 利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素质训练指标与专项运动成绩之间的函数关系,从而精确地预测出铅球运动员的专项成绩。并运用Matlab53开发出预测模型的计算机程序,该程序具有语言简单、运行速度快的特点。 展开更多
关键词 铅球运动员 专项成绩 神经网络预测模型 训练指标
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