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BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法被引量：9: 1; 作者何苗刘希莲 +1 位作者李金屏杨波《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2001年第4期315-318,共4页; 在BP小波神经网络的训练过程中 ,自适应调节步长是对算法效率起重要作用的步骤之一。深入讨论了自适应调节步长的改进算法 ,从而得到更加方便合理的实时步长调整方法 ,进一步提高了局部搜索速度。多种情况下的仿真结果表明 ,该算法能够... 展开更多; 关键词 bp小波神经网络自适应调节步长改进算法梯度下降法; 在线阅读下载PDF 职称材料

BP小波神经网络快速学习算法研究被引量：29: 2; 作者李金屏王风涛杨波《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期72-75,共4页; 讨论了BP小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法。首先论证了小波神经网络的数学基础 ,然后讨论了BP小波神经网络的学习过程 ,重点讨论了减小误差函数最优方向的确定方法 ,即如何保证步长方向... 展开更多; 关键词学习算法自适应控制 bp小波神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测被引量：25: 3; 作者肖成焦智 +3 位作者孙介涛张磊宋玉彬石莹《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第6期893-899,共7页; 变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经... 展开更多; 关键词风电机组变桨系统故障预测 bp神经网络小波bp神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

隧道爆破近区振动的预测方法被引量：30: 4; 作者张在晨林从谋 +2 位作者黄志波葛冰洋徐亮《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期367-372,共6页; 将比例距离的概念应用于隧道爆破振动分区中,以速度衰减曲线斜率的大小作为分区计算的依据。在此基础上,提出采用BP小波神经网络的方法预测爆破近区振速,以棋盘山隧道实测数据验证模型的可行性。结合泉厦高速公路大坪山隧道工程实例,对... 展开更多; 关键词爆炸力学地震波传播规律 bp小波神经网络爆破近区预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报被引量：10: 5; 作者周育琳穆振侠 +2 位作者高瑞尹梓渊汤瑞《水电能源科学》北大核心 2017年第7期10-12,5,共4页; 为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络... 展开更多; 关键词相关系数主成分 bp神经网络组合小波bp神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法被引量：9: 1; 作者何苗刘希莲李金屏杨波; 机构济南大学信息科学与工程学院潍坊医学院附属医院; 出处《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 2001年第4期315-318,共4页; 基金山东省自然科学基金资助项目 (Y2 0 0 0G0 5 ); 文摘在BP小波神经网络的训练过程中 ,自适应调节步长是对算法效率起重要作用的步骤之一。深入讨论了自适应调节步长的改进算法 ,从而得到更加方便合理的实时步长调整方法 ,进一步提高了局部搜索速度。多种情况下的仿真结果表明 ,该算法能够提高局部搜索速度 ,具有较广泛的应用价值。; 关键词 bp小波神经网络自适应调节步长改进算法梯度下降法; Keywords bp wavelet neural network adaptive adjustment of step length steepest descent method; 分类号 TP273.22 [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BP小波神经网络快速学习算法研究被引量：29: 2; 作者李金屏王风涛杨波; 机构济南大学信息与控制工程系; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2001年第8期72-75,共4页; 基金国家自然科学基金 ( 6990 2 0 0 5 ) 山东省自然科学基金青年基金 (Q98G0 2 15 1) 山东建材学院基金资助课题 (Y980 9); 文摘讨论了BP小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法。首先论证了小波神经网络的数学基础 ,然后讨论了BP小波神经网络的学习过程 ,重点讨论了减小误差函数最优方向的确定方法 ,即如何保证步长方向与负梯度方向一致 ,由此得出了自适应调整学习率的简便方法。该方法具有普遍性 ,有广泛的应用价值。仿真结果表明 ,采用最优梯度下降方向可以大幅度提高BP小波神经网络的学习速度。; 关键词学习算法自适应控制 bp小波神经网络; Keywords Network Learning Adaptive control Optimization; 分类号 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

题名基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测被引量：25: 3; 作者肖成焦智孙介涛张磊宋玉彬石莹; 机构河北工业大学控制科学与工程学院北华航天工业学院电子与控制工程学院厦门大学自动化系; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2017年第6期893-899,共7页; 基金河北省教育厅青年基金项目(QN2016104) 河北省科技厅指令性项目(16210310D); 文摘变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。; 关键词风电机组变桨系统故障预测 bp神经网络小波bp神经网络; Keywords wind power system variable pitch system fault prediction wavelet bp neural network bp neural network; 分类号 TK83 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名隧道爆破近区振动的预测方法被引量：30: 4; 作者张在晨林从谋黄志波葛冰洋徐亮; 机构华侨大学岩土工程研究所; 出处《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期367-372,共6页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(51109084) 福建省自然科学基金项目(2014j01197) 福建省交通科技发展项目(200910)~~; 文摘将比例距离的概念应用于隧道爆破振动分区中,以速度衰减曲线斜率的大小作为分区计算的依据。在此基础上,提出采用BP小波神经网络的方法预测爆破近区振速,以棋盘山隧道实测数据验证模型的可行性。结合泉厦高速公路大坪山隧道工程实例,对临近既有隧道形式的隧道爆破地震波传播规律进行分析,并对近区振速进行预测。分析表明:(1)在无实测值时,隧道爆破分区可按比例距离大致划分为:比例距离<5.0为爆破近区;5.0≤比例距离≤9.0为爆破中区;比例距离>9.0为爆破远区。(2)BP小波神经网络爆破近区预测模型不仅适用于新建分离式隧道,也适用于临近既有隧道的新建小净距隧道。研究成果对复杂环境下的隧道钻爆施工具有一定的指导意义。; 关键词爆炸力学地震波传播规律 bp小波神经网络爆破近区预测; Keywords mechanics of explosion seismic wave attenuation law bp wavelet neural network areanear blasting source prediction; 分类号 O389 [理学—流体力学] U455.6 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报被引量：10: 5; 作者周育琳穆振侠高瑞尹梓渊汤瑞; 机构新疆农业大学水利与土木工程学院; 出处《水电能源科学》北大核心 2017年第7期10-12,5,共4页; 基金国家自然科学基金项目(51469034 51209181 +2 种基金 51569031) 新疆水文学及水资源重点学科基金项目(xjswszyzdxk20101202); 文摘为实现天山西部山区喀什河流域冰川融雪区域的水资源可持续开发利用,更好地支撑所在区域工农业生产发展,有必要开展融雪径流中长期水文预报研究。基于相关系数法、主成分分析法及两种方法相结合的综合方法优选预报因子,采用BP神经网络模型和组合小波BP神经网络模型预报径流。结果表明,采用综合方法筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报结果;组合小波BP神经网络模型在3个不同方案中的预测效果均优于BP神经网络模型的预测结果,其预报精度更高。研究成果可为该区域融雪径流模拟研究及洪水预报提供参考。; 关键词相关系数主成分 bp神经网络组合小波bp神经网络; Keywords correlation coefficient method PCA bp neural network model combination wavelet bp neural network; 分类号 P338 [天文地球—水文科学]; 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	BP小波神经网络自适应调节步长的改进算法	何苗刘希莲李金屏杨波	《济南大学学报（自然科学版）》 CAS	2001	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	BP小波神经网络快速学习算法研究	李金屏王风涛杨波	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2001	29	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测	肖成焦智孙介涛张磊宋玉彬石莹	《可再生能源》 CAS 北大核心	2017	25	在线阅读下载PDF 职称材料
4	隧道爆破近区振动的预测方法	张在晨林从谋黄志波葛冰洋徐亮	《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	30	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多方法优选预报因子的天山西部山区融雪径流中长期水文预报	周育琳穆振侠高瑞尹梓渊汤瑞	《水电能源科学》北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料