BP神经网络优化参数的螺杆点胶阀无模型自适应控制技术 被引量：2

1

作者 朱燕飞 楚友洋 李传江 《液压与气动》 北大核心 2023年第9期175-181,共7页

螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用B... 螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用BP神经网络-无模型自适应控制(BP-MFAC)算法,通过BP神经网络在线整定无模型自适应控制器参数来实现对电机速度的自适应控制,无需人工整定参数。仿真和实验对比结果表明,该算法相较于PID控制算法,在电机速度控制上具有更小的超调量和稳态误差,更短的调节时间;在外部干扰和负载扰动的情况下,具有更好的抗扰动能力。 展开更多

关键词 螺杆点胶阀 PID参数整定 bp神经网络-无模型自适应控制 外部干扰 负载扰动

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基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 被引量：2

2

作者 陈聆 闫海波 毛万标 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期639-642,共4页

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明,基于粒子群优... 将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。 展开更多

关键词 模型参考自适应控制系统 粒子群优化算法 bp神经网络 参考模型

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机械臂轨迹跟踪控制——基于EC-RBF神经网络的机械臂模型参考自适应控制 被引量：5

3

作者 杨剑锋 张翠 张峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期82-86,共5页

针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练... 针对机械臂运动轨迹控制中存在的跟踪精度不高的问题,采用了一种基于EC-RBF神经网络的模型参考自适应控制方案对机械臂进行模型辨识与轨迹跟踪控制。该方案采用了两个RBF神经网络,运用EC-RBF学习算法,采用离线与在线相结合的方法来训练神经网络,一个用来实现对机械臂进行模型辨识,一个用来实现对机械臂轨迹跟踪控制。对二自由度机械臂进行仿真,结果表明,使用该控制方案对机械臂进行轨迹跟踪控制具有较高的控制精度,且因采用EC-RBF学习算法使网络具有更快的训练速度,从而使得控制过程较迅速。 展开更多

关键词 机械臂轨迹跟踪 模型参考自适应控制 熵聚类-径向基函数(EC-RBF)神经网络

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泵控缸电液位置伺服系统的神经网络模型参考自适应控制

4

作者 高强 钱林方 +1 位作者 侯远龙 王力 《机床与液压》 北大核心 2008年第6期110-112,共3页

针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了神经网络模型参考自适应控制方法。泵控缸电液位置伺服系统由于其自身特性以及外界干扰因素的影响存在严重的非线性,因此,很难采用传统的控制方法来控制。为此,首先利用GA-BP算法离线... 针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了神经网络模型参考自适应控制方法。泵控缸电液位置伺服系统由于其自身特性以及外界干扰因素的影响存在严重的非线性,因此,很难采用传统的控制方法来控制。为此,首先利用GA-BP算法离线辨识伺服系统的神经网络模型,得到网络参数的初值,然后利用改进的BP算法在线对网络参数进行微调,以得到较为准确的网络预测输出,从而为在线神经网络控制提供较准确的梯度信息。仿真结果表明,该方法能保证系统具有较快的响应速度和较高的控制精度,并具有较好的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 泵控缸 神经网络模型参考自适应控制 GA—bp 自适应性 鲁棒性

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基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型 被引量：13

5

作者 刘鑫 王海燕 +1 位作者 雷相东 解雅麟 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期368-375,共8页

[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模... [目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R^2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。 展开更多

关键词 bp神经网络 天然云冷杉针阔混交林 标准树高-胸径模型

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基于神经网络的模型参考自适应控制方法

6

作者 王凯 邵中年 +1 位作者 王惠方 杨波 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2005年第4期44-46,63,共4页

针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于 BP 神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的 BP 网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真... 针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于 BP 神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的 BP 网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。 展开更多

关键词 控制理论 神经网络 模型参考自适应控制 bp算法 误差函数

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基于BP神经网络的草根加筋土本构模型 被引量：6

7

作者 陈昌富 彭钊 刘怀星 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2008年第3期93-96,共4页

用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力—应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土... 用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力—应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土材料的非线性关系。利用莫尔—库仑准则拟合得到的加筋土的强度指标分析了草根加筋土的护坡机理。研究结果对于合理建立草根土的本构关系和深入认识植被护坡机理具有指导意义。 展开更多

关键词 草根加筋土 bp神经网络 本构模型 莫尔-库仑准则

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基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

8

作者 王鹏 艾剑良 高明 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2006年第8期8-10,共3页

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经... 提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的。 展开更多

关键词 神经网络模型参考自适应控制 bp算法 自修复飞行控制

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基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比 被引量：14

9

作者 朱凯阳 任广跃 +4 位作者 段续 仇彩霞 李琳琳 楚倩倩 余祖艳 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期9-18,共10页

为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为... 为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间,隐含层节点数为11,输出层为带壳鲜花生水分比,拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明:干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生水分比的主要因素,增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间,提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法为训练函数,选择tansig-purelin为网络传递函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其水分比预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.99,均方误差为0.02,水分比预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本研究建立的BP神经网络模型可为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的水分比在线预测提供理论依据和技术支持。 展开更多

关键词 bp神经网络 带壳鲜花生 红外-喷动干燥 水分比 预测模型

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基于BP神经网络的不同人为干扰强度下盐渍土SO42-定量分析 被引量：4

10

作者 田安红 付承彪 +1 位作者 熊黑钢 赵俊三 《中国生态农业学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期296-304,共9页

SO^2-4是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO^2-4反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内... SO^2-4是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO^2-4反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内不同人为干扰区域的盐渍化土壤为研究对象,以土壤的野外高光谱和SO24含量为数据源,对原始(R)和对数(LogR)变换后的高光谱分别进行0阶、一阶和二阶微分预处理,选择通过0.05显著性水平的波段为敏感波段,将敏感波段对应的高光谱反射率作为非线性BP神经网络模型的输入变量,并设定BP的隐藏节点为300,学习速率为0.01,最大迭代次数为1000,训练函数为trainscg。从SO24的真实值与预测值的散点图、拟合效果图和BP训练过程3个方面,定量分析无人为干扰(A区)和有人为干扰(B区)土壤SO24含量,并与PLSR对比预测精度。仿真显示,A区二阶微分后的BP预测精度优于一阶微分,而B区一阶微分后的BP预测精度优于二阶微分。且不论在A区还是B区,LogR光谱变换的反演精度均优于R。最佳BP模型的相对预测性能(RPD)、决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和迭代次数,在A区分别为3.309、0.906、0.253和8次,在B区分别为2.234、0.844、0.786和45次,表明BP对A区SO24的预测能力非常强(RPD>2.5),对B区SO24的预测能力较强(RPD为2.0~2.5)。而在A区和B区两种光谱变换的一阶和二阶微分中,PLSR的RPD值均在1.4与1.8之间,其预测性能一般;在B区的0阶微分中,PLSR的RPD值均小于1.0,其不能对SO24进行预测。因此,BP模型能对不同人为干扰区域的SO^2-4进行有效的定量分析。 展开更多

关键词 盐渍土 人为干扰区域 SO^2-4含量 bp神经网络模型 光谱变换

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人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用 被引量：6

11

作者 刘希涛 袁星 赵元慧 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期74-78,共5页

人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应... 人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应用做了展望 . 展开更多

关键词 人工神经网络 定量结构-活性相关 bp模型

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基于BP神经网络的隧道稳定性分析研究 被引量：18

12

作者 田明杰 牟智恒 仇文革 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S2期260-266,共7页

通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长... 通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长、减速增长、逐渐收敛阶段。可通过受力F与变形S的变化规律评判隧道稳定性,当S增大,Δs增大,F增大,ΔF增大,处于变加速增长阶段,隧道稳定性差;当S增大,Δs减小或增大,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速增长阶段,隧道稳定性较差;当S增大或减小,Δs减小,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速状态,隧道稳定性较好;当S减小或不变,Δs减小,F减小或不变,ΔF减小,处于收敛阶段,隧道稳定性良好。 展开更多

关键词 L-M算法 bp神经网络回归与预测 隧道稳定性 受力-变形综合判定模型

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用BP神经网络进行作物水分—产量预测研究 被引量：2

13

作者 赵慧珍 胡浩云 《华北水利水电学院学报》 2006年第2期17-19,共3页

根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络... 根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络用于描述作物水分产量关系可以取得较好的效果,其预测的准确性基本能满足生产实践的需求. 展开更多

关键词 bp神经网络 作物-水模型 产量预测

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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：19

14

作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页

应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多

关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 bp算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理

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基于BP-DEMATEL的山西省冬小麦水足迹影响因素识别 被引量：5

15

作者 韩宇平 马伏枥 +3 位作者 贾冬冬 黄会平 张庚辰 苗浩东 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期9-15,共7页

针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,... 针对山西省冬小麦水足迹历史演变及关键影响因素识别问题,分析了1993—2021年山西省冬小麦水足迹历史演变规律,利用BP神经网络-决策实验室(BP-DEMATEL)模型对冬小麦水足迹演变的关键影响因素进行识别,将其分为驱动型因素及特征型因素,并揭示了影响因素之间的作用机制。结果表明:1993—2021年山西省冬小麦水足迹及单位水足迹均呈下降趋势;2021年山西省冬小麦总水足迹为27亿m^(3)(蓝水占比57%),单位水足迹为1 122 m^(3)/t,与前期高点相比分别下降38%(较1994年)和21%(较1993年);气温、相对湿度和灌溉面积为冬小麦水足迹演变的关键驱动型因素,化肥施用量和农业机械总动力为关键特征型因素。 展开更多

关键词 bp神经网络-决策实验室模型 水足迹 冬小麦 山西省

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黄河年降雨-径流BP预测模型研究 被引量：12

16

作者 张少文 张学成 +2 位作者 王玲 王文圣 丁晶 《人民黄河》 CAS 北大核心 2005年第1期18-20,共3页

采用改进的BP算法,对黄河兰州水文站45年(1956～2000年)的年降雨和径流实测资料进行了分析,建立了基于人工神经网络的年降雨-径流预测模型,研究结果表明:仅用预报前时段的年降雨和径流资料作为输入来预测下一时段的径流,其预报精度较差... 采用改进的BP算法,对黄河兰州水文站45年(1956～2000年)的年降雨和径流实测资料进行了分析,建立了基于人工神经网络的年降雨-径流预测模型,研究结果表明:仅用预报前时段的年降雨和径流资料作为输入来预测下一时段的径流,其预报精度较差,但在预报期内有相对误差小于10%的降雨预报值输入时,所建模型对下一时段的径流预测与传统的统计建模方法相比,预报精度较高,能较好地反映黄河上游区的年降雨-径流规律。 展开更多

关键词 人工神经网络 改进bp算法 预测模型 年降雨-径流模型 黄河

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基于MMAS-BP算法的短期风速非线性组合预测模型 被引量：1

17

作者 熊伟 程加堂 艾莉 《水电能源科学》 北大核心 2013年第10期247-249,共3页

为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,... 为提高风电场短期风速的预测精度,引入一种基于改进蚁群算法优化神经网络的非线性组合预测方法,按误差平方和最小原则对所建灰色GM(1,1)模型、BP网络和RBF网络三种单一预测数据进行非线性组合,并将其结果作为最终预测值。仿真结果表明,该方法的平均绝对误差及均方误差分别为17.76%和3.68%,均小于单一模型、线性组合模型及神经网络组合模型的预测结果,提高了网络的泛化能力,降低了预测风险,为风电场风速预测提供了一种新途径。 展开更多

关键词 风电场 短期风速 非线性组合预测模型 蚁群算法 最大-最小蚂蚁系统优化bp神经网络

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基于VMD-BP模型的河流流量预测方法 被引量：19

18

作者 赵力学 黄解军 +2 位作者 程学军 申邵洪 袁艳斌 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2020年第7期47-52,共6页

河流流量是水文监测和水资源管理的重要指标,流量预测对于水利建设、航运规划和水资源调度等方面具有重要的指导意义和参考价值。结合变分模态分解(VMD)处理非平稳序列的优势以及BP神经网络(BPNN)处理非线性拟合的能力,提出和构建了基于... 河流流量是水文监测和水资源管理的重要指标,流量预测对于水利建设、航运规划和水资源调度等方面具有重要的指导意义和参考价值。结合变分模态分解(VMD)处理非平稳序列的优势以及BP神经网络(BPNN)处理非线性拟合的能力,提出和构建了基于VMD-BP模型的河流流量预测方法。以长江宜昌水文站为实例,基于1998年和1999年的日水位和日流量数据,对方法模型进行了验证。结果表明:VMD-BP模型在一定程度上解决了水位和流量的多值关系,降低了数据的波动性,预测结果优于线性拟合的回归模型和BPNN模型,预测误差仅为1.61%,为河流流量预测提供了一种有效的方法。 展开更多

关键词 河流流量 变分模态分解 bp神经网络 预测模型 水位-流量关系 宜昌水文站

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运用GA-BP算法的BKlob模型优化分析 被引量：1

19

作者 严祥高 贾小林 朱永兴 《导航定位学报》 CSCD 2023年第5期101-110,共10页

为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算... 为了进一步提升北斗卫星导航系统(BDS)克洛步伽(Klobuchar)电离层模型(BKlob)在亚太以外区域的服务性能,提出利用遗传算法(GA)优化反向传播神经网络(BP)对BKlob模型进行改进:对BKlob模型残差进行相关性分析和周期性检测;然后采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对模型残差进行7、30和150 d的预测,以实现对BKlob模型的改进;最后,分别以全球电离层格网图(GIM)产品为参考和单频单点定位精度提升,评估改正精度。实验结果表明:BKlob模型残差不同格网点处具有较强的相关性,且受地理纬度影响较大,受地理经度影响较小;改进的BKlob模型改正性能有明显提升,在高纬度地区和全球范围,改正率可提升50.0%、30.0%以上;采用改进的BKlob模型进行伪距单点定位(SPP)解算,三维方向均方根误差(RMSE)可提升14.84%,北(N)、天(U)方向定位精度明显提升。 展开更多

关键词 克洛步伽(Klobuchar)模型 遗传算法(GA)-反向传播神经网络(bp) 模型残差 优化

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电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究 被引量：8

20

作者 刘为 顾洁 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 2003年第2期45-48,共4页

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,... 电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义 ,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向。本文在传统的 BP神经网络基础上 ,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型—高木 -关野模型 ,以某供电局 2 0 0 0年的负荷实测值建立模型 ,进行了负荷预测 ,与实际值进行比较分析表明 ,这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度 。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测 高木-关野模型 模糊神经网络 bp算法

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