Elman人工神经网络的收敛性分析 被引量：15

1

作者 谢庆国 沈轶 万淑芸 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2002年第6期65-66,81,共3页

应用Lyapunov稳定性理论分析了Elman人工神经网络的收敛性,讨论了基本的Elman人工神经网络收敛的充分条件,以及改进的Elman人工神经网络收敛的充分条件。

关键词 elman人工神经网络 收敛性分析 学习算法

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进化Elman神经网络在实时数据预测中的应用 被引量：24

2

作者 王晓霞 马良玉 +1 位作者 王兵树 王涛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期77-81,共5页

为了提高电站实时数据的准确性,提出了一种利用改进粒子群算法进化Elman神经网络的动态系统实时数据预测方法。改进粒子群算法中,根据群体早熟收敛程度和当前最优解的大小对部分不活跃粒子进行变异,增强了算法跳出局部最优解的能力。利... 为了提高电站实时数据的准确性,提出了一种利用改进粒子群算法进化Elman神经网络的动态系统实时数据预测方法。改进粒子群算法中,根据群体早熟收敛程度和当前最优解的大小对部分不活跃粒子进行变异,增强了算法跳出局部最优解的能力。利用改进的粒子群算法训练Elman神经网络权值和自反馈增益因子,有效地解决了梯度下降法训练网络权值收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点。以某300 MW机组的主蒸汽流量为具体对象,给出了该方法的算例,结果表明该方法能正确获取系统动态特性,具有较强的降噪能力,对异常数据具有鲁棒性。与标准Elman神经网络进行比较,该方法具有较好的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 elman 神经网络 实时数据 预测 粒子群优化算法 早熟收敛

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Elman神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：7

3

作者 陈伟韦 卢文喜 +2 位作者 柳大伟 赵军海 王红霞 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第S1期43-46,共4页

详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水... 详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。 展开更多

关键词 elman神经网络 地下水 动态建模

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基于Elman网络的时延预测及其改进 被引量：14

4

作者 王宏伟 杨先一 金文标 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期136-138,共3页

分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、... 分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能。 展开更多

关键词 时延 elman神经网络 动态递归

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Elman和BP神经网络在模式分类领域内的对比研究 被引量：10

5

作者 丁硕 常晓恒 +2 位作者 巫庆辉 杨友林 胡庆功 《现代电子技术》 2014年第8期12-14,18,共4页

为了研究Elman神经网络和标准BPNN中何种网络类型更适合于解决模式分类问题,分别构建了基于Elman神经网络的分类模型和基于标准BPNN的分类模型。以平面上二维向量模式的分类为例,对2种分类模型进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明,在... 为了研究Elman神经网络和标准BPNN中何种网络类型更适合于解决模式分类问题,分别构建了基于Elman神经网络的分类模型和基于标准BPNN的分类模型。以平面上二维向量模式的分类为例,对2种分类模型进行训练和泛化能力测试。仿真结果表明,在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下,Elman网络模型比BP网络模型具有更高的分类精度,更快的收敛速度,更适合于解决模式分类问题。 展开更多

关键词 elman神经网络 BP神经网络 模式分类 收敛速度 泛化能力

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Elman回归神经网络同时定量测定三种酚类化合物 被引量：11

6

作者 高玲 石俊仙 任守信 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期117-120,共4页

应用Elman回归神经网络(ERNN)对光谱严重重叠的对硝基苯酚,邻硝基苯酚和2,4二硝基苯酚体系的同时定量测定进行了研究,并与多变量线性回归(MLR)法作了比较。编制了PERNN和PMLR程序执行有关计算。通过最佳化确定了Elman回归网络的结构和... 应用Elman回归神经网络(ERNN)对光谱严重重叠的对硝基苯酚,邻硝基苯酚和2,4二硝基苯酚体系的同时定量测定进行了研究,并与多变量线性回归(MLR)法作了比较。编制了PERNN和PMLR程序执行有关计算。通过最佳化确定了Elman回归网络的结构和参数。ERNN和MLR法所有组分的相对预测标准偏差(RSEP)分别为3.1%和2027.3%,实验结果显示对于分辨严重重叠光谱本法是成功的。ERNN法是解决局部最小和提高收敛速度的一种有价值的工具,亦可用于分析全光谱而不只限于选取少数特征值。本法为不经预先分离同时测定严重重叠的分子光谱体系提供了新的途径。 展开更多

关键词 elman回归神经网络 同时定量分析 重叠光谱 多变量线性回归

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基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识 被引量：13

7

作者 高钦和 王孙安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期87-89,共3页

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的... 研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。 展开更多

关键词 非线性系统辨识 动态系统 动态递归神经网络 elman网络

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Elman回归神经网络研究同时定量分析紫外重叠光谱 被引量：6

8

作者 高玲 任守信 《石油化工》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期266-269,共4页

应用Elman回归神经网络对同时定量分析紫外重叠光谱进行了研究。还应用偏最小二乘法作为对比,编制了PERNN和PPLS程序执行有关计算。通过最佳化确定了Elman回归网络的结构和参数。3种组分(α-萘胺、对硝基苯胺、联苯胺)经Elman回归神经... 应用Elman回归神经网络对同时定量分析紫外重叠光谱进行了研究。还应用偏最小二乘法作为对比,编制了PERNN和PPLS程序执行有关计算。通过最佳化确定了Elman回归网络的结构和参数。3种组分(α-萘胺、对硝基苯胺、联苯胺)经Elman回归神经网络定量测定表明,该方法是成功的,且优于偏最小二乘法。 展开更多

关键词 elman回归神经网络 同时定量分析 紫外重叠光谱 偏最小二乘法

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煤矿瓦斯涌出量预测的隐层递归反馈Elman模型 被引量：3

9

作者 魏林 付华 尹玉萍 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期42-46,共5页

为更有效预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于Lyapunov稳定性原理,改进Elman模型的递归部分。选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、采高、日工作进度、工作面长度、工作面采出率、邻近层瓦斯含量、邻近层厚度、邻近层... 为更有效预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于Lyapunov稳定性原理,改进Elman模型的递归部分。选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、采高、日工作进度、工作面长度、工作面采出率、邻近层瓦斯含量、邻近层厚度、邻近层间距、开采强度和层间岩性作为监测指标,对某矿16个学习样本进行训练,建立隐层递归反馈（HRF）Elman预测模型。利用矿井监测数据检验预测模型。试验结果表明,用HRF Elman模型能够有效地预测出瓦斯涌出量,预测结果相对误差为1.6%~3.41%,平均相对误差为2.45%,相比传统的Elman模型,预测精度和效率都有所提高。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 递归反馈(HRF) LYAPUNOV稳定性 elman神经网络 误差反馈

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永磁直线伺服系统递归小波Elman神经网络互补滑模控制 被引量：11

10

作者 金鸿雁 赵希梅 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期102-109,共8页

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响,而降低系统控制性能的问题,提出一种基于递归小波Elman神经网络(RWENN)的互补滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型;其次,... 针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响,而降低系统控制性能的问题,提出一种基于递归小波Elman神经网络(RWENN)的互补滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型;其次,采用积分滑模面和互补滑模面相结合设计互补滑模控制器。为解决互补滑模控制器参数选取困难的问题并估计系统存在的总不确定性,将互补滑模控制与RWENN相结合。利用RWENN代替互补滑模控制中的切换控制,RWENN可在线训练网络参数并实时调整参数。另外,为进一步提高鲁棒性,设计鲁棒补偿器对RWENN的参数逼近误差进行补偿。实验结果表明,该方法不仅降低了系统的抖振现象,保证了位置跟踪精度,还提高了系统的鲁棒性能。 展开更多

关键词 永磁直线同步电机 不确定性 递归小波elman神经网络 互补滑模控制 鲁棒补偿器

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基于参数辨识的永磁同步直线电机循环神经网络多维观测器 被引量：1

11

作者 宋琳 聂子玲 +2 位作者 孙军 周杨威 李华玉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7059-7072,共14页

该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,... 该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,并实现了磁链和速度的高精度在线观测;然后,针对系统参数时变的问题,提出了一种智能在线扩展卡尔曼滤波多参数辨识算法,提高了参数辨识的精准度;最后,搭建基于MT1050的半实物永磁同步直线电机控制平台,实验结果验证了所提观测器的准确性和高效性。 展开更多

关键词 永磁同步直线电机 循环神经网络多维观测器 参数辨识 收敛性分析

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递归定量分析在离心泵故障诊断中的运用 被引量：13

12

作者 赵鹏 周云龙 孙斌 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期612-616,共5页

为了准确诊断离心泵的振动故障,针对振动信号的非平稳特征,提出了一种基于递归定量分析的离心泵振动故障诊断方法。采用递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)方法提取离心泵振动信号的非线性特征参数,由这些特征... 为了准确诊断离心泵的振动故障,针对振动信号的非平稳特征,提出了一种基于递归定量分析的离心泵振动故障诊断方法。采用递归定量分析(recurrence quantification analysis,简称RQA)方法提取离心泵振动信号的非线性特征参数,由这些特征参数构成特征向量,并以此作为改进Elman神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了离心泵运行状态分类器,用以诊断离心泵的不同状态。试验结果表明,递归定量分析与Elman神经网络相结合的方法可以准确诊断离心泵的振动故障。 展开更多

关键词 离心泵 故障诊断 递归定量分析 神经网络

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基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 被引量：48

13

作者 邹政达 孙雅明 张智晟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期59-63,共5页

为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好... 为了克服BP算法收敛速度慢和易于陷入局部最小的不足,作者提出将蚁群优化算法用于短期负荷预测的递归神经网络模型学习算法,对实际负荷系统日、周预测的仿真测试表明,该模型能有效地提高短期负荷预测的精度,对工作日和休息日都具有良好的稳定性和适应能力,其预测性能明显优于基于BP算法的递归神经网络(BP-RNN)和基于遗传算法的递归神经网络(GA-RNN)。 展开更多

关键词 电力系统 短期负荷预测 蚁群优化算法 递归神经网络 学习算法

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基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真 被引量：14

14

作者 赵凤遥 马震岳 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1453-1455,1539,共4页

为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同... 为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 elman神经网络 递归小波神经网络(RWNN) 梯度下降算法 非线性动态系统 仿真

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基于神经网络的空间桁架结构建模研究 被引量：2

15

作者 姚志峰 周洁敏 陶云刚 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期445-448,共4页

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点。为了研究空间桁架的主动控制方法 ,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用。针对空间桁架结构的非线性动态特性 ,本文采用了修... 空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点。为了研究空间桁架的主动控制方法 ,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用。针对空间桁架结构的非线性动态特性 ,本文采用了修正的 Elman递归网络进行了模型辨识。结果表明 ,带有自反馈增益修正的 El-man网络能很好地反映桁架结构的真实情况 ,适用于非线性动态系统的模型辨识。 展开更多

关键词 神经网络 振动控制 建模方法 elman递归网络 空间桁架结构 非线性动态特性

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fMRI脑图的感知状态分析——回归模型及其寻优的非同质检验 被引量：2

16

作者 林卫 何华灿 +1 位作者 刘丽 贾澎涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期28-33,共6页

脑功能核磁共振图像fMRI的特点是定位准确,但信噪比低、数据量大。对fMRI数据的泛回归模型的超参数寻优问题作了分析,提出基于非同质检验的超参数确认方法,重点比较了它在线性和非线性的回归方式(包括岭回归,支持向量回归,Elman递归神... 脑功能核磁共振图像fMRI的特点是定位准确,但信噪比低、数据量大。对fMRI数据的泛回归模型的超参数寻优问题作了分析,提出基于非同质检验的超参数确认方法,重点比较了它在线性和非线性的回归方式(包括岭回归,支持向量回归,Elman递归神经网络)下针对不同外界环境特征的回归能力差异,实验所采用原始数据均来自PBAIC2006,结果表明,该方法在对相关领域知识较少依赖的前提下,具有较好的稳定性和泛化能力;同时在所涉及到的回归方法当中,线性方法的实现简单、有效,在计算代价上低于其他方法,对多种外界特征具有较高的预测能力。 展开更多

关键词 岭回归 支持向量回归 elman递归神经网络 交叉检验 PBAIC 2006 功能核磁共振图像

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递归神经网络方法解决非光滑伪凸优化问题 被引量：3

17

作者 喻昕 胡悦 +2 位作者 马崇 伍灵贞 汪炎林 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第11期145-151,242,共8页

针对目标函数为非光滑伪凸函数且带有等式约束和不等式约束的优化问题,基于罚函数以及微分包含的思想,构建一个层次仅为一层且不包含惩罚算子的新型递归神经网络模型.该模型不用提前计算惩罚参数,能够很好地收敛.理论证明全局解存在,模... 针对目标函数为非光滑伪凸函数且带有等式约束和不等式约束的优化问题,基于罚函数以及微分包含的思想,构建一个层次仅为一层且不包含惩罚算子的新型递归神经网络模型.该模型不用提前计算惩罚参数,能够很好地收敛.理论证明全局解存在,模型的状态解能够在有限的时间内进到原目标函数的可行域并不再离开,其状态解最终收敛到目标函数的一个最优解.仿真实验证实了理论结果的可行性. 展开更多

关键词 递归神经网络 非光滑伪凸优化 收敛性

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基于双线性反馈神经网络盲均衡算法的研究 被引量：2

18

作者 张立毅 刘婷 +2 位作者 孙云山 李锵 滕建辅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第27期142-143,151,共3页

将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。

关键词 盲均衡算法 双线性反馈神经网络 收敛速度 误码率

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应用化学计量学技术研究同时定量分析重叠光谱 被引量：2

19

作者 高玲 任守信 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期949-952,共4页

在八种化学计量学除噪技术比较研究的基础上,研制了小波包变换Elman回归神经网络方法(WPERNN)用于研究重叠光谱的同时定量测定。结合小波包变换和Elman回归神经网络改进除噪质量及回归能力。通过最佳化,选择了小波函数、小波包分解水平... 在八种化学计量学除噪技术比较研究的基础上,研制了小波包变换Elman回归神经网络方法(WPERNN)用于研究重叠光谱的同时定量测定。结合小波包变换和Elman回归神经网络改进除噪质量及回归能力。通过最佳化,选择了小波函数、小波包分解水平和Elman回归神经网络(ERNN)的结构及参数。两个程序PWPERNN和PERNN被设计执行WPERNN和ERNN方法计算。七种化学计量学方法用于比较研究。实验结果显示WPERNN方法是成功的且优于其他六种方法。 展开更多

关键词 化学计量学 小波包变换 elman回归神经网络 重叠光谱

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基于投影算子的回归神经网络模型及其在最优化问题中的应用 被引量：3

20

作者 马儒宁 陈天平 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2006年第4期484-494,共11页

研究了一种基于投影算子的神经网络模型.与以前研究投影算子的值域一般是n维欧氏空间中的紧凸子集不同,而是n维欧氏空间中未必有界的闭凸子集,同时目标函数也是一般的连续可微函数,未必为凸函数.证明了所研究的神经网络模型具有整体解轨... 研究了一种基于投影算子的神经网络模型.与以前研究投影算子的值域一般是n维欧氏空间中的紧凸子集不同,而是n维欧氏空间中未必有界的闭凸子集,同时目标函数也是一般的连续可微函数,未必为凸函数.证明了所研究的神经网络模型具有整体解轨道,以及当目标函数满足某些条件时解轨道的整体收敛性.此外,还将所研究的模型应用于闭凸约束极小化问题以及非线性互补问题和隐互补问题中,并通过数值模拟说明了该神经网络方法的有效性. 展开更多

关键词 回归神经网络模型 投影算子 整体收敛性 最优化 互补问题

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