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基于Elman反馈神经网络的导线串扰问题预测 被引量：2
1
作者 王锦锦 聂鑫 +4 位作者 王伟 石跃武 相辉 杨静 朱志臻 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第5期33-36,66,共5页
为了更好地预测导线串扰问题,提出使用Elman反馈神经网络方法。该反馈神经网络方法具有很强的联想记忆和优化计算功能,使用与导线串扰响应有关的参数作为网络的输入,将预测到的导线的耦合电压值作为输出。Elman反馈神经网络采用的训练... 为了更好地预测导线串扰问题,提出使用Elman反馈神经网络方法。该反馈神经网络方法具有很强的联想记忆和优化计算功能,使用与导线串扰响应有关的参数作为网络的输入,将预测到的导线的耦合电压值作为输出。Elman反馈神经网络采用的训练数据为多导体传输线方法计算得到的。采用训练得到的该反馈神经网络预测模型对未知样本进行预测,比较预测结果和真实测试结果。实验表明建立的Elman神经网络对于导线串扰问题的预测误差较小,结果比较准确。 展开更多
关键词 elman反馈神经网络 预测 导线串扰 电磁兼容
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基于反馈人工神经网络算法的冷链包装方案定制的应用终端研究
2
作者 曾台英 周三琪 +1 位作者 杨佳文 张晨光 《包装工程》 北大核心 2025年第7期150-158,共9页
目的实现基于反馈人工神经网络算法的冷链物流包装方案定制的应用终端研究与开发。方法通过实验,建立各种影响因素下的冷藏物流要求的保温箱保温性能数据集;总结经典反馈神经网络算法的固有局限性,在此基础上提出一种更稳健、更高效的... 目的实现基于反馈人工神经网络算法的冷链物流包装方案定制的应用终端研究与开发。方法通过实验,建立各种影响因素下的冷藏物流要求的保温箱保温性能数据集;总结经典反馈神经网络算法的固有局限性,在此基础上提出一种更稳健、更高效的算法——SAHId-Elman,基于该算法设计冷链物流包装方案定制的人机交互界面。结果所提出的SAHId-Elman模型在判定系数R^(2)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)等评价指标上均优于其他3种模型,分别达到0.99988、0.00638、0.05631;所设计的人机交互界面的应用终端,无需专业技术背景即可操作,单次运行时间仅为26 s,预估保温时间约12.86 h,与物理实验中的约12.92 h相比,误差仅为0.06 h,预估准确率达99.53%。结论基于优化的SAHId-Elman算法设计的应用终端能够准确预估保温时间,表明它在冷链物流包装方案制定应用中具有可行性和可靠性。 展开更多
关键词 冷链物流 保温箱 反馈人工神经网络 保温性能 应用终端
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基于PSO-ChOA-Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断
3
作者 尹文海 杨志勇 +1 位作者 尚前明 杨安邦 《船海工程》 北大核心 2025年第4期127-133,140,共8页
针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处... 针对传统船舶柴油机故障诊断方法的局限性,提出一种基于粒子群算法(PSO)和黑猩猩算法(ChOA)相结合,优化Elman神经网络的船舶柴油机故障诊断方法,旨在提高故障诊断的准确性和普适性。对MAN B&W 7K98MC型柴油机的常见故障数据进行预处理,以消除不同量纲和数量级数据间的干扰;构建Elman神经网络模型,并使用PSO和ChOA算法对网络的参数进行优化,以提升模型性能。文中详细介绍了Elman神经网络的结构和数学模型,以及PSO和ChOA算法的原理和改进措施。通过Matlab平台的模拟实验,对比标准Elman神经网络和改进后的PSO-ChOA-Elman神经网络在故障诊断中的性能。结果显示,改进后的模型故障诊断的准确率达到99.4%,明显优于原始模型的94.01%,同时具有更高的稳定性和更快的收敛速度。所提出的基于PSO-ChOA-Elman神经网络的故障诊断方法有效地提高了船舶柴油机故障诊断的准确性和效率,为船舶柴油机的健康管理和故障预防提供一种新的技术手段。 展开更多
关键词 柴油机 故障诊断 elman神经网络 粒子群优化算法 黑猩猩优化算法
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基于Elman神经网络的茶叶主产省农业产值与茶商品价格模拟
4
作者 程陈 罗屹 +3 位作者 郑生宏 王嘉仪 张含雨 丁枫华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期264-270,共7页
精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的... 精准预测农业产值和农产品价格对高效利用发展农业资源、调整农业结构和加强农业信息化建设等起推动作用。基于茶叶主产省农业产值及关键影响因素数据和3种电商平台的茶商品交易数据,利用经典的逐步回归方法确定农业产值和茶商品价格的关键影响因素及权重,构建基于Elman神经网络算法的农业产值和茶商品价格模拟模型。结果表明,茶叶主产省农业产值的关键影响因素包括活动积温、降水量、粮食作物播种面积、经济作物播种面积、经济作物产量占比、农业机械总动力、机耕面积、机播面积、机收面积、农村用电量、化肥施用量(折纯量)、乡村人口数和乡村从业人员数;茶叶主产省茶商品价格的关键影响因素包括平台、省份、茶类、采摘季节、商品级别和增值服务。基于Elman神经网络算法的茶叶主产省农业产值模型模拟值与实测值的均方根误差为6.21~27.51亿元,归一化均方根误差为3.10%~12.23%;基于Elman神经网络算法的3种电商平台茶商品价格模型模拟值与实测值的均方根误差为81.94~98.26元/kg,归一化均方根误差为8.42%~35.66%。 展开更多
关键词 茶叶 elman神经网络 逐步回归 农业产值 茶商品价格 模拟模型
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基于WOA-Elman神经网络的城市固废焚烧炉主蒸汽流量软测量 被引量：1
5
作者 梁伟平 薛文雅 +2 位作者 马靖宁 陈联宏 许洪滨 《控制工程》 北大核心 2025年第2期201-207,共7页
主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,... 主蒸汽流量对于垃圾焚烧炉平稳运行起着重要的作用。目前,主蒸汽流量机理计算模型复杂,且准确度不高。针对这一问题,应用一种基于鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)和Elman神经网络的焚烧炉主蒸汽流量软测量模型。首先,根据相关性分析筛选相关变量;再通过WOA优化Elman神经网络参数;最后,建立WOA-Elman神经网络主蒸汽流量软测量模型。结果表明,与其他经典软测量模型相比,建立的WOA-Elman神经网络软测量模型准确度更高,误差更小,能够有效地应用于主蒸汽流量软测量中。 展开更多
关键词 垃圾焚烧炉 主蒸汽流量 软测量 elman神经网络 鲸鱼优化算法
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基于SSA-Elman神经网络的爆破振动速度预测
6
作者 王晗 闫鹏 +3 位作者 张云鹏 巩瑞杰 袁腾 杨曦 《工程爆破》 北大核心 2025年第3期140-150,共11页
为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结... 为降低爆破振动对环境产生的影响,预测爆破振动速度非常有必要。选取85组爆破振动数据,采用灰色综合关联度理论识别了影响爆破振动速度的7个重要因素,通过麻雀搜索算法(SSA)改进Elman神经网络的方法建立了爆破振动速度预测模型。研究结果表明,与Elman神经网络预测模型相比,X、Y以及Z方向的爆破振动速度SSA-Elman神经网络预测模型的预测值和实测值更接近,均方根误差(RMSE)以及平均绝对误差(MAE)较小,S_(RMSE)分别减少了54.2%、9.3%、34%,S MAE分别减少了50%、5.7%、21%,说明采用SSA优化Elman神经网络权值和阈值的方法,可以提高Elman神经网络预测模型的精度。 展开更多
关键词 爆破振动预测 elman神经网络 麻雀搜索(SSA)算法 灰色综合关联度分析
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基于Elman神经网络的旱情预测模型研究
7
作者 杨靖峰 边东波 +1 位作者 王宝龙 杨溢 《天津农林科技》 2025年第1期12-18,共7页
文章以2018年9月1日至2021年8月31日天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象自动监测站的3年数据为基础,研究建立基于Elman神经网络的旱情预测模型,并对模型应用进行测试评价。文章数据选取空气温度、空气湿度、风速、风向... 文章以2018年9月1日至2021年8月31日天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象自动监测站的3年数据为基础,研究建立基于Elman神经网络的旱情预测模型,并对模型应用进行测试评价。文章数据选取空气温度、空气湿度、风速、风向等18项影响因子训练Elman神经网络模型,对旱情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测。结果显示,基于Elman神经网络的旱情预测模型短、中、长期3个时期的平均旱情预测准确度分别达到97.82%、91.71%、88.94%,与2023年建立的墒情预测模型结果(短期、中期、长期预测准确度分别为96.64%、90.60%、85.59%)[1]进行对比,短、中、长期3个时期旱情预测模型的平均预测准确度均高于同期墒情预测模型的准确度,其中旱情预测模型Ⅲ(14 d)对20 cm土层深度的旱情预测准确度比同期同层次墒情预测模型的准确度提高9.3%。研究发现,天津地区的气候特点与我国北方大部分地区相似,降雨主要集中于一年内的某些月份,从而使得旱情预测模型的预测准确度高于墒情预测模型的预测准确度,故本研究的旱情预测模型可以推广至我国北方大部分地区及中西部地区,以期为当地旱情、墒情预测预报研究提供参考。 展开更多
关键词 旱情 elman神经网络 短期预测 中长期预测
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短距光纤通信系统中基于神经网络的非线性均衡器 被引量：1
8
作者 赵晗祺 李娜 +5 位作者 吴斌 吴桂龙 陈一童 冯晓芳 何沛礼 李蔚 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第1期114-120,共7页
为了实现对短距光纤数据通信系统接收端非线性损伤的低复杂度均衡,提出了一种基于全连接神经网络的接收端均衡算法。这是一种引入判决反馈结构的判决反馈神经网络。非线性畸变是由线性工作区与实验系统不匹配的光电探测器引入的,在此基... 为了实现对短距光纤数据通信系统接收端非线性损伤的低复杂度均衡,提出了一种基于全连接神经网络的接收端均衡算法。这是一种引入判决反馈结构的判决反馈神经网络。非线性畸变是由线性工作区与实验系统不匹配的光电探测器引入的,在此基础上实现了基于C波段直接调制激光器的56 Gbit/s PAM4信号的20 km传输验证实验,并对判决反馈神经网络和其他均衡方案的均衡性能进行了对比实验。实验结果表明,相比全连接神经网络,改进方案在传输距离为20 km时灵敏度提升2 dB。改进方案可以很好地均衡光电器件的非线性,且计算复杂度更低,具有很好的应用意义。 展开更多
关键词 短距光通信 光电器件非线性畸变 信号均衡 神经网络 判决反馈
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基于IWOA-SA-Elman神经网络的短期风电功率预测 被引量：6
9
作者 刘吉成 朱玺瑞 于晶 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期143-150,共8页
由于风力发电的随机性和不确定性使其短期功率的预测工作十分困难,而神经网络模型依靠其强大的自学习能力在风电功率预测领域有着广泛的应用。但神经网络预测精度受初始权重影响较大,且易出现过拟合的问题。为此构建一种基于改进鲸鱼算... 由于风力发电的随机性和不确定性使其短期功率的预测工作十分困难,而神经网络模型依靠其强大的自学习能力在风电功率预测领域有着广泛的应用。但神经网络预测精度受初始权重影响较大,且易出现过拟合的问题。为此构建一种基于改进鲸鱼算法和模拟退火组合优化的Elman神经网络短期风电功率预测模型,模型首先利用改进鲸鱼算法结合模拟退火策略获得高质量神经网络初始权值,接着引入正则化损失函数防止其过拟合,最后以西班牙瓦伦西亚某风电场陆上短期风电功率为研究对象,将该算法与BP、LSTM、Elman、WOA-Elman、IWOA-Elman 5种神经网络算法进行算法性能测试对比,结果表明IWOA-SA-Elman神经网络模型预测误差最小,验证了该算法的合理性和有效性。 展开更多
关键词 风电 elman神经网络 预测 模拟退火 鲸鱼优化算法
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一类比例时滞神经网络的全局多项式同步
10
作者 王雅儒 周立群 《天津师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期8-14,共7页
以一类比例时滞神经网络作为驱动-响应系统,其中激活函数内包含神经网络的连接权重和外部输入,探究该驱动-响应系统的全局多项式同步.首先给出驱动-响应系统的误差系统,然后,通过设计反馈控制器,构造Lyapunov泛函,得到了该系统全局多项... 以一类比例时滞神经网络作为驱动-响应系统,其中激活函数内包含神经网络的连接权重和外部输入,探究该驱动-响应系统的全局多项式同步.首先给出驱动-响应系统的误差系统,然后,通过设计反馈控制器,构造Lyapunov泛函,得到了该系统全局多项式同步的判定准则,该准则以代数不等式的形式给出.最后,通过2个数值算例及仿真验证了所得结果. 展开更多
关键词 比例时滞 神经网络 全局多项式同步 反馈控制器 LYAPUNOV泛函
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基于神经网络的四旋翼无人机环绕跟踪控制
11
作者 谭华 曹志斌 孙山林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期135-141,共7页
针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学... 针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学模型和跟踪目标对应的坐标建立无人机目标跟踪基本模型。结合导航向量场原理并引入四旋翼无人机位置信息反馈回路,构建基于导航向量场的动态反馈控制器。同时,为了消除四旋翼无人机位置环和姿态环受到的集总扰动影响,引入基于最小参数学习的自适应神经网络干扰观测器进行在线估计与补偿,以构建基于神经网络干扰观测器的轨迹和姿态跟踪控制器。通过仿真验证了该控制方法的有效性,仿真结果表明该控制方法能有效地实现四旋翼无人机对目标的环绕跟踪,而且具有较强的抗干扰性和鲁棒性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 神经网络 目标跟踪 环绕控制 动态反馈 导航向量场
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基于改进SFLA-Elman神经网络的电离层杂波抑制方法
12
作者 刘强 尚尚 +2 位作者 乔铁柱 祝健 石依山 《电讯技术》 北大核心 2024年第6期848-856,共9页
针对高频地波雷达目标检测中电离层杂波的干扰问题,提出了一种基于改进混合蛙跳算法优化Elman神经网络预测抑制电离层杂波的策略。为解决混合蛙跳算法初始种群分布不均匀、收敛精度低、易陷于局部极值等问题,引入Cubic混沌映射、莱维飞... 针对高频地波雷达目标检测中电离层杂波的干扰问题,提出了一种基于改进混合蛙跳算法优化Elman神经网络预测抑制电离层杂波的策略。为解决混合蛙跳算法初始种群分布不均匀、收敛精度低、易陷于局部极值等问题,引入Cubic混沌映射、莱维飞行策略、非线性平衡因子和复制操作,增强种群多样性,提高算法搜索能力。利用改进后的算法和其他算法分别优化Elman神经网络预测抑制模型,结果表明,改进后的算法无论是在收敛精度和稳定性上,还是在临近距离单元电离层杂波的预测抑制上,都取得了显著的提升。在基本保留目标信号的基础上,平均信杂比较原始回波提升18.52 dB,较原始混合蛙跳算法提升1.08 dB,对于电离层杂波的抑制具有较高应用价值。 展开更多
关键词 高频地波雷达 电离层杂波抑制 混合蛙跳算法 elman神经网络 莱维飞行
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基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型
13
作者 程磊 李正健 +1 位作者 史浩镕 王鑫 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期131-137,共7页
目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒... 目前井下风温预测大多采用BP神经网络,但其预测精度受学习样本数量的影响,且容易陷入局部最优,Elman神经网络具备局部记忆能力,提高了网络的稳定性和动态适应能力,但仍然存在收敛速度过慢、易陷入局部最优的问题。针对上述问题,采用粒子群优化(PSO)算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于PSO-Elman神经网络的井底风温预测模型。分析得出入风相对湿度、入风温度、地面大气压力和井筒深度是井底风温的主要影响因素,因此将其作为模型的输入数据,模型的输出数据为井底风温。在相同样本数据集下的实验结果表明:Elman模型迭代90次后收敛,PSO-Elman模型迭代41次后收敛,说明PSO-Elman模型收敛速度更快;与BP神经网络模型、支持向量回归模型和Elman模型相比,PSO-Elman模型的预测误差较低,平均绝对误差、均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差分别为0.376 0℃,0.278 3,1.95%,决定系数R^(2)为0.992 4,非常接近1,表明预测模型具有良好的预测效果。实例验证结果表明,PSO-Elman模型的相对误差范围为-4.69%~1.27%,绝对误差范围为-1.06~0.29℃,MSE为0.26,整体预测精度可满足井下实际需要。 展开更多
关键词 井下热害防治 井底风温预测 粒子群优化算法 elman神经网络 PSO-elman
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短期光伏功率模糊Elman-DIOC神经网络预测分析 被引量：2
14
作者 刘媛媛 李峰 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第6期26-29,共4页
为了提高短期光伏功率预测效率,设计了一种基于Elman神经网络的短期光伏功率预测方法。在确定网络结构与各项参数的基础上实现准确预测,该方法受到训练后表现出很高的准确率和合理性。研究结果表明:类簇数据表达到了较大相似度,类簇间... 为了提高短期光伏功率预测效率,设计了一种基于Elman神经网络的短期光伏功率预测方法。在确定网络结构与各项参数的基础上实现准确预测,该方法受到训练后表现出很高的准确率和合理性。研究结果表明:类簇数据表达到了较大相似度,类簇间数据表现出了明显差异特征。采用优化方法开展发电功率预测,建立预测值和实测值的关系,预测日达到了与实测值相近的预测结果,采用优化聚类算法获得了更精确预测结果。通过该算法优化后,预测误差均值明显下降,IMSE均值下降幅度约80%,获得更有效的聚类结果,采用优化聚类处理可以促进短期预测精度的有效提升。该研究可以拓宽到其它的同类领域中,具有很好的实际推广价值。 展开更多
关键词 光伏功率 elman神经网络 预测 关联度 相似度 匹配
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基于改进Elman神经网络的CFRP补强钢板界面脱粘预测研究 被引量：2
15
作者 王庆松 张玉 +1 位作者 张洪雨 陈柏桦 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期120-127,共8页
针对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)补强钢结构出现内部界面脱粘损伤后难以观测的问题,结合Lamb波检测方法和神经网络提出了一种界面脱粘预测方法。搭建了基于Lamb波的CFRP补强钢板信号分析试验平台,利用ABAQU... 针对碳纤维复合材料(carbon fiber reinforced polymer, CFRP)补强钢结构出现内部界面脱粘损伤后难以观测的问题,结合Lamb波检测方法和神经网络提出了一种界面脱粘预测方法。搭建了基于Lamb波的CFRP补强钢板信号分析试验平台,利用ABAQUS软件建立了CFRP补强钢板的机电耦合有限元模型,并通过试验验证了有限元模型的准确性。将长方形和圆形两种脱粘形状的信号在时域和频域内进行分析,基于自适应遗传算法改进的Elman神经网络建立了CFRP补强钢板脱粘预测模型,并将与脱粘面积相关性较高的信号特征数据作为预测模型的特征数据。对预测模型进行性能测试,脱粘形状为长方形和圆形预测值的平均绝对百分比误差分别为3.03%和8.06%,结果表明改进的Elman网络对于脱粘损伤具有较好的预测精度。 展开更多
关键词 界面脱粘 LAMB波 碳纤维复合材料(CFRP) 脱粘预测 elman神经网络
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输入饱和约束下自适应RBF神经网络非线性反馈船舶航向控制 被引量：2
16
作者 苏文学 孟祥飞 张强 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期14-19,共6页
针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最... 针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最小学习参数法减少计算量;将一个具有误差增益反相关特征的非线性函数嵌入控制律中,设计一种非线性反馈控制方法;利用李雅普诺夫理论证明所有信号在考虑外界扰动和模型不确定的船舶航向跟踪控制系统中都是一致有界的。通过仿真和比较,验证了所设计控制方法的有效性。所做研究可为输入饱和约束下船舶航向跟踪控制提供参考,具有工程实际意义。 展开更多
关键词 船舶航向跟踪 径向基函数(RBF)神经网络 非线性反馈控制 输入饱和
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Elman反馈型神经网络模型在灌溉用水量预测中的应用 被引量：9
17
作者 吴萍 迟道才 +3 位作者 王殿武 马涛 刘鑫 孙号茗 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期586-589,共4页
灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与... 灌溉用水量的预测对灌区的灌溉管理起着重要的作用。运用神经网络中Elman反馈型神经网络建立了灌溉用水量预测模型,模型输入层神经元数目为4,输出层神经元数目为1,隐含层神经元数目确定采用试验法,最终确定为10。预测结果表明:该方法与传统的预测方法相比,具有网络稳定性高,训练误差曲线比较平滑,模型预报精度较高等优点。 展开更多
关键词 灌溉用水量 神经网络 elman模型 辽阳灌区
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基于EMD-GM-Elman神经网络组合模型的新型电力系统新能源发电量及负荷需求量预测 被引量：4
18
作者 赵汉超 从兰美 +4 位作者 刘杰 韩子月 胡宁宁 潘广源 夏远洋 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第10期132-141,共10页
针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用... 针对新能源发电量预测中单一模型精度不足的问题,提出了一种EMD-GM-Elman(empirical mode decompositiongrey model-elman)神经网络组合模型。该模型通过经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)预处理数据,提取局部特征;利用灰色预测模型预测各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),结果输入Elman神经网络捕捉动态特征;最终通过数据重构得出预测结果。仿真结果显示,该模型预测精度从传统模型的58.1%提高到65.14%。 展开更多
关键词 新型电力系统 新能源发电量预测 负荷需求预测 灰色理论 elman神经网络 经验模态分解
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基于Elman神经网络的土壤墒情预测模型研究 被引量：1
19
作者 杨靖峰 王锐竹 +1 位作者 于澎湃 李争 《天津农林科技》 2024年第3期10-15,32,共7页
为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站2018—2021年的3年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman... 为实现土壤墒情预测,文章以天津市蓟州区、静海区、宁河区、滨海新区的10个气象墒情自动监测站2018—2021年的3年数据为基础,对土壤墒情预测模型进行研究建立,并选取站点编号、空气温度、空气湿度、风速、风向等19项影响因子训练Elman神经网络,对土壤墒情进行短期(24 h)、中期(7 d)、长期(14 d)预测。结果显示,3个时期土壤墒情平均预测精度分别达到96.64%、90.60%、85.59%,表明Elman神经网络具有稳定性好、精度高的特点,训练出的土壤墒情预测模型准确度高,可为农业生产管理提供依据。 展开更多
关键词 土壤墒情 elman神经网络 短期预测 中长期预测
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以Elman神经网络为基础的水稻生长预测分析
20
作者 卢帮强 魏堃蓉 《河北农机》 2024年第23期106-108,共3页
水稻生长预测是实现农业精细化管理的关键,构建高效、准确的水稻生长预测模型成为实现农业精细化管理的重要一环。Elman神经网络因其独特的反馈机制与动态处理能力,在水稻生长这一复杂且具有高度非线性的系统中展现出显著优势,所以,构... 水稻生长预测是实现农业精细化管理的关键,构建高效、准确的水稻生长预测模型成为实现农业精细化管理的重要一环。Elman神经网络因其独特的反馈机制与动态处理能力,在水稻生长这一复杂且具有高度非线性的系统中展现出显著优势,所以,构建基于Elman神经网络的水稻生长预测模型,对提高水稻产量、指导种植具有重要意义。水稻生长受品种和环境因素的影响,建模同样具有非线性特征。本研究利用Elman神经网络对水稻生长期的情况进行阶段性的预测,并对产量进行预测。结果表明,以Elman神经网络为基础的水稻生长预测模型能够达到较高的预测精度,并且在实际水稻生长预测中得到较好的应用效果,能够动态化预测不同生育期的水稻生长情况,进而为精确的灌溉决策提供支持。 展开更多
关键词 elman神经网络 水稻生长 预测
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