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基于一致性功能神经过程的多视图时序预测
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作者 杨春霞 蒋耀 +1 位作者 翟雪彤 周媛媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期111-120,共10页
在多视图时间序列预测领域,如何有效融合来自不同视图的信息,是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限性,同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题,基于功能神经过程(F... 在多视图时间序列预测领域,如何有效融合来自不同视图的信息,是一个重要且具有挑战性的问题。现有的多视图时序预测方法在捕获历史数据趋势方面存在局限性,同时也常受到多视图信息分布不一致的影响。针对这两个问题,基于功能神经过程(FNP)框架,提出一种一致性功能神经过程(CFNP)框架。CFNP框架中包含两个核心模块:视图随机相关图模块和视图分布对齐模块。视图随机相关图模块通过分析历史数据的分布,辅助对当前数据的理解和预测;而视图分布对齐模块致力于缩小不同视图间的概率分布差异,通过在潜在空间中施加约束,提高模型对时间序列内在关联性的捕捉能力。在两个公开数据集上的实验结果表明,相比于现有方法,CFNP框架在均方根误差(RMSE)上性能提升分别为14%和5%,证明此框架能够更准确地预测多视图时间序列。 展开更多
关键词 多视图学习 时序预测 概率预测 功能神经过程 一致性正则化
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基于改进YOLOv5车辆检测方法 被引量:2
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作者 吕宏泽 李继财 +2 位作者 杨乔楠 陈学永 李西兵 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第6期1705-1712,共8页
针对现有目标检测在智能交通系统和自动驾驶等领域存在车辆目标检测精度低、鲁棒性较差等问题,提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测算法。在YOLOv5s网络模型框架中,添加注意力机制增强特征,提取重要特征;添加小目标检测层提升对遮挡重叠... 针对现有目标检测在智能交通系统和自动驾驶等领域存在车辆目标检测精度低、鲁棒性较差等问题,提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测算法。在YOLOv5s网络模型框架中,添加注意力机制增强特征,提取重要特征;添加小目标检测层提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;引入金字塔池化(SPPFCSPC),提高网络空间特征提取能力;引入损失函数(SIoU_Loss)加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测。基于自制车辆检测数据集进行实验,其结果表明,改进网络模型与原YOLOv5s网络模型相比,不同目标类的平均准确率均有明显提高,平均准确率均值提升3.25%,查准率提高4.14%,召回率提高3.05%,检测速度满足实时性要求。 展开更多
关键词 车辆检测 深度学习 损失函数 特征增强 图像处理 神经网络 智能交通
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面向实际化工过程故障诊断的强化深度卷积神经网络模型构建与应用 被引量:3
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作者 张佳鑫 张淼 +1 位作者 戴一阳 董立春 《化工进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4833-4844,共12页
基于数据驱动的故障诊断技术可以帮助操作人员及时有效发现和检测异常情况,是当前工业与大数据融合的热点领域之一。深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)是最常用的基于数据驱动的故障诊断模型,但其激活过程存... 基于数据驱动的故障诊断技术可以帮助操作人员及时有效发现和检测异常情况,是当前工业与大数据融合的热点领域之一。深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)是最常用的基于数据驱动的故障诊断模型,但其激活过程存在正负值计算不匹配以及信息流通效率低导致的参数冗余问题。本文提出一种基于最大平滑单元(maximum smoothing unit,MSF)函数的新激活机制克服传统激活函数的缺点,并且引入注意力机制(attention mechanism)结合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)提升DCNN的信息流通效率克服参数冗余问题,以综合提升传统DCNN模型的故障诊断性能。强化深度卷积神经网络(enhanced deep convolutional neural networks,EDCNN)的现有模型表现出显著提高的故障诊断性能,这在工业致动器控制系统和工业酸性气体吸收过程中的应用得到了验证。两个过程的平均故障诊断率均超过99.0%。 展开更多
关键词 故障诊断 强化深度卷积神经网络 过程控制 系统工程 激活函数
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基于卷积自编码的fNIRS信号运动校正算法研究 被引量:1
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作者 李永康 李茜 +2 位作者 王琦雯 徐琪 李晓欧 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第8期923-932,共10页
功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)作为一种高时间分辨率、成本低廉、便携性高的脑成像系统,近年来深受脑神经科学等研究领域的关注。但fNIRS信号中的运动伪迹会干扰后期数据分析的结果,且现有的一些... 功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)作为一种高时间分辨率、成本低廉、便携性高的脑成像系统,近年来深受脑神经科学等研究领域的关注。但fNIRS信号中的运动伪迹会干扰后期数据分析的结果,且现有的一些算法去噪效果较为单一。因此,本文提出了一种基于多层卷积自编码的fNIRS信号运动伪迹校正算法——MCAN算法,并使用该算法对fNIRS信号中的3种运动伪迹进行校正;然后用仿真数据和实验数据对所提算法的性能进行验证,将其与现有的几种常用算法进行对比,结果表明:MCAN算法在剩余运动伪迹数量、均方误差、信噪比、皮尔逊相关系数的平方、峰峰误差几种指标上表现良好,说明所提算法可作为一种全新的fNIRS信号预处理算法。 展开更多
关键词 功能性近红外光谱 卷积自编码 卷积神经网络 预处理 运动伪迹
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生物氧化预处理过程pH值随机分布控制方法研究 被引量:1
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作者 赵雅儒 高丙朋 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期56-59,63,共5页
生物氧化预处理过程中氧化槽pH值是影响细菌活性的关键因素之一,而pH值输出形态分布不符合高斯分布,使传统的均值和方差难以描述输出pH值分布,本文提出一种对矿浆输出pH的概率密度函数(PDF)统计信息控制方法。首先,采用B样条逼近矿浆输... 生物氧化预处理过程中氧化槽pH值是影响细菌活性的关键因素之一,而pH值输出形态分布不符合高斯分布,使传统的均值和方差难以描述输出pH值分布,本文提出一种对矿浆输出pH的概率密度函数(PDF)统计信息控制方法。首先,采用B样条逼近矿浆输出pH值的PDF统计信息;其次,针对权值向量之间的关系,利用动态神经网络(DNN)建立控制输入和权值向量之间的非线性动态模型,基于建立pH的PDF统计信息权值模型,设计滑模变结构控制器,通过构造Lyapunov函数进行稳定性分析;最后,实现输出PDF统计信息对目标PDF统计信息的跟踪。仿真结果验证了所提方法的有效性,为生物氧化预处理过程提供了新方法。 展开更多
关键词 氧化预处理过程 pH随机分布 B样条模型 概率密度函数统计信息 动态神经网络 滑模控制
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欠驱动条件下自主水下航行器轨迹跟踪动态性能预设控制 被引量:1
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作者 李晓斌 徐东 杨雪 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3185-3197,共13页
为满足欠驱动自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)在复杂扰动和参数不确定条件下高性能轨迹跟踪需求,提出预设动态性能及收敛时间的三维轨迹跟踪控制方法。首先,对欠驱动AUV的前向位置道进行扩维,构建面向控制的一体化... 为满足欠驱动自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)在复杂扰动和参数不确定条件下高性能轨迹跟踪需求,提出预设动态性能及收敛时间的三维轨迹跟踪控制方法。首先,对欠驱动AUV的前向位置道进行扩维,构建面向控制的一体化多输入多输出轨迹跟踪模型。然后,结合动态过程函数与预设时间控制理论,建立动态性能预设轨迹跟踪控制系统,使得AUV轨迹跟踪暂态品质可由动态过程函数直接决定,而跟踪误差的实际收敛时间也可由单个控制参数准确预设。最后,为避免控制奇异现象和“微分爆炸”现象,控制系统设计过程中分别融入绝对值修正法和径向基函数网络(radial basis function neural network,RBFNN)拟合法。数值仿真结果表明,所提出的控制方法可显著提升欠驱动AUV的抗扰性和暂态品质,实现快速平滑的高性能三维轨迹跟踪。 展开更多
关键词 自主式水下航行器 动态过程函数 预设时间控制理论 动态性能预设轨迹跟踪控制 径向基函数网络
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扫路车线控转向前轮转角的双闭环控制策略
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作者 仝光 朱金栋 尹浩 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第4期90-95,111,共7页
针对智能扫路车线控转向系统前轮转角跟踪精度不高的问题,提出一种基于遗传算法_PID控制与RBF网络自适应滑模控制结合的双闭环控制策略。采用层次分析法得到遗传算法适应度函数的多个控制目标的权重,将适用于扫路车的遗传算法_PID控制... 针对智能扫路车线控转向系统前轮转角跟踪精度不高的问题,提出一种基于遗传算法_PID控制与RBF网络自适应滑模控制结合的双闭环控制策略。采用层次分析法得到遗传算法适应度函数的多个控制目标的权重,将适用于扫路车的遗传算法_PID控制器作为内环,用于转角跟踪;采用基于横摆角速度的RBF网络自适应滑模控制作为外环,逼近系统中的不确定成分,提高运行的稳定性。将该控制策略与其他控制策略对比,实验结果表明,该控制策略在提高车辆运行稳定性以及前轮转角跟踪上更具优势。 展开更多
关键词 智能扫路车 线控转向系统 径向基神经网络 滑模控制 遗传算法 层次分析法
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涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模 被引量:14
8
作者 于达仁 郭钰锋 +2 位作者 牛军 史新兴 何保成 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期183-186,共4页
弹用涡喷发动机的风车启动工况是复杂的非线性过程 ,由于此时压气机处于非设计工况 (膨胀 )而造成机理建模的困难。神经网络对于非线性映射具有任意逼近能力 ,应用径向基函数神经网络 (RBFN)对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模 ,... 弹用涡喷发动机的风车启动工况是复杂的非线性过程 ,由于此时压气机处于非设计工况 (膨胀 )而造成机理建模的困难。神经网络对于非线性映射具有任意逼近能力 ,应用径向基函数神经网络 (RBFN)对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模 ,通过适当地选取网络参数及训练样本 ,达到了很高的精度 。 展开更多
关键词 涡轮喷气发动机 风车启动 人工神经元网络 动态模型建模 建模 飞行器
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基于分段线性插值的过程神经网络训练 被引量:5
9
作者 肖红 曹茂俊 +1 位作者 李盼池 王海英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第20期211-212,215,共3页
过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给... 过程神经元网络的输入为时变连续函数,不能直接输入离散样本。针对该问题,提出一种基于分段线性插值函数的过程神经网络训练方法。将样本函数、过程神经元权函数的离散化数据插值为分段表示的线性函数,计算样本函数与权值函数乘积在给定采样区间上的积分,将此积分值提交给网络的隐层过程神经元,并计算网络输出。实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 过程神经元 过程神经网络 线性插值函数 神经网络训练
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自组织过程神经网络及其应用研究 被引量:26
10
作者 许少华 何新贵 李盼池 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第11期1612-1615,共4页
针对与时间过程有关的模式分类问题,提出了一种自组织过程神经元网络模型.网络由输入层和竞争层组成,其输入和连接权可为与时间有关的函数,输入层结点与竟争层结点实行全互连接.网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征,并对其进行自组... 针对与时间过程有关的模式分类问题,提出了一种自组织过程神经元网络模型.网络由输入层和竞争层组成,其输入和连接权可为与时间有关的函数,输入层结点与竟争层结点实行全互连接.网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将分类结果表现出来.为简化计算,在输入空间中引入函数正交基,将输入函数和网络权函数表示为正交基的展开形式,利用基函数的正交性,使网络权函数的调整非时变化.给出了竞争学习和有教师示教两种学习算法,并以石油地质中沉积微相识别问题为例证明了模型和算法的有效性. 展开更多
关键词 过程神经元 自组织过程神经网络 模式识别 学习算法 正交基函数
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基于粒子群优化的过程神经网络学习算法 被引量:29
11
作者 刘坤 谭营 何新贵 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期238-244,共7页
基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需... 基于粒子群优化为过程神经元网络提出了一种新的学习算法。新算法在对网络输入函数和连接权函数进行正交基函数展开后,将网络中的结构参数和其他参数整合成一个粒子,再用粒子群优化算法进行全局优化。新算法不依赖于函数梯度信息,不需要手动调节网络结构。粒子群优化具有良好的全局优化性能和收敛性能,保证了过程神经元网络的全局学习能力和新学习算法的收敛能力,更好地发挥过程神经网络的逼近性能。两个实际预测问题的实验结果表明,基于粒子群优化的学习算法比现有的基于梯度的基函数展开方法以及误差反传神经网络模型具有更好的预测精度。 展开更多
关键词 过程神经元网络 学习算法 粒子群优化 基函数展开
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基于函数链神经网络的管道煤气流量计量系统 被引量:8
12
作者 鄂加强 张华美 +1 位作者 龚金科 王耀南 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期976-980,共5页
在管道煤气计量系统测量中引入管道煤气相对湿度修正,并采用湿度传感器转换相对湿度信号,利用函数链神经网络对管道煤气工况温度下所对应的水蒸汽饱和压力进行拟合,得到基于函数链神经网络的管道煤气流量计量模型和在线计量系统,从而大... 在管道煤气计量系统测量中引入管道煤气相对湿度修正,并采用湿度传感器转换相对湿度信号,利用函数链神经网络对管道煤气工况温度下所对应的水蒸汽饱和压力进行拟合,得到基于函数链神经网络的管道煤气流量计量模型和在线计量系统,从而大大简化管道煤气流量计量软件,在流量计设计范围内实现管道煤气流量实时在线计量。实际应用结果表明,该计量系统测量管道煤气流量误差小于0.7%。 展开更多
关键词 函数链神经网络 管道煤气 数据处理 测量
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量子遗传算法优化RBF神经网络及其在热工辨识中的应用 被引量:41
13
作者 董泽 黄宇 韩璞 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第17期99-104,共6页
量子遗传算法是基于量子计算原理的概率优化方法,在量子门更新过程中,旋转角的大小直接影响优化的结果和进化的速度。文中针对模糊量子遗传算法(FQGA)容易导致系统陷入局部最优的缺点,将量子衍生交叉算法的思想引入FQGA,提出了一种新的... 量子遗传算法是基于量子计算原理的概率优化方法,在量子门更新过程中,旋转角的大小直接影响优化的结果和进化的速度。文中针对模糊量子遗传算法(FQGA)容易导致系统陷入局部最优的缺点,将量子衍生交叉算法的思想引入FQGA,提出了一种新的量子遗传算法。同时利用该方法构造径向基函数神经网络进行非线性系统辨识。其特点是通过这种新的量子遗传算法,实现对RBF神经网络权值、宽度和中心位置等有关参数的估计。其速度快、精度高。通过RBF神经网络有效地完成了对非线性系统的辨识。对典型非线性函数辨识的测试表明:该方法有效地提高了量子遗传算法的计算精度和收敛速度。同时利用该方法设计了一种通用的热工对象模型辨识神经网络算法,编制了专用的模型识别软件,对某电厂循环流化床锅炉一次风对床温的动态特性进行辨识,结果表明该方法是一种精度比较高的辨识算法。 展开更多
关键词 热工过程 系统辨识 径向基函数神经网络 量子遗传算法
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新型RBF神经网络及在热工过程建模中的应用 被引量:51
14
作者 刘志远 吕剑虹 陈来九 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期118-122,共5页
文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权... 文中提出了一种基于免疫原理的新型径向基函数(RBF—Radial Basis Function)神经网络模型。该模型利用人工免疫系统的记忆、学习和自组织调节原理,进行RBF神经网络隐层中心数量和位置的选择,并采用递推最小二乘算法确定网络输出层的权值。将这种新型的RBF神经网络应用于建立热工过程的非线性模型。仿真研究表明,这种建模方法不仅计算量较小,而且精度高,并有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 锅炉 过热器 RBF神经网络 热工过程 建模
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关于连续过程神经元网络的一些理论问题 被引量:34
15
作者 许少华 何新贵 +1 位作者 刘坤 王兵 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1838-1841,共4页
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的... 针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的时间累积效应,可实现输入/输出之间非线性实时或若干时间单元延迟的映射关系.文中给出了一种输入输出均为连续时间函数的前馈过程神经元网络模型,并证明了相应的连续性,函数逼近能力和计算能力等性质定理. 展开更多
关键词 时变输人输出系统 连续过程神经元网络 函数逼近能力 计算能力 连续性
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改进BP算法在过程神经网络中的应用 被引量:18
16
作者 钟诗胜 朴树学 丁刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期840-842,共3页
过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网... 过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网络训练的结合过程中,权函数及输入函数皆被用同一正交基函数展开.最后基于改进BP算法将过程神经网络应用于了飞机发动机尾气温度指数的预测当中,验证了算法的有效性,同时也展示了过程神经网络广泛的应用前景. 展开更多
关键词 过程神经网络 改进BP算法 正交基函数 发动机尾气温度指数
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用于渗漉提取过程分析的中药有效组分近红外光谱快速测定法 被引量:22
17
作者 刘全 瞿海斌 程翼宇 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1586-1591,共6页
研究提出一种快速测定中药渗漉提取液中有效组分的近红外 (NIR)光谱分析方法 ,可用于中药渗漉提取过程在线分析 .以中药三七为对象 ,采用人参皂苷Rg1、Rb1、Rd的HPLC测定值及三七总皂苷 (PNS)的比色法测定值作对照值 ,建立了NIR光谱与... 研究提出一种快速测定中药渗漉提取液中有效组分的近红外 (NIR)光谱分析方法 ,可用于中药渗漉提取过程在线分析 .以中药三七为对象 ,采用人参皂苷Rg1、Rb1、Rd的HPLC测定值及三七总皂苷 (PNS)的比色法测定值作对照值 ,建立了NIR光谱与对照值之间的校正模型 .比较研究了径向基函数神经网络 (RBFNN)和偏最小二乘回归 (PLSR)两种建模方法 ,其中RBFNN校正模型对Rg1、Rb1、Rd和PNS 4种组分的交叉验证均方差 (RMSECV)分别为 1 12 0、 1 2 30、 0 2 6 7、 4 74 9,预测均方差 (RMSEP)分别为 0 6 77、 0 96 9、0 15 5、 8 0 6 5 .研究结果表明 ,本文方法方便、准确、无损 。 展开更多
关键词 近红外光谱 径向基人工神经网络 中药 渗漉提取
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径向基神经网络解决威胁排序问题 被引量:30
18
作者 王向华 覃征 +1 位作者 刘宇 史哲文 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1576-1579,共4页
在空战威胁估计中,把一架战机的态势量化为一个向量,每一个决策因素为一个分量。确定各因素之间的相对重要程度,是合成综合威胁指数,完成威胁排序的关键。本文使用径向基神经网络确定各个因素之间的非线性复杂关系。使用层次分析法生成... 在空战威胁估计中,把一架战机的态势量化为一个向量,每一个决策因素为一个分量。确定各因素之间的相对重要程度,是合成综合威胁指数,完成威胁排序的关键。本文使用径向基神经网络确定各个因素之间的非线性复杂关系。使用层次分析法生成初始的(战机态势量化向量、综合威胁指数)训练样本对。然后使用样本校正器对不合理的样本对自动进行校正。调整后的综合威胁指数,作为最终的学习样本的目标值,以供径向基神经网络训练使用。实验表明,径向基神经网络可以很好的逼近各个因素之间的权重关系。 展开更多
关键词 径向基神经网络 层次分析法 威胁估计 威胁排序 空战态势
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采用镜像延拓和RBF神经网络处理EMD中端点效应 被引量:29
19
作者 韩建平 钱炯 董小军 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期414-417,共4页
在分析经验模态分解端点效应出现原因的基础上,采用镜像延拓法和径向基函数神经网络预测法对端点效应进行了研究,并对一组数值仿真信号和12层钢筋混凝土框架模型振动台试验实测得到的加速度信号进行了边界处理和经验模态分解。算例结果... 在分析经验模态分解端点效应出现原因的基础上,采用镜像延拓法和径向基函数神经网络预测法对端点效应进行了研究,并对一组数值仿真信号和12层钢筋混凝土框架模型振动台试验实测得到的加速度信号进行了边界处理和经验模态分解。算例结果表明,这两种方法基于边界两端预测数据,都可以有效抑制端点效应对分析信号的影响,提高经验模态分解的效果。另外,对于复杂信号仅采用径向基函数神经网络延拓原始信号,对抑制端点效应的效果不很明显,而对复杂信号经滤波后先利用径向基函数神经网络预测、再利用镜像延拓进行处理,则可以明显抑制端点效应的影响。 展开更多
关键词 信号处理 经验模态分解 端点效应 镜像延拓 径向基函数神经网络
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基于层次分析法和径向基函数神经网络的中长期负荷预测综合模型 被引量:38
20
作者 李春祥 牛东晓 孟丽敏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期99-104,共6页
中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模... 中长期负荷预测是电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型。首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别对3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模型,然后利用径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络对3个最优模型的预测结果进行拟合,并将GDP因素也作为神经网络输入数据之一,输出最终的预测结果。AHP模型中综合考虑了模型预测误差和模型拟合度,并成功地加入了人工干预的因素,依据专家经验判断模型的信任度和预测结果趋势可信度。AHP模型采用与预测时刻最近的历史数据进行分析,因此具有较好的实时性。实验结果表明该综合模型具有较高的预测精度,实际应用效果较好。 展开更多
关键词 负荷预测 层次分析法 径向基函数神经网络 三指标量 综合模型
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