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基于Elman神经网络的传感器补偿算法研究
被引量：
7
1
作者
王秀芳
句莉莉
+1 位作者
魏春明
张延光
《科学技术与工程》
2009年第20期5987-5990,共4页
为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数...
为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数量级,提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性。该方法补偿速度快,补偿效果好,可以应用于其它各类传感器的补偿中。
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关键词
随钻测斜仪
传感器
补偿
E
lm
an
神经网络
lm
算法
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职称材料
基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法
被引量：
176
2
作者
李亚
刘丽平
+3 位作者
李柏青
易俊
王泽忠
田世明
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第17期4543-4551,共9页
配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台...
配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。
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关键词
低压台区
电气特征参数
线损率
改进K-Means聚类
算法
lm
算法
优化的BP
神经网络
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职称材料
基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测
被引量：
13
3
作者
姚启
缪新颖
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期851-858,共8页
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相...
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10^(-4)(溶解氧)和0.0065、9.4287×10^(-4)(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。
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关键词
溶解氧
氨氮
水产养殖环境
遗传
算法
(GA)
lm神经网络算法
主成分分析(PCA)
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职称材料
题名
基于Elman神经网络的传感器补偿算法研究
被引量：
7
1
作者
王秀芳
句莉莉
魏春明
张延光
机构
大庆石油学院电气信息工程学院
天津大港油田定向井公司
中国石油冀东油田分公司供应处
出处
《科学技术与工程》
2009年第20期5987-5990,共4页
基金
黑龙江省科技计划项目(GZ07A102)资助
文摘
为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数量级,提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性。该方法补偿速度快,补偿效果好,可以应用于其它各类传感器的补偿中。
关键词
随钻测斜仪
传感器
补偿
E
lm
an
神经网络
lm
算法
Keywords
LWD Inclinometer sensor E
lm
an neural network
lm
algorithm
分类号
TE928 [石油与天然气工程—石油机械设备]
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职称材料
题名
基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法
被引量：
176
2
作者
李亚
刘丽平
李柏青
易俊
王泽忠
田世明
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
中国电力科学研究院
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第17期4543-4551,共9页
基金
国家科技部智能配用电大数据应用关键技术(2015AA050203)~~
文摘
配电网线损管理中面临的主要问题有表计配置不齐备、运行数据不易收集、元件和节点数过多。这些问题导致线损率计算工作十分繁杂。提出了一种基于改进K-Means聚类算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络模型快速计算低压台区线损率的方法,并通过编程加以实现。根据样本的电气特征参数,提出了改进K-Means聚类算法,将台区样本分类,解决了台区线损率数值分散的问题。在此基础上,采用LM算法优化的BP神经网络模型对样本数据按类进行训练,利用BP神经网络拟合样本线损率与电气特征参数之间的关系,得到其变化规律。以某地区601个台区样本数据为例进行仿真计算,验证了所提方法的准确性。结果表明,与标准BP神经网络模型相比,LM算法优化的BP神经网络模型具有快速收敛、高精度等优点。
关键词
低压台区
电气特征参数
线损率
改进K-Means聚类
算法
lm
算法
优化的BP
神经网络
Keywords
low voltage transformer district
electrical characteristic parameters
line loss rate
improved K-Means clustering algorithm
BP neural network optimized by
lm
algorithm
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测
被引量：
13
3
作者
姚启
缪新颖
机构
大连海洋大学信息工程学院
辽宁省海洋信息技术重点实验室
出处
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期851-858,共8页
基金
辽宁省科技重大专项计划项目(2020JH1/10200002)
辽宁省教育厅科研项目(JL201918,JL202015)。
文摘
为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10^(-4)(溶解氧)和0.0065、9.4287×10^(-4)(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。
关键词
溶解氧
氨氮
水产养殖环境
遗传
算法
(GA)
lm神经网络算法
主成分分析(PCA)
Keywords
dissolved oxygen(DO)
ammonia nitrogen
aquaculture environment
genetic algorithm(GA)
levenberg-marquardt(
lm
)algorithm
principal component analysis(PCA)
分类号
S967.4 [农业科学—水产养殖]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Elman神经网络的传感器补偿算法研究
王秀芳
句莉莉
魏春明
张延光
《科学技术与工程》
2009
7
在线阅读
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职称材料
2
基于改进K-Means聚类和BP神经网络的台区线损率计算方法
李亚
刘丽平
李柏青
易俊
王泽忠
田世明
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
176
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测
姚启
缪新颖
《大连海洋大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
13
在线阅读
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职称材料
已选择
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引证文献
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