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SCR脱硝系统的RBF条件积分滑模参数优化控制
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作者 黄宇 魏家璇 +2 位作者 张雄 易衡 王晓燕 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1244-1252,共9页
针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统在火电机组深度调峰下因系统特性随着机组负荷改变而难以控制的问题,提出基于径向基函数(RBF)的条件积分滑模优化控制方案,用条件积分滑模减少抖振与调节时间,用RBF实时逼近SCR脱硝系统特性改变下的未... 针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统在火电机组深度调峰下因系统特性随着机组负荷改变而难以控制的问题,提出基于径向基函数(RBF)的条件积分滑模优化控制方案,用条件积分滑模减少抖振与调节时间,用RBF实时逼近SCR脱硝系统特性改变下的未知扰动以提高系统鲁棒性。并提出一种纳什均衡量子粒子群寻优(NEQPSO)算法,以获得RBF条件积分滑模控制方案的最优参数,并在20%~100%的机组负荷下进行仿真实验。结果表明:优化后的RBF条件积分滑模控制与传统控制方案相比超调量降低50.26%、调节时间缩短13.55%,在干扰信号下超调量仅有1.50%,其响应速度更快、抗干扰能力更强、鲁棒性更好。 展开更多
关键词 SCR脱硝 条件积分滑模 rbf 纳什均衡 量子粒子群算法
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智能汽车轨迹跟踪MPC-RBF-SMC协同控制策略研究
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作者 张良 蒋瑞洋 +2 位作者 卢剑伟 程浩 雷夏阳 《汽车工程师》 2024年第5期11-19,共9页
针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题,提出了一种结合车辆运动学模型预测控制(MPC)、径向基(RBF)神经网络和滑模控制(SMC)的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当... 针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题,提出了一种结合车辆运动学模型预测控制(MPC)、径向基(RBF)神经网络和滑模控制(SMC)的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当前状态车辆期望横摆角速度,并将其与实际横摆角速度的偏差输入RBF-SMC控制器,利用RBF快速逼近非线性模型的特点,结合滑模控制输出前轮转角,实现车辆的横向轨迹跟踪控制。仿真结果表明,与传统的控制器相比,该方法轨迹跟踪精度显著提高,并在不同行驶工况下表现出较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆运动学模型 模型预测控制 径向基神经网络 滑模控制
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基于数据同化方法修正RBF神经网络的高维气动力建模预测
3
作者 张迎 张鑫 +1 位作者 张卫国 邓子辰 《气体物理》 2024年第3期46-54,共9页
通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建... 通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建模预测中。结果发现数据同化方法采用非侵入的方式,在不破坏神经网络整体架构的情况下仅对核函数的矫正因子进行修正,大幅减少优化参数与变量,显著提升了RBF神经网络的建模精度和效率。将修正后的RBF神经网络模型应用于高维气动力建模中,用仿真数据替代对气动力参数进行预测。设计结果验证了预测模型的可行性,在风洞试验数据较少的情况下对提高试验数据的利用效率具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 rbf神经网络 数据同化 气动力建模 泛化能力
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基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究
4
作者 王娜 王振凯 《科技创新与应用》 2024年第11期111-114,共4页
该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收... 该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。 展开更多
关键词 PCA-rbf 沥青混合料 阻燃性能 评估方法 预测模型
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基于RBF神经网络的煤矿井下带式输送机节能优化研究
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作者 马程 雷鹏 +2 位作者 黄天尘 张晓利 叶鸥 《能源与环保》 2024年第9期207-212,共6页
针对传统煤矿开采过程中能耗较高、污染物排放量较大的问题,利用径向基函数优化网络对输送机进行节能优化,构建了一种新的带式输送机节能优化模型。实验结果显示,研究模型在24 h内电能的平均节能率为17.3%,基于多目标优化算法的模型在2... 针对传统煤矿开采过程中能耗较高、污染物排放量较大的问题,利用径向基函数优化网络对输送机进行节能优化,构建了一种新的带式输送机节能优化模型。实验结果显示,研究模型在24 h内电能的平均节能率为17.3%,基于多目标优化算法的模型在24 h内的电能平均节能率为10.5%,基于粒子群算法的模型在24 h内的电能平均节能率为7.4%。研究模型下带式输送机每小时的能源消耗量为156.2 kWh,比粒子群模型和多目标模型的电用量分别减少423.53、367.5 kWh。综上可知,基于径向基函数优化网络的输送机在运行过程中可以减少能源消耗,实现节能减排,为提高煤矿生产设备的智能化水平提供了技术支持。 展开更多
关键词 rbf神经网络 带式输送机 节能优化模型
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基于改进MPC与RBF-PID的智能车轨迹跟踪控制
6
作者 李臣旭 江浩斌 洪阳珂 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1290-1301,共12页
为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;... 为提升智能汽车轨迹跟踪控制的稳定性和精度,提出一种基于时域参数自适应MPC与RBF-PID的轨迹跟踪控制方法.首先搭建车辆横纵向动力学模型;其次分析控制时域与预测时域对跟踪精度的影响,设计时域参数自适应MPC横向控制器并进行仿真验证;然后基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID控制参数,设计分层式纵向控制器,并设计折线速度曲线与PID算法进行对比;最后以车速为耦合点构建智能汽车横纵向综合控制系统,并在蛇形工况下对横纵向综合控制系统进行仿真实验.结果表明,所设计的横向控制器能保证低速时的跟踪精度和高速时的车辆稳定性,纵向控制器可有效提高速度跟踪精度,横纵向综合控制系统能实现车辆在变车速工况下对轨迹的精准跟踪,同时保证良好的行驶稳定性与舒适性. 展开更多
关键词 时域参数自适应 MPC rbf-PID 横纵向综合控制 轨迹跟踪
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基于RBF神经网络的空中目标识别技术 被引量:17
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作者 刘砚菊 寇国豪 宋建辉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2015年第8期9-13,共5页
空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量... 空中目标识别的正确与否对防空火力的部署、分配及有效打击有着重要的意义。利用径向基函数(RBF)神经网络逼近非线性的空中目标识别模型。在RBF神经网络空中目标识别模型中,输入向量是雷达探测到的空中飞行目标的6种目标属性,输出向量是空中飞行目标的类型。通过Matlab的数据仿真结果与传统的BP神经网络目标识别模型相比,该模型的误差更小,可以有效地提高空中目标的识别率。 展开更多
关键词 目标识别 rbf 雷达探测 建模与仿真
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基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿 被引量:25
8
作者 李士心 王晓亮 +1 位作者 翁海娜 孙学成 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期742-746,共5页
MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪... MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声;然后用降噪后的样本数据对RBF神经网络进行训练。在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级。验证试验结果表明,采用该模型补偿后的陀螺零偏误差较传统的多项式模型减小一个数量级,较未经预处理的RBF神经网络减小2/3。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 灰色模型 rbf神经网络 温度补偿
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梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用 被引量:11
9
作者 王昊 王俊璞 +1 位作者 田蔚风 金志华 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第4期44-48,共5页
为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明... 为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而言,其补偿效果提高了大约15%。 展开更多
关键词 微机电陀螺 随机漂移 非平稳随机过程 梯度rbf神经网络 建模 游程检验
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基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究 被引量:16
10
作者 冯瑞 宋春林 +1 位作者 张艳珠 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期122-125,共4页
给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.
关键词 支持向量机 软测量 rbf神经网络 建模
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基于线性函数型权重的RBF-ARX模型的磁悬浮球系统预测控制 被引量:5
11
作者 覃业梅 彭辉 阮文杰 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2676-2684,共9页
为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工... 为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工作点状态相关的局部线性结构作为RBF网络输出层的权值。该模型随系统工作点的变化而变化,固定工作点时为局部线性ARX模型,当工作点变化时为全局非线性ARX模型。根据该模型的结构特点,采用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method,SNPOM)来辨识模型的结构及线性、非线性参数。然后,以辨识的模型为基础,根据模型的局部线性及全局非线性特征设计预测控制器。仿真结果表明:以该建模方法建立的模型能很好地局部和全局描述磁悬浮球系统的动态特性,并能实现小球的稳定悬浮控制,比以一般ARX模型、RBF-ARX模型为基础的控制效果更好。 展开更多
关键词 非线性ARX模型(NARX) 线性函数权重rbf-ARX模型(LFWrbf-ARX) SNPOM(structured nonlinearparameter optimization method) 非线性预测控制 磁悬浮球
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基于RBF-ARX模型的改进多变量预测控制及应用 被引量:5
12
作者 曾小勇 彭辉 吴军 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期3710-3717,共8页
针对一类工作点时变的光滑非线性多变量被控对象,采用离线辨识的RBF-ARX模型描述系统的全局非线性动态特性,并在此基础上提出一种具有自适应微分作用的非线性模型预测控制方法。该方法将整个预测时域内模型输出和期望输出的偏差变化率... 针对一类工作点时变的光滑非线性多变量被控对象,采用离线辨识的RBF-ARX模型描述系统的全局非线性动态特性,并在此基础上提出一种具有自适应微分作用的非线性模型预测控制方法。该方法将整个预测时域内模型输出和期望输出的偏差变化率考虑到优化目标中,利用与偏差变化率有关的函数动态修改该优化项的权重,从而能在保证控制器稳态性能的情况下有效地改善系统的动态性能。最后利用该方法对四旋翼飞行器实验装置进行了实际的姿态控制,控制效果验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 rbf-ARX模型 非线性模型预测控制 四旋翼飞行器
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RBF模型在林地利用区域差异判定中的应用 被引量:1
13
作者 郑德祥 陈平留 +3 位作者 廖晓丽 郭恩莹 吴桂英 林新钦 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第S2期86-90,共5页
应用文献资料法、RBF神经网络法和聚类分析法,以反映林地利用程度的经济指标为样本对福建省68个县市的林地利用区域差异进行评价研究。结果表明,福建省林地利用区域差异明显,对RBF模型评价结果进行聚类分析可将福建省林地利用水平分为3... 应用文献资料法、RBF神经网络法和聚类分析法,以反映林地利用程度的经济指标为样本对福建省68个县市的林地利用区域差异进行评价研究。结果表明,福建省林地利用区域差异明显,对RBF模型评价结果进行聚类分析可将福建省林地利用水平分为3级,林地利用水平较高的县市主要分布于闽北与闽西北,林地利用水平较低的县市主要分布于闽东及闽南沿海县市,而闽西与闽中地区林地利用水平介于二者之间,其评价结果与福建省林地实际利用状况基本相符。由此可见,RBF模型可应用于评价林地区域差异与利用水平,具有良好的发展和应用前景。 展开更多
关键词 土地利用 区域差异 神经网络 rbf模型 聚类分析
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基于RBF神经网络的金属应力状态系数模型 被引量:5
14
作者 孟令启 王海龙 +1 位作者 马金亮 徐如松 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2007年第1期1-5,共5页
以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽... 以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力. 展开更多
关键词 应力状态影响系数 rbf神经网络 模型
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基于RBF组合模型的山地红壤有机质含量光谱估测 被引量:14
15
作者 谢文 赵小敏 +3 位作者 郭熙 叶英聪 孙小香 匡丽花 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第6期16-23,共8页
【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向... 【目的】探讨组合模型在山地红壤有机质含量高光谱估算中应用的可行性,以期为土壤有机质含量估测提供基础数据和科学依据。【方法】基于山地红壤光谱的全波段(400~2 450 nm)研究范围,选择偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BP)和支持向量机回归分析(SVMR)3种单一高光谱估测模型,分别获得预测结果,并重构预测结果数据,以绝对误差和最小为目标,计算固定权重与不固定权重两种组合模型的权重值,并基于径向基函数(RBF)神经网络法建立组合模型,探讨不同赋权方法与是否重构数据条件下的最优组合模型。通过均方根误差(RMSE)、预测偏差比(RPD)和决定系数(R2)评价山地红壤有机质含量的预测精度。【结果】单一预测模型中的SVMR估测精度最高,验证决定系数(R2)为0.64,均方根误差为9.76 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为1.67;在组合模型数据不重构的条件下,不定权组合模型要优于定权组合模型;在组合模型数据重构的条件下,定权组合模型要略优于不定权组合模型,估测精度相差不大;最优模型是数据重构定权组合模型,模型验证决定系数(R2)为0.87,均方根误差为7.91 g·kg-1,测定值标准差与标准预测误差的比值为2.06;组合模型验证精度优于单一模型,说明利用RBF组合模型估算山地红壤有机质含量是可行的。【结论】对山地红壤有机质含量的快速估测而言,单一模型具有操作简单、运算速度快等特点,因而具有较大应用价值,但组合模型能较大限度地利用各种预测样本信息,从而能有效减少应用单一模型时所受随机因素的影响,从而提高山地红壤有机质含量的估测精度。 展开更多
关键词 rbf组合模型 山地红壤 有机质 土壤光谱 偏最小二乘回归 BP神经网络 支持向量机回归
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不同基函数对RBF-ARX模型的影响 被引量:4
16
作者 甘敏 彭辉 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期2231-2235,共5页
研究了高斯函数、多二次函数、逆多二次函数、薄板样条函数、三次函数和线性函数对RBF-ARX模型的影响。选取Mackey-Glass混沌方程、Lorenz吸引子和Box-Jenkins煤气炉3种标准时间序列作为测试模型的数据,采用一种快速收敛的结构化非线性... 研究了高斯函数、多二次函数、逆多二次函数、薄板样条函数、三次函数和线性函数对RBF-ARX模型的影响。选取Mackey-Glass混沌方程、Lorenz吸引子和Box-Jenkins煤气炉3种标准时间序列作为测试模型的数据,采用一种快速收敛的结构化非线性参数优化方法辨识RBF-ARX模型。研究结果表明:最优基函数的选择并不一定是最常用的高斯函数,而是与问题相关,因而,在实际建模中,评价各种基函数有助于选择最优结构的RBF-ARX模型。 展开更多
关键词 径向基函数 rbf-ARX模型 建模
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基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化设计 被引量:8
17
作者 张人会 刘锋 +1 位作者 陈学炳 李仁年 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第7期674-679,共6页
传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样... 传统离心泵多目标优化设计中,代理模型的预测精度随着Pareto前沿不断向前推进将逐渐降低,为改善离心泵多目标优化效果,提出一种基于动态RBF代理模型与NSGA-Ⅱ算法的离心泵叶轮优化方法,将生成的Pareto前沿解中部分最优样本添加到RBF样本集中,重新训练RBF代理模型,依据动态代理模型预测子代各样本的目标函数值.以MH48-12.5型离心泵为研究对象,选取叶片的进口安放角、出口安放角及叶片包角为优化变量,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,并以扬程和效率为优化目标进行多目标优化分析.结果表明:动态RBF代理模型多目标优化方法得到的Pareto前沿要大大优于静态代理模型方法结果,静态代理模型方法得到的Pareto前沿各点均被动态模型方法得到的Pareto前沿所支配;动态代理模型对前沿解的预测精度均大于静态代理模型;动态代理模型方法得到扬程最大点比原始设计高2.86%,比静态模型高1.03%;动态代理模型方法得到水力效率最高点比原始设计效率高4.36%,比静态模型高1.32%. 展开更多
关键词 离心泵 叶轮 多目标优化设计 NSGA-Ⅱ算法 动态rbf代理模型
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基于RBF神经网络模型的土地生态安全预警——以甘肃省张掖市为例 被引量:20
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作者 陈英 孔喆 +4 位作者 路正 王东 邱晓娜 闵文婧 杨润慈 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期264-270,共7页
以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指... 以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指数和警度标准对2001—2017年的安全警况进行分析。结果表明:2001—2012年张掖市土地生态安全的压力系统的警度呈波动上升趋势,状态系统和响应系统的警度呈下降趋势,2013—2017年的压力系统将逐步由"中警"转变为"重警",状态系统将基本维持在"中警"水平,响应系统将处于"无警"状态;2001—2017年,张掖市土地生态安全警度呈略有下降态势,2013—2017年的预警指数将处于0.46左右,警度将处于"中警"状态。 展开更多
关键词 土地生态安全 预警 rbf神经网络 PSR模型 张掖市
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基于RBF网络的发动机起动过程的模型辨识 被引量:2
19
作者 丁键 胡金海 +1 位作者 谢寿生 钱坤 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2005年第4期6-7,15,共3页
针对航空发动机在起动过程中,各截面气流处于亚临界状态,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题,本文利用某型飞机的飞参记录的发动机起动过程的数据作为学习样本,采用径向基(RBF)神经网络的方法,建立了该型发动机起动过程动态模... 针对航空发动机在起动过程中,各截面气流处于亚临界状态,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题,本文利用某型飞机的飞参记录的发动机起动过程的数据作为学习样本,采用径向基(RBF)神经网络的方法,建立了该型发动机起动过程动态模型。仿真结果表明,该方法具有动态性好,精度较高的优点,开辟了发动机中小转速建模的新途径。 展开更多
关键词 航空发动机 rbf神经网络 模型辨识
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基于RBF神经网络的交通流预测 被引量:12
20
作者 秦伟刚 黄琦兰 +1 位作者 尹海欣 贾磊 《天津工业大学学报》 CAS 2006年第2期71-73,共3页
针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点.实例仿真研究表明,该方... 针对交通模型是一个非线性、不确定的复杂动力学系统,难以用精确模型来表达的问题,采用RBF神经网络建立交通流预测模型,具有较强的局部泛化能力,收敛速度快,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点.实例仿真研究表明,该方法预测效果较好. 展开更多
关键词 交通流 rbf神经网络 预测模型 高斯核函数
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