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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
1
作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真
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基于迁移学习和RBF神经网络的小子样产品性能参数预测方法
2
作者 毛廷鎏 赵建印 +2 位作者 杨根庆 孙伟赫 崔爽 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期57-60,共4页
针对小子样产品预测模型不够精确的问题,提出一种产品性能参数预测方法。在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络学习算法的基础上,加入迁移学习的思想,将小子样产品自身的历史测试数据和同型号同批次其他产品的测试数据当作... 针对小子样产品预测模型不够精确的问题,提出一种产品性能参数预测方法。在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络学习算法的基础上,加入迁移学习的思想,将小子样产品自身的历史测试数据和同型号同批次其他产品的测试数据当作源领域知识来充分学习,弥补当前领域因已标签样本数据少而导致的产品性能参数预测精度差的问题。结果表明,该方法的预测精度较高。 展开更多
关键词 迁移学习 rbf神经网络 小子样产品 参数预测
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
3
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 rbf模糊神经网络 预测模型
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基于RBF神经网络的PM_(2.5)浓度预测
4
作者 万梓康 谢劭峰 +3 位作者 林买金 孟春阳 彭祥天 张茗斐 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期67-72,共6页
针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-R... 针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-RBF)4种模型,以2021年12月1日—2022年8月31日拉萨、成都、北京和上海的大气污染物、气象因素、大气可降水量(PWV)及叶面积指数(LAI)的小时数据作为训练集,分别预测了4个城市在2022年9月、10月、11月共计91 d的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:PSO-RBF模型的优化性能最为显著,相对于RBF模型,PSO-RBF模型的MAE、MAPE、RMSE、R^(2)均得到显著提升。 展开更多
关键词 PM_(2.5) rbf神经网络 粒子群算法 大气污染物 气象因素 回归预测
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人工神经网络在塔里木河中游流量预测中的应用
5
作者 刘淇 张小莹 +2 位作者 李琳 孟万尚 谭义海 《水文》 北大核心 2025年第3期64-71,共8页
塔里木河中游河道岔道多、河水漫溢严重,为应对水文测站稀少且相距较远所引起的流量数据不足的问题,分别在定床与动床工况下提出了基于BP及RBF两种人工神经网络的塔里木河中游流量预测模型。结果表明:在定床工况下,两种预测模型均表现... 塔里木河中游河道岔道多、河水漫溢严重,为应对水文测站稀少且相距较远所引起的流量数据不足的问题,分别在定床与动床工况下提出了基于BP及RBF两种人工神经网络的塔里木河中游流量预测模型。结果表明:在定床工况下,两种预测模型均表现出较好的适应性,其中四变量(水深、水面宽、平均流速、水力半径)的预测模型准确性最高,模型准确度随着变量数量减少而下降;在动床工况下,BP预测模型准确性高于RBF模型;使用三变量及四变量训练的BP模型均能较好的预测流量,但三变量(水深、水面宽、平均流速)的数据获取更为便捷,方便使用。本研究可为塔里木河中游流量预测提供新思路,对河流管理、防洪减灾以及水资源合理配置具有实际意义。 展开更多
关键词 塔里木河 神经网络 流量 BP预测模型 rbf预测模型
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基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型 被引量：2
6
作者 高飞 梁宁 +1 位作者 贾喆 侯青 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期128-137,共10页
为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(... 为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 径向基函数(rbf)神经网络 煤自然发火 预测模型 指标气 灰色关联度
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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量：2
7
作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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基于三种神经网络的覆冰输电导线气动力系数预测研究
8
作者 蔡萌琦 梁俊豪 +3 位作者 闵光云 包婉玉 周林抒 胡茂明 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第1期1-9,16,共10页
为了对覆冰输电导线气动力系数进行精确预测,基于风洞试验获取了覆冰导线气动力系数,利用SVR(support vector regression,SVR)、BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)3种神经网络方法开展了机器学习预测。比较了SVR... 为了对覆冰输电导线气动力系数进行精确预测,基于风洞试验获取了覆冰导线气动力系数,利用SVR(support vector regression,SVR)、BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)3种神经网络方法开展了机器学习预测。比较了SVR、BP和RBF神经网络在覆冰输电导线气动力系数预测中的效果。通过对数据集的训练和测试,结果表明:SVR、BP和RBF神经网络均能有效预测气动力系数的数值变化,但RBF神经网络在不同冰厚和风速下的整体预测效果优于SVR和BP神经网络。多组数据的预测实验进一步验证了RBF神经网络模型具有较强的适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为覆冰导线气动力系数预测的有力工具,能有效进行气动力系数预测。 展开更多
关键词 SVR BP神经网络 rbf神经网络 气动力系数 数据预测
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一种基于ISSA-BP神经网络的火控系统故障预测方法
9
作者 孟新冉 李英顺 +1 位作者 王德彪 杨松 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第1期52-58,共7页
陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Lev... 陀螺仪组能够产生高低方向和水平方向上的稳定和瞄准信号,同时也能够为系统提供火炮更新位置之后的驱动信号,在整个火控系统中发挥着非常关键的作用,因此对陀螺仪组的故障预测非常重要。为了提高预测准确性,提出一种融合正余弦算法和Levy飞行改进麻雀算法(ISSA)优化BP神经网络的预测方法。利用Circle混沌映射初始化种群,在发现者位置更新时,引入非线性动态学习因子以及融合正余弦的思想,在追随者更新位置时,引入Levy飞行策略,建立ISSA-BP故障预测模型。为了验证模型预测的精度,同时与BP模型、PSO-BP模型、GWO-BP模型、SSA-BP模型进行实验对比,实验结果显示ISSA-BP模型比其他4种模型预测精度更高。 展开更多
关键词 Circle混沌映射 故障预测 火控系统 BP神经网络 麻雀搜索算法
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一般大气环境下钢筋锈蚀深度的RBF神经网络预测模型研究 被引量：3
10
作者 王胜利 刘华 +2 位作者 郑山锁 董淑卿 黄瑜 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-277,共9页
钢筋锈蚀深度预测是评估在役RC结构服役性能的基础。为建立一般大气环境RC构件中钢筋锈蚀深度预测模型,通过收集实测数据,分析影响钢筋锈蚀深度的主要参数及其影响规律,继而基于实测数据建立数值模型和RBF神经网络预测模型,并进行参数... 钢筋锈蚀深度预测是评估在役RC结构服役性能的基础。为建立一般大气环境RC构件中钢筋锈蚀深度预测模型,通过收集实测数据,分析影响钢筋锈蚀深度的主要参数及其影响规律,继而基于实测数据建立数值模型和RBF神经网络预测模型,并进行参数敏感性分析。研究结果表明:与数值模型相比,RBF神经网络对钢筋锈蚀深度预测效率与精度更高,能够有效映射各影响参数与钢筋锈蚀深度之间复杂的非线性关系。参数敏感性分析结果显示,钢筋混凝土表面锈胀裂缝宽度对钢筋锈蚀深度影响最大,钢筋直径、保护层厚度与钢筋直径之比和混凝土抗压强度等其他因素影响次之。所得模型可用于工程检测中钢筋锈蚀程度预测与RC构筑物剩余服役寿命评估。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 钢筋锈蚀 rbf神经网络 锈蚀深度预测 敏感性分析
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基于RBF神经网络的铣槽机施工工效预测研究 被引量：1
11
作者 黄国亮 陈志鼎 +2 位作者 宋冉 李尚革 杨阳 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第S01期144-145,共2页
在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基... 在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基础上,分析各影响因素与施工效率的关系,构建基于RBF神经网络的施工工效预测模型,将其用于珠三角水资源配置工程的铣槽机施工工效预测,验证了该模型的稳定性和实用性。同时,应用实例表明:随着岩石强度增强铣槽机铣削1 m所要用的时间增加,施工人员数量及施工组织对铣槽效率影响较大,因此施工单位不仅要重视施工技术的提升,而且要重视施工组织方案的优化。 展开更多
关键词 铣槽机 施工工效 rbf神经网络 预测模型
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应用PSO-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能 被引量：5
12
作者 何迪 王聪聪 +4 位作者 陈红兵 孙俊辉 高雪宁 王传岭 马卓越 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期455-463,共9页
为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于... 为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用PSO算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSO-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。 展开更多
关键词 PV/T rbf神经网络 PSO算法 模拟预测
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基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究 被引量：7
13
作者 徐东辉 李岳林 +2 位作者 杨巍 丁景峰 彭玲 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期222-226,共5页
针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用... 针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。 展开更多
关键词 混沌rbf神经网络 进气流量 预测 汽油机
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基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测 被引量：12
14
作者 冯兴杰 潘文欣 卢楠 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第5期1681-1686,共6页
为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF)。充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中。以真实网络流量... 为了提高网络流量预测准确率,提出了基于小波包的RBF神经网络网络流量混沌预测法(WPCRBF)。充分考虑到真实网络流量的周期性和噪声的影响,提出了一种改进的时间窗口法来计算最佳嵌入维和时间延迟,并用于上述预测方法中。以真实网络流量数据为实验数据,分别用CRBF、基于小波的RBF神经网络混沌预测法(WCRBF)与提出的WPCRBF进行预测,实验结果表明,该方法能够较准确地对网络流量进行预测。 展开更多
关键词 混沌 rbf神经网络 时间窗口法 小波变换 小波包变换
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基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型 被引量：9
15
作者 戴波 陈波 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2016年第2期80-85,共6页
本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神... 本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 混沌 小波分析 rbf神经网络 预测模型 大坝安全监测
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基于混沌理论的网络数据流RBF神经网络预测 被引量：8
16
作者 陆锦军 王执铨 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第23期100-103,共4页
应用相空间重构理论,研究了网络数据流的混沌特性,计算了实际网络数据流的关维数、Lyapunov指数,证实网络数据流存在混沌现象;据此建立了基于径向基函数(RBF)预测模型,对实际网络数据流进行预测。仿真实验表明,相对于反向传播(BP)神经... 应用相空间重构理论,研究了网络数据流的混沌特性,计算了实际网络数据流的关维数、Lyapunov指数,证实网络数据流存在混沌现象;据此建立了基于径向基函数(RBF)预测模型,对实际网络数据流进行预测。仿真实验表明,相对于反向传播(BP)神经网络预测,基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快,预测精度高。 展开更多
关键词 混沌理论 重构相空间 网络数据流 rbf神经网络
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基于RBF神经网络优化的混沌时间序列预测 被引量：10
17
作者 邬开俊 王铁君 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第10期208-211,216,共5页
以神经网络和相空间重构相关理论为基础,提出一种基于差分进化(DE)优化径向基函数(RBP)神经网络的改进混沌时间序列预测算法。利用DE的全局搜索能力优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以此获得最优的网络预测模型。... 以神经网络和相空间重构相关理论为基础,提出一种基于差分进化(DE)优化径向基函数(RBP)神经网络的改进混沌时间序列预测算法。利用DE的全局搜索能力优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以此获得最优的网络预测模型。将该预测算法应用于3种典型的非线性系统进行有效性验证,并与RBF神经网络预测模型的预测结果进行比较。仿真结果表明,改进算法的泛化能力优于RBF网络,同时可提高网络的预测精度。 展开更多
关键词 混沌时间序列 预测 径向基函数神经网络 差分进化算法 相空间重构 非线性系统
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混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用 被引量：1
18
作者 毕洪波 张玉波 《科学技术与工程》 2009年第24期7489-7492,共4页
混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能... 混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。 展开更多
关键词 混沌 rbf神经网络 电力负荷 预测
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基于神经网络的船舶综合电力系统负荷组合预测研究 被引量：3
19
作者 严文博 黄云辉 +3 位作者 熊斌宇 唐金锐 王栋 周克亮 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第7期112-120,共9页
随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神... 随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神经网络的船舶综合电力系统负荷预测方法,揭示其在复杂工况下预测的局限性。针对以上问题,提出了基于BP和RBF神经网络相结合的船舶综合电力系统负荷组合预测方法。此组合预测方法集合了BP和RBF神经网络模型的优势,提高了预测模型的泛化能力和容错率。最后,以江苏某纯电动船舶为实际算例,针对复杂工况下的船舶综合电力系统负荷进行对比预测。结果表明,所提方法与单一预测算法相比,预测精度从96.63%提高至98.98%。 展开更多
关键词 船舶电力系统 负荷预测 BP神经网络 rbf神经网络
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混沌RBF神经网络的地磁变化场预测模型 被引量：4
20
作者 于文强 李厚朴 +2 位作者 秦清亮 宋立忠 王志远 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2023年第3期308-312,共5页
提出一种融合混沌理论和RBF(radial basis function)神经网络的地磁变化单站预测模型。分析磁场数据的混沌特性,求取关键参数嵌入维数m和时间延迟τ,据此对初始数据进行相空间重构,并将经混沌理论优化的样本集作为神经网络的训练集和测... 提出一种融合混沌理论和RBF(radial basis function)神经网络的地磁变化单站预测模型。分析磁场数据的混沌特性,求取关键参数嵌入维数m和时间延迟τ,据此对初始数据进行相空间重构,并将经混沌理论优化的样本集作为神经网络的训练集和测试集进行仿真实验。结果表明,经混沌理论改进后的RBF神经网络模型可以较为准确地预测地球磁场的变化趋势,对我国地磁场的适用性较好,具有一定的泛化能力。 展开更多
关键词 混沌理论 相空间重构 rbf神经网络 地磁变化
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