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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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基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法 被引量：5
2
作者 张园 郑鸿基 +3 位作者 刘海涛 韦丽娇 沈德战 赵振华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期64-73,共10页
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立... 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 rbf神经网络 轨迹跟踪控制 预设性能约束 模型不确定性
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基于RBF神经网络自适应滑模控制技术的舰载机牵引车稳定性研究
3
作者 王阳 于鸿彬 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期322-332,共11页
针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下... 针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下牵引车的未知干扰进行分析预测,对外界引起的不确定项和扰动量的上限进行自适应逼近,并通过构造Lyapunov函数导出自适应律,切换函数采用饱和函数代替符号函数,可以有效减弱趋近过程中产生的抖振。为验证该方法的稳定性,在Matlab/Simulink中搭建舰载机牵引系统运动控制仿真模型,将该控制器与普通滑模控制器进行对比分析。仿真结果表明:RBF神经网络自适应滑模控制器的整体控制效果明显优于普通滑模控制器的控制效果,使舰载机牵引车控制系统即使在海浪干扰环境下仍具有可靠的稳定性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 舰载机牵引车 系统动力学模型 自适应滑模控制 rbf神经网络 稳定性
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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：3
4
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RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
5
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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人工神经网络在塔里木河中游流量预测中的应用
6
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HJI理论的机械臂自适应神经网络预设性能控制
7
作者 邹臣禧 杨迪 +1 位作者 侯晟煜 雷正玲 《电光与控制》 北大核心 2025年第8期103-108,共6页
以机械臂控制为背景,基于HJI(Hamilton-Jacobi Inequality)理论提出了一种自适应神经网络预设性能控制策略。首先,利用带有预设性能函数的非线性变换,将跟踪误差转换为无约束形式,从而使轨迹跟踪误差以用户指定的收敛速率进入预先指定... 以机械臂控制为背景,基于HJI(Hamilton-Jacobi Inequality)理论提出了一种自适应神经网络预设性能控制策略。首先,利用带有预设性能函数的非线性变换,将跟踪误差转换为无约束形式,从而使轨迹跟踪误差以用户指定的收敛速率进入预先指定的范围。其次,采用反步设计法,利用无约束跟踪误差设计虚拟控制律。然后,根据神经网络的万能逼近特性,采用RBF神经网络对模型不确定项进行逼近。最后,根据RBF神经网络提供的估计值与HJI理论设计了一种新颖的预设性能控制方法。通过Lyapunov函数证明了所提轨迹跟踪闭环系统的稳定性,并在双关节机械臂的仿真中验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 多关节机械臂 HJI理论 预设性能控制 rbf神经网络 模型不确定项
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基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模 被引量：1
8
作者 王晓慧 丁智 +2 位作者 刘宝权 王军生 张岩 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期217-220,共4页
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输... 为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6. 展开更多
关键词 快速伺服刀架 迟滞算子 rbf神经网络迟滞模型
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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
9
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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基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿 被引量：25
10
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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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：21
11
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神经网络建立税务预测模型的研究 被引量：16
12
作者 田永青 杨斌 朱仲英 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期22-24,27,共4页
简要地介绍了神经网络的结构及训练算法,并分析了影响税收的一些主要因素。在此基础上提出了基于神经网络的税收预RBFRBF测模型。实验及仿真结果说明了模型的有效性。
关键词 rbf神经网络 税务 预测模型 研究
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Preisach迟滞逆模型的神经网络分类排序 被引量：11
13
作者 耿洁 刘向东 +1 位作者 陈振 赖志林 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期855-862,共8页
为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神... 为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神经网络取代了传统的反查值方法,以避免插值误差。建立三层BP神经网络,运用实测数据进行训练,确定各层权值;然后,结合排序得到的电压和位移极值信息,通过神经网络方法拟合出较精确的输入电压值。运用若干组实验数据检验了此逆模型的有效性,结果表明,该神经网络的实现方法将逆模型的平均误差降低到了1.5V以下,最大误差绝对值降低到了2.7V以下。与反查值方法相比,神经网络实现方法有效提高了压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞逆模型的精度。 展开更多
关键词 压电陶瓷定位器 定位精度 Preisach迟滞模型 分类排序 逆模型 神经网络
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基于神经网络的迟滞逆模型 被引量：10
14
作者 马连伟 谭永红 邹涛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期823-826,共4页
一个新的基于神经网络的迟滞逆模型被提出.采用连续坐标变换的方法,建立基本迟滞逆算子(EIHO),EIHO为神经网络提供了基本的迟滞逆信息,并与迟滞逆的输入一起作为神经网络的输入,使迟滞逆由多值映射关系转化为一对一映射关系,从而达到用... 一个新的基于神经网络的迟滞逆模型被提出.采用连续坐标变换的方法,建立基本迟滞逆算子(EIHO),EIHO为神经网络提供了基本的迟滞逆信息,并与迟滞逆的输入一起作为神经网络的输入,使迟滞逆由多值映射关系转化为一对一映射关系,从而达到用神经网络逼近迟滞逆的目的.一组实测数据被用来检验模型有效性,实验结果表明,这种建模方法是有效的. 展开更多
关键词 迟滞逆模型 基本迟滞逆算子 神经网络 拓展空间法
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基于RBF神经网络的超声波电机参数辨识与模型参考自适应控制 被引量：13
15
作者 夏长亮 祁温雅 +1 位作者 杨荣 史婷娜 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期117-121,共5页
超声波电机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用... 超声波电机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景。但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度。该文提出一种新的USM自适应控制策略。系统采用双闭环控制,内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移;外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率,实现速度的自适应控制。经实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点,具有较高的控制精度和较好的稳定性。 展开更多
关键词 超声波电机 参数辨识 模型参考 自适应控制 rbf神经网络 微特电机
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基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测 被引量：9
16
作者 冯雪 张金锁 +1 位作者 邹绍辉 包乌云毕力格 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2015年第11期91-93,共3页
结合数据特征，文章以RBF神经网络作为非线性集成工具，建立了我国天然气需求预测模型。研究发现：（1）非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高，稳定性最强。相较而言，非线性集成模型的预测值平均相对误差最小（2．81％），明... 结合数据特征，文章以RBF神经网络作为非线性集成工具，建立了我国天然气需求预测模型。研究发现：（1）非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高，稳定性最强。相较而言，非线性集成模型的预测值平均相对误差最小（2．81％），明显低于单一的ARIMA模型（3．55％）、RBF残差修正后的组合模型（6．78％）和单一的RBF模型（9．00％）；（2）非线性集成模型预测2013～2015年我国天然气需求量以年均12．45％的比例增长，这种增速有利于我国能源消费结构的改善。 展开更多
关键词 ARIMA rbf神经网络 组合模型 非线性集成模型 天然气需求预测
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基于混沌神经网络的压电陶瓷迟滞模型 被引量：6
17
作者 刘向东 修春波 +1 位作者 刘承 李黎 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期135-138,共4页
为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网... 为解决压电陶瓷迟滞建模问题,提出一种新型的G-S混沌神经网络模型.该网络由输入层、隐层和输出层构成,在输入层中引入延迟环节,从而使得历史输入能够对当前输入的响应产生影响.网络的学习过程是一种混沌优化算法,可有效避免普通神经网络的局部极值和假饱和现象的发生.将该网络应用于纳米定位系统压电陶瓷执行器迟滞建模中,可以降低建模误差,实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 混沌神经网络 压电陶瓷 迟滞模型 纳米定位系统
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基于RBF神经网络的土壤侵蚀预测模型研究 被引量：9
18
作者 伊燕平 卢文喜 +1 位作者 许晓鸿 洪德法 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期25-28,共4页
土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量... 土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量、径流系数、土壤容量、有机质含量及孔隙度土壤侵蚀因子作为模型的输入层变量,输出层变量为年土壤侵蚀模数。通过模拟训练和预测,RBF神经网络取得的结果较好,能够有效地预测土壤侵蚀,且与常见的BP神经网络土壤侵蚀预测模型相比,RBF神经网络得到的预测结果精度更高。RBF神经网络模型将土壤侵蚀预测问题转化为影响因子和年侵蚀模数的非线性问题,该模型的模拟与预测为复杂的土壤侵蚀规律研究提供了新途径。 展开更多
关键词 土壤侵蚀预测 rbf神经网络 BP神经网络 预测模型
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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
19
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WIENER模型的压电陶瓷神经网络动态迟滞模型的研究 被引量：15
20
作者 党选举 谭永红 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2701-2703,2716,共4页
从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释,... 从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释,提出迟滞特性是由形成多值对应的相位滞后部分和动态非线性部分串联组成。采用改进的Wiener模型建立压电陶瓷的迟滞回环特性模型,仿真和实验结果表明在描述压电陶瓷的多值对应、动态特性及非线性特性方面,所提出的神经网络动态迟滞模型具有较高的精度。 展开更多
关键词 压电陶瓷 相位滞后 动态迟滞特性 WIENER模型 神经网络
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