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基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:26
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作者 师彪 李郁侠 +3 位作者 于新花 闫旺 何常胜 孟欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期180-184,共5页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。 展开更多
关键词 负荷预测 改进粒子群-径向基神经网络模型 泛化能力 预测精度
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改进RBF网络及其在悬索桥吊索损伤定位中的应用 被引量:3
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作者 杨杰 李爱群 曾捷 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期110-114,共5页
研究了RBF网络行为的过拟合现象,提出了基于R2+准则与Jackknife校验的改进算法。以润扬大桥南汊悬索桥为背景,在对其吊索损伤分析的基础上,构建了RBF损伤定位网络。研究表明,本文提出的改进RBF网络可以较好地对吊索进行损伤定位。
关键词 损伤定位 径向基函数 改进算法
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鲁棒LSSVR的模拟电路性能在线评价策略 被引量:1
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作者 张爱华 王永超 +1 位作者 宋心点 秦玉平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期2328-2335,共8页
针对模拟电路性能的在线评价问题,既要考虑运算速度又要考虑评价的可靠性。而现场数据的采集常包含有错值,对于错值正确的处理直接关乎到评价结果的可靠性。运用标准支持向量回归机(LSSVR),结合鲁棒学习的优越性,设计修正双核径向基核函... 针对模拟电路性能的在线评价问题,既要考虑运算速度又要考虑评价的可靠性。而现场数据的采集常包含有错值,对于错值正确的处理直接关乎到评价结果的可靠性。运用标准支持向量回归机(LSSVR),结合鲁棒学习的优越性,设计修正双核径向基核函数(MDRBF)在线调节核宽度保证支持向量数目确定的精确性,利用改进的鲁棒学习算法处理包含错值的数据集,在线完成模拟电路输出预测与实际输出对比,获取预测误差。该方法利用鲁棒学习算法更新LSSVR权值来处理错值,同时应用增量、减量交互的学习方法兼顾历史数据,控制存储数据总量,完成鲁棒LSSVR(RLSSVR)模型的在线更新。实验以高校模拟电路实验为依托,采用近两年内由精密仪器设备测评所得的小功率放大器的8项技术指标构建训练集,进行RLSSVR在线评价。实验表明,所提出的方法能有效处理错值所带来的回归偏差,性能优于传统LSSVR法、ε-SVR法及WLSSVR法,与精密仪器性能评价结果较为接近,且有较优的运算速度,适于在线推广。 展开更多
关键词 鲁棒支持向量回归机 修正双核径向基核函数 阈值 增减交互 模拟电路 评价策略
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基于MPSO-RBF神经网络的切向刚度研究
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作者 杨红平 傅卫平 王伟 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期62-66,共5页
为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,... 为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,以实验参数作为样本,利用建立的模型进行了结合面切向刚度仿真,并对仿真结果与实验结果进行了对比分析。分析结果表明,模型预测精度可达92%以上。 展开更多
关键词 改进粒子群优化算法 径向基神经网络 机械结合面 切向刚度
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基于压缩感知的欠定源信号恢复算法比较 被引量:4
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作者 王川川 曾勇虎 汪连栋 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期83-89,共7页
构建了基于压缩感知的欠定盲源分离源信号恢复模型,比较研究了基于互补匹配追踪算法(CMP)、基于L1范数的互补匹配追踪算法(L1CMP)和基于修正牛顿的径向基函数算法(NRASR)实现欠定源信号恢复的应用效果。结果表明:源信号时域充分稀疏情况... 构建了基于压缩感知的欠定盲源分离源信号恢复模型,比较研究了基于互补匹配追踪算法(CMP)、基于L1范数的互补匹配追踪算法(L1CMP)和基于修正牛顿的径向基函数算法(NRASR)实现欠定源信号恢复的应用效果。结果表明:源信号时域充分稀疏情况下,CMP,L1CMP和NRASR的恢复效果接近,但L1CMP算法计算复杂度最低;变换域充分稀疏情况下,CMP和L1CMP恢复效果接近,NRASR恢复效果较差;时域非充分稀疏情况下,CMP效果较差,L1CMP和NRASR效果接近。综合考虑,L1CMP算法效果最佳;在观测信号数和源数较少的情况下,算法在时域恢复信号精度会下降;稀疏表示法结合压缩感知重构能够提高源信号恢复的效果。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 源信号恢复 互补匹配追踪算法 基于L1范数的互补匹配追踪算法 基于修正牛顿的径向基函数算法
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