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基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法
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作者 韦家正 覃晓 《中国矿业》 北大核心 2025年第9期209-215,共7页
高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一... 高温矿井进风井筒风温受多种因素共同影响,这些因素间存在复杂且动态的非线性关系,导致风温预测模型需具备实时更新和适应新数据源及条件的能力。然而,这种动态性变化增加了模型学习训练的难度,进而影响了预测结果的准确性。为解决这一问题,提出基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法。采用DEMATEL方法对这些复杂且动态的影响因素进行筛选和确定,以确保所选指标能够准确反映矿井环境对风温的影响。基于筛选出的输入指标,构建井筒风温预测模型。为进一步提升模型的学习与拟合能力,应用L-M算法对神经网络进行优化。实验结果显示,该预测方法的最大预测误差不超过2℃,拟合系数稳定在0.95左右,充分证明了该方法在高温矿井进风井筒风温预测中的准确性和可靠性。与其他传统预测方法相比,该方法不仅显著提高了预测精度,还为矿井通风管理提供了更为可靠和科学的决策依据。因此,基于L-M神经网络的高温矿井进风井筒风温预测方法为实现精确的风温预测提供了一种有效且实用的手段。 展开更多
关键词 L-M算法 神经网络 输入指标 进风井筒 风温预测
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基于流模型的冗余机器人逆运动学解高精度计算
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作者 印峰 黄欣 周佳义 《中国机械工程》 北大核心 2025年第12期2960-2967,2977,共9页
为提高深度神经网络计算冗余机器人逆运动学解的精度,并降低自碰撞解的出现概率,提出了一种基于条件标准化流模型的求解方法。采用改进列文伯格-马夸尔特(L-M)算法对条件标准化流模型生成的初始解进行二次优化以提高计算精度。通过提取... 为提高深度神经网络计算冗余机器人逆运动学解的精度,并降低自碰撞解的出现概率,提出了一种基于条件标准化流模型的求解方法。采用改进列文伯格-马夸尔特(L-M)算法对条件标准化流模型生成的初始解进行二次优化以提高计算精度。通过提取自碰撞先验信息训练多层感知机,构造自碰撞解检测器以剔除自碰撞解。结果表明,求解的位置和角度误差分别小于0.01 mm和0.1°,自碰撞率低于0.1%,并且单次计算的时间稳定在10 ms以内。该方法可用于对冗余机器人逆运动学问题的高效稳定求解。 展开更多
关键词 逆运动学 冗余机器人 条件标准化流 列文伯格-马夸尔特算法
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基于高铁的多式联运网络设计与运力调度联合优化
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作者 张得志 李正阳 +1 位作者 符宏葵 周赛琦 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第8期3364-3376,共13页
随着“十四五”规划推进铁路快运和绿色低碳转型,高铁凭借其运力大、速度快和低碳排放的优势,在现代物流体系中展现出巨大潜力,研究高铁参与下的多式联运网络优化具有重要意义。然而,高铁在枢纽网络设计与运力调度联合优化中的研究仍不... 随着“十四五”规划推进铁路快运和绿色低碳转型,高铁凭借其运力大、速度快和低碳排放的优势,在现代物流体系中展现出巨大潜力,研究高铁参与下的多式联运网络优化具有重要意义。然而,高铁在枢纽网络设计与运力调度联合优化中的研究仍不足。通过综合考虑多式联运时空衔接、运输方式碳排放差异及枢纽使用成本等因素,以探讨高铁参与下的临时枢纽选址、需求分配与运力调度联合优化问题。以最小化枢纽使用成本、运输成本、转运成本和碳排放成本之和为目标构建模型,并采用基于Frank-Wolfe算法和Slope Scaling策略的L-SHADE算法进行求解。通过对中国200个主要城市的综合运输网络数据集进行数值实验,分析不同规模网络下各运输方式的参与程度及其对网络结构的影响。研究结果表明:1)所提算法显著优于Gurobi,对于小规模网络能在115 s内获得更优解,对于大规模网络也能在半小时内完成收敛;2)在日均业务量较大的城市群中,由于航空覆盖率高,最优方案主要依托航空运输构建快速干线运输体系;3)在更大城市规模的网络优化中,高铁网络的广泛覆盖优势得到充分利用,最优方案主要依托高铁运输构建快速干线运输体系。研究成果不仅为多式联运网络设计和高铁快运服务的线路开发提供参考依据,也为落实国家推进铁路快运发展、构建绿色高效的现代综合交通运输体系提供了理论支撑。 展开更多
关键词 多式联运网络 高铁快运 枢纽选址 运力调度 L-SHADE算法
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市场环境下考虑配网重构和需求响应的输配协同优化调度 被引量:3
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作者 张玉敏 杨子震 +3 位作者 叶平峰 吉兴全 杨明 李文升 《高电压技术》 北大核心 2025年第6期2954-2964,I0016-I0020,共16页
针对传统输电网和主动配电网(active distribution network,ADN)独立的调度方式致使“源-网-荷”各环节资源协同潜力挖掘不充分,难以实现输-配系统经济高效运行的问题,提出了市场环境下考虑配电网络重构和需求响应的输配优化调度方法。... 针对传统输电网和主动配电网(active distribution network,ADN)独立的调度方式致使“源-网-荷”各环节资源协同潜力挖掘不充分,难以实现输-配系统经济高效运行的问题,提出了市场环境下考虑配电网络重构和需求响应的输配优化调度方法。首先,剖析电力市场机制下输-配电网间的耦合机理,构建考虑机组组合的输电网市场出清模型,以发挥“源侧”应对电力负荷波动的能力;以节点边际电价为引导信号,提出同时考虑ADN网络重构和需求侧响应的输配协同双层优化模型,旨在挖掘ADN在“网侧”和“荷侧”的双侧协同潜力,从而提高输-配电网中“源-网-荷”各环节资源间的协同能力。其次,针对输-配模型上、下层级的物理特点,采用随机规划L形算法,引入虚拟变量实现输配协同模型的解耦,基于对偶理论,获取反映资源利用情况的对偶乘子集合,进而计算次梯度参数并生成仿射割集,优化输-配耦合变量,加速模型收敛,实现对输-配协同模型的分布式高效求解。最后,以6节点输电网和7节点配电网构成的T6+D7系统和118节点输电网和8个20节点配电网构成的T118+8*D20系统为例,验证所提模型和方法的有效性,研究结果表明:输配系统的整体经济性提升了8.68%,所提模型和方法具有明显优势。 展开更多
关键词 输配协同 电力市场 机组组合 需求响应 网络重构 L形算法
原文传递
频率域传播矩阵法地震AVA多参数反演
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作者 丁乾龙 沈金松 +2 位作者 陈双全 冉尚 龙刚 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第3期957-969,共13页
传播矩阵理论考虑透射损失和层间多次波对地震响应的影响,给出了任意入射角条件下多层介质的纵横波反射系数谱,相较于Zoeppritz方程及其简化关系,理论上能够得到更高精度的AVA(amplitude-versus-angle)多参数反演结果。时间域传播矩阵... 传播矩阵理论考虑透射损失和层间多次波对地震响应的影响,给出了任意入射角条件下多层介质的纵横波反射系数谱,相较于Zoeppritz方程及其简化关系,理论上能够得到更高精度的AVA(amplitude-versus-angle)多参数反演结果。时间域传播矩阵法反演由于需要计算全频段的雅可比矩阵,往往需要更大的内存。不同于时间域反演,频率域反演只针对特定频率进行计算,具有内存占用小的优点,而传播矩阵在频率域内对反射系数谱进行求解很好地满足了频率域反演的需求。本文在频率域计算目标函数梯度,并使用L-BFGS(limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)算法加速反演的收敛速度。为了验证频率域传播矩阵法反演的有效性,对模拟数据和实际数据进行反演。在频率域应用传播矩阵地震叠前反演方法能够稳定反演地层参数,与Zoeppritz方程反演的对比结果表明,频率域传播矩阵反演具有更高的精度。 展开更多
关键词 传播矩阵理论 ZOEPPRITZ方程 AVA反演 L-BFGS算法 频率域
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基于改进VMD和L-M神经网络的局部放电信号去噪 被引量:1
6
作者 袁莎莎 李梦莹 +3 位作者 戴莹莹 江超 杨传凯 薛亮 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期323-329,373,共8页
为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带... 为有效去除局部放电信号中的噪声干扰,提出改进VMD(Variational Mode Decomposition)算法和L-M神经网络的去噪方法。利用噪声预处理结合分解能量误差自适应地确定VMD算法的最优模态分解层数;引入正态分布直方图区分局部放电信号和窄带干扰信号,重构局部放电信号;利用L-M神经网络对残留白噪声进行拟合滤除。所提方法对仿真和实测信号进行去噪处理,并与传统去噪方法对比。结果表明,所提方法的去噪评估指标更明显,对噪声干扰的去除效果更优。 展开更多
关键词 局部放电 VMD算法 L-M神经网络 窄带干扰 白噪声
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含高渗透率新能源电力系统多目标无功优化方法 被引量:6
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作者 傅国斌 孙海斌 +4 位作者 王海亭 宋锐 杨国金 黄涛 马嘉昊 《高压电器》 北大核心 2025年第5期291-301,共11页
随着新能源在电力系统中的比例不断增加,其难预测特性使得新型电力系统的电压稳定性面临严峻挑战。为此,提出一种于高比例新能源馈入下计及系统静态电压稳定的无功优化方法。首先,通过分析无功补偿容量与电压静稳L指标的关系,推导综合L-... 随着新能源在电力系统中的比例不断增加,其难预测特性使得新型电力系统的电压稳定性面临严峻挑战。为此,提出一种于高比例新能源馈入下计及系统静态电压稳定的无功优化方法。首先,通过分析无功补偿容量与电压静稳L指标的关系,推导综合L-Q灵敏度指标(comprehensive L-Q sensitivity index),使系统于等量无功注入时电压支撑强度提升。同时,兼顾系统运行安全及经济运行构建多目标无功优化模型,采用多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm,MODEA)求解基于TOPSIS的Pareto最优解。最后,用改进IEEE39节点模型测试,验证了所提方法在计及系统静态电压稳定的无功优化问题处理中的显著优势。 展开更多
关键词 新能源 多目标无功优化 L-Q灵敏度 差分进化算法
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基于L-System与遗传算法的光线仿生采集在建筑设计中的应用研究
8
作者 闵睿熙 张永 刘力 《贵阳学院学报(自然科学版)》 2025年第2期75-78,共4页
基于林登麦伊尔系统与遗传算法的光线仿生采集模型,通过模拟自然界中生物对光的利用方式,以此模拟采光效果。结果显示,所提模型可以看出不同时间段和不同测点的采光强度变化。晴天采光时14∶00至16∶00期间,5个测点的采光强度较高。阴... 基于林登麦伊尔系统与遗传算法的光线仿生采集模型,通过模拟自然界中生物对光的利用方式,以此模拟采光效果。结果显示,所提模型可以看出不同时间段和不同测点的采光强度变化。晴天采光时14∶00至16∶00期间,5个测点的采光强度较高。阴天的采光强度集中于12∶00至14∶00,其余时间采集的太阳强度相对较少,不利于采光。这说明,所提模型能够有效地预测建筑内不同区域的采光强度,并针对不同天气对光照条件进行合理利用。 展开更多
关键词 L-SYSTEM 遗传算法 光线仿生采集 建筑光照优化
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基于贝叶斯估计的多基地声纳浮标融合定位优化算法
9
作者 王文韬 刘贤忠 刘敏 《电子设计工程》 2025年第20期43-46,51,共5页
为解决复杂海洋环境下水下目标源的精确定位问题,提出一种基于贝叶斯估计的多基地声纳浮标融合定位算法。该方法融合单次信号发射时长、各接收浮标的到达时间和方位角等多种观测信息,构建条件概率模型优化目标位置估计,并引入协方差矩... 为解决复杂海洋环境下水下目标源的精确定位问题,提出一种基于贝叶斯估计的多基地声纳浮标融合定位算法。该方法融合单次信号发射时长、各接收浮标的到达时间和方位角等多种观测信息,构建条件概率模型优化目标位置估计,并引入协方差矩阵提升精度。采用贝叶斯框架联合估计目标位置和声速,L-BFGS算法优化搜索。仿真结果显示,算法在较大误差范围内定位稳定,在浮标站址误差较小时,绝对误差小于100m,相对误差约1.41,优于传统定位算法。 展开更多
关键词 定位算法 多基地声纳浮标 贝叶斯估计 L-BFGS算法
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基于L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测
10
作者 白卓 郭啸 孙华忠 《山东电力技术》 2025年第7期68-75,共8页
电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marqu... 电力负荷预测对电网的规划与营运尤为重要,可以帮助电网公司对电力资源进行合理调度,更好地平衡电力资源,从而提高电力系统的经济性和稳定性。针对现有神经网络算法精度差、收敛性不高等缺点,提出基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,L-M)优化反向传播(backpropagation,BP)算法的多因素协同电力负荷预测方法,在改进BP算法的基础上利用L-M算法,融合最速下降法和高斯-牛顿法克服了训练慢、易陷入局部极值、预测误差大等缺点,通过Trainlm、Traingd、Trainrp等对L-M算法进行训练,考虑包含温度、气温、日期等影响电力负荷的因素并协同冷、热负荷对电力负荷进行预测,最后以某居民小区为例验证所提方法的有效性。与其他方法相比,L-M优化BP算法的多因素协同电力负荷预测在解决非线性复杂预测问题上表现出色,不仅准确度较高而且计算速度更快、误差更小。 展开更多
关键词 L-M BP算法 协同 负荷预测 误差
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多策略自适应蜣螂优化算法求解FJSP问题 被引量:1
11
作者 余莹 谭代伦 +1 位作者 冯世强 王彬溶 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期225-232,共8页
针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混... 针对以最大完工时间最小化为目标的柔性作业车间调度问题(flexible job-shop scheduling problem, FJSP),提出一种多策略自适应蜣螂优化算法(multi-strategy and adaptive dung beetle optimizer, MSA-DBO)。首先,利用Logistic-tent混沌映射和G-L-R策略改进种群初始化,使种群分布更均匀,提高初始解质量;其次,在计算蜣螂个体适应度后采用锦标赛策略选择个体构成优选种群,以加快收敛速度;再次,采用黄金正弦策略改进推球蜣螂遇到障碍时的位置更新公式,以避免陷入局部最优;最后,在蜣螂位置更新后增加精英随机反向学习策略和基于关键路径的自适应重调度策略,以增强种群中蜣螂个体之间的交流和全局寻优能力。选取Brandimarte算例和实际案例进行仿真实验和对比,结果表明MSA-DBO算法的改进策略有效,求解精度和算法性能得到明显增强。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 蜣螂优化算法 Logistic-tent混沌映射 G-L-R策略 黄金正弦策略 精英随机反向学习 自适应重调度
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基于改进BP神经网络的预测模型及其应用 被引量:88
12
作者 王钰 郭其一 李维刚 《计算机测量与控制》 CSCD 2005年第1期39-42,共4页
对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L-M算法的改进 BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP 神经网络的有效性。
关键词 BP神经网络 预测模型 BP算法 L-M算法 非线性系统
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基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断研究 被引量:86
13
作者 王元章 吴春华 +2 位作者 周笛青 付立 李智华 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2013年第16期108-114,共7页
光伏阵列多安装在较恶劣的室外环境中,因此在运行过程中常会发生故障。为辨别光伏阵列故障类型,提出了基于L-M算法的BP神经网络的故障诊断方法。在深入分析不同故障状态下光伏阵列输出量变化规律的基础上,确定了故障诊断模型的输入变量... 光伏阵列多安装在较恶劣的室外环境中,因此在运行过程中常会发生故障。为辨别光伏阵列故障类型,提出了基于L-M算法的BP神经网络的故障诊断方法。在深入分析不同故障状态下光伏阵列输出量变化规律的基础上,确定了故障诊断模型的输入变量。本方法无需额外的设备支持,具有简便、成本低的优点;可以在线实时地进行故障诊断。仿真和初步实验结果验证了基于BP神经网络的故障诊断方法可以有效地检测出光伏阵列短路、断路、异常老化及局部阴影等四种故障。 展开更多
关键词 BP神经网络 光伏阵列 故障诊断 L-M算法
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液态金属凝固过程分子动力学模拟的并行算法研究 被引量:6
14
作者 董科军 刘让苏 +2 位作者 郑采星 胡庆丰 何新芳 《计算机工程与科学》 CSCD 2000年第3期45-47,51,共4页
本文对原来只适用于在微机上对由 50 0~ 1 0 0 0个液态金属原子组成的小系统的凝固过程进行分子动力学模拟研究的串行计算程序作了深入分析 ,并进一步将其改造成为可以在并行处理系统上对由 50 0 0 0~ 1 0 0 0 0 0个以上原子组成的大... 本文对原来只适用于在微机上对由 50 0~ 1 0 0 0个液态金属原子组成的小系统的凝固过程进行分子动力学模拟研究的串行计算程序作了深入分析 ,并进一步将其改造成为可以在并行处理系统上对由 50 0 0 0~ 1 0 0 0 0 0个以上原子组成的大系统的凝固过程进行分子动力学模拟研究的并行计算程序。这样 ,将使模拟研究的系统可容纳的原子数扩大 1 0 0倍以上 。 展开更多
关键词 分子动力学 并行算法 液态金属 凝固过程
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外骨骼式上肢康复机器人及其控制方法研究 被引量:22
15
作者 王东岩 李庆玲 +1 位作者 杜志江 孙立宁 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1008-1013,共6页
提出了一种融合单、多关节及日常生活功能行动作训练的5自由度外骨骼式偏瘫上肢康复机器人系统.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧肢体运动的表面肌电信号用于驱动康复机器人辅助患者患侧肢体实现康复训练动作.采用肌... 提出了一种融合单、多关节及日常生活功能行动作训练的5自由度外骨骼式偏瘫上肢康复机器人系统.根据偏瘫患者上肢单侧受损的特点,提取偏瘫患者的健侧肢体运动的表面肌电信号用于驱动康复机器人辅助患者患侧肢体实现康复训练动作.采用肌电绝对值积分和自回归参数模型法对上肢运动中参与动作的4块肌肉产生的sEMG信号分别进行特征提取,并分别作为基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络的输入,6个上肢运动作为输出建立表面肌电信号与上肢康复动作之间的关系.试验结果表明该方法利用sEMG准确地完成了对上肢康复动作的识别.该方法有利于提高中枢神经系统紧张度,促进血液循环,在康复的同时防止并发症的产生,更有利于提高患者运动积极性,保持患者正确运动的感觉. 展开更多
关键词 外骨骼式康复机器人 表面肌电信号 AR参数模型 L-M算法 BP网络
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基于SIFT特征匹配的图像拼接算法 被引量:27
16
作者 李云霞 曾毅 +1 位作者 钟瑞艳 郭涛 《计算机技术与发展》 2009年第1期43-45,52,共4页
基于SIFT特征匹配思想,提出一种快速、准确的图像拼接算法。SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度... 基于SIFT特征匹配思想,提出一种快速、准确的图像拼接算法。SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。在这一匹配思想的基础上结合多分辨率样条提出一种新的图像拼接算法,它采用多分辨率样条来确定拼接区域宽度和加权函数,使图像在不同分辨率下分别拼合,这样使拼合出的图像既清晰又光滑无缝。算法在大多数情况下能自动完成,实验结果证明该方法提高了拼接速度,降低了图像亮度差异的影响,使结果图像自然逼真。 展开更多
关键词 SIFT特征匹配 图像拼接 多分辨率融合RANSAC算法 L—M算法
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一种基于L-M算法的组合神经网络模糊控制器 被引量:10
17
作者 尹志宇 李青茹 +1 位作者 李文娜 马龙生 《电光与控制》 北大核心 2006年第1期73-77,共5页
提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marqua... 提出了一种基于L-M算法的神经网络模糊控制器。用两个相同的三层前向神经网络①和②来生成E和EC的隶属度,用三层前向神经网络③来实现模糊控制规则并生成控制输出,经过研究和对比选择了对于这3个网络来说最好的训练算法Levenberg-Marquardt算法。仿真结果表明了该控制器极好的控制性能。 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络 L-M算法
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基于L-M算法的雷达板级电路快速故障诊断 被引量:12
18
作者 李合平 邹明虎 +1 位作者 王志云 黄允华 《测试技术学报》 2004年第4期364-368,共5页
 新型雷达可更换的板级电路很多,为了快速诊断板级电路故障,将一种基于L-M算法的神经网络用于故障诊断;分析了L-M算法BP网络进行雷达板级电路故障诊断的原理;建立了故障诊断样本训练和测试平台;并以实例在该平台上对L-M算法BP网络进行...  新型雷达可更换的板级电路很多,为了快速诊断板级电路故障,将一种基于L-M算法的神经网络用于故障诊断;分析了L-M算法BP网络进行雷达板级电路故障诊断的原理;建立了故障诊断样本训练和测试平台;并以实例在该平台上对L-M算法BP网络进行训练和实际诊断.结果表明,该方法诊断准确性高,比其它方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题. 展开更多
关键词 L-M算法 BP网络 故障诊断 神经网络 快速诊断 测试平台 电路 诊断准确性 训练 方法
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非线性系统RBF神经网络多步预测控制 被引量:24
19
作者 樊兆峰 马小平 邵晓根 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1274-1278,共5页
针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略,通过误差修正参考输入的方法实现... 针对较强非线性的控制问题,提出一种以RBF神经网络为模型的多步预测控制方法.构建多步预测模型,并给出预测误差关于控制序列的雅可比矩阵的计算方法.利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法设计滚动优化策略,通过误差修正参考输入的方法实现了反馈校正,证明了控制系统的稳定性.仿真结果表明所提出的控制方法效果较好. 展开更多
关键词 预测控制 RBF神经网络 L—M算法 滚动优化
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混合威布尔分布参数估计的L-M算法 被引量:21
20
作者 凌丹 黄洪钟 +1 位作者 张小玲 蒋工亮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期634-636,640,共4页
混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解... 混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。 展开更多
关键词 L-M算法 混合威布尔分布 非线性最小二乘 参数估计
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