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基于MATLAB的单输出PID神经元网络仿真研究
1
作者 邢仁周 程辉 《工业控制计算机》 2015年第9期45-47,共3页
讨论了单输出PID神经元网络,根据神经元网络的自学习给出其迭代步骤,并编写了Matlab仿真程序,进行仿真研究。仿真结果表明,单输出PID神经元网络程序编写正确,符合PID控制规律,改变其学习率,当学习率提高时收敛速度加快,但震荡幅度提高,... 讨论了单输出PID神经元网络,根据神经元网络的自学习给出其迭代步骤,并编写了Matlab仿真程序,进行仿真研究。仿真结果表明,单输出PID神经元网络程序编写正确,符合PID控制规律,改变其学习率,当学习率提高时收敛速度加快,但震荡幅度提高,当学习率为1时,输出很快达到稳定。 展开更多
关键词 神经网络 spidnn 迭代程序 仿真
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电力系统短期负荷预测的多神经网络Boosting集成模型 被引量：8
2
作者 高琳 高峰 +1 位作者 管晓宏 周佃民 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1026-1030,共5页
提出了一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在Boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保... 提出了一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在Boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保证了两者的一致性.进而采用美国加州电力市场的实际数据,建立了由多个神经网络集成的电力系统短期负荷预测模型.预测结果表明,与传统的单网络预测模型相比,Boosting集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,增强网络结构及模型选择的可靠性,获得更高的预测精度. 展开更多
关键词 短期负荷预测 BOOSTING算法 神经网络集成 电力系统
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CMAC算法收敛性分析及泛化能力研究 被引量：29
3
作者 何超 徐立新 张宇河 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期523-529,534,共8页
利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理 ,在不附加特殊条件的情况下 ,证明了CMAC算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理 ,对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广和改进。在此基础上提出一种学习率自寻优的 CMAC改进算... 利用矩阵理论和线性方程组迭代收敛的一般性原理 ,在不附加特殊条件的情况下 ,证明了CMAC算法在批量和增量两种学习方式下的收敛定理 ,对在关联矩阵正定条件下得出的结论进行推广和改进。在此基础上提出一种学习率自寻优的 CMAC改进算法 ,并提出一种简单可行的评价 CMAC网络整体泛化性能的指标。通过计算机仿真验证了收敛定理的正确性和改进算法的优越性 。 展开更多
关键词 收敛性 泛化能力 人工神经网络 CMAC算法 学习算法
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双混沌神经网络及其在优化问题中的应用 被引量：2
4
作者 任海鹏 陈玲娟 韩崇昭 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期1366-1371,共6页
分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代... 分析了三种现有的混沌神经网络模型的优化性能,针对目前混沌神经网络收敛率不高和搜索时间较长的问题提出了一种双混沌神经网络。它不同于以往的混沌神经网络改进方法,不是延长退火时间或改变混沌程度来提高网络性能,而是通过混沌迭代搜索使混沌神经网络在有限步内找到全局最优解的初值来提高收敛率与收敛速度。这种方法能使混沌神经网络在应用中具有更好的全局优化能力,并且可以缩短混沌神经网络的搜索时间,对旅行商问题求解的仿真对比和函数优化问题的仿真,说明了新方法比现有方法具有更好的收敛率和更短的搜索时间。 展开更多
关键词 暂态混沌神经网络 模拟退火 混沌迭代 双混沌神经网络 旅行商问题
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基于BP神经网络的铲斗焊接残余应力预测 被引量：5
5
作者 俞勇 黄莉 《机械设计与制造工程》 2013年第5期79-82,共4页
以特大型挖掘机铲斗体为研究对象,运用有限元软件对其焊接过程进行了数值模拟。采用顺序耦合热应力分析法将温度场和应力场进行耦合,针对不同焊接工艺,分别研究了焊接速度、焊接电压、焊接电流因素对焊接残余应力的影响。建立了预测焊... 以特大型挖掘机铲斗体为研究对象,运用有限元软件对其焊接过程进行了数值模拟。采用顺序耦合热应力分析法将温度场和应力场进行耦合,针对不同焊接工艺,分别研究了焊接速度、焊接电压、焊接电流因素对焊接残余应力的影响。建立了预测焊接残余应力的BP神经网络模型,并准确预测了焊接速度、电压、电流不同情况下的残余应力,对优化焊接工艺参数、提高焊接质量有一定参考价值。 展开更多
关键词 铲斗 数值模拟 焊接工艺 BP神经网络 残余应力
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PID神经网络的研究和改进 被引量：1
6
作者 卢萍 金朝永 《广东工业大学学报》 CAS 2011年第4期55-58,共4页
针对PID神经网络能根据控制效果进行在线自学习调整及具有无静差控制效果等特点,通过分析PIDNN控制算法存在的局限性,提出了对误差进行分级的改进算法.对改进的算法进行仿真,结果证明该方法能有效地改善网络的性能.
关键词 收敛速度 误差迭代 神经网络 仿真 PID控制
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由粗到细的颅骨点云模型配准方法 被引量：1
7
作者 赵夫群 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第12期26-29,35,共5页
颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准精度对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨配准的精度,并解决分辨率差异较大颅骨的配准问题,本文提出了一种由粗到细的三维颅骨点云模型配准方法。首先,采用基于神经网络(NN)的点云配准算法... 颅骨配准是颅面复原的一个重要步骤,其配准精度对复原结果有着重要的影响。为了提高颅骨配准的精度,并解决分辨率差异较大颅骨的配准问题,本文提出了一种由粗到细的三维颅骨点云模型配准方法。首先,采用基于神经网络(NN)的点云配准算法实现颅骨粗配准;然后,通过添加尺度因子和模拟退火系数以改进迭代最近点(ICP)算法并实现颅骨细配准,大大提高了颅骨细配准的精度和速度,从而实现颅骨的精确配准。将一个未知颅骨与颅骨库中的300个颅骨进行配准试验,结果表明,基于NN的点云配准算法可以实现颅骨的初始配准,并且改进ICP算法在细配准阶段的配准精度和速度,比ICP算法分别提高了约30%和50%。因此,提出的由粗到细的点云配准算法是一种有效的颅骨配准算法,可以实现三维颅骨点云模型的精确配准。 展开更多
关键词 颅骨配准 神经网络 迭代最近点 尺度因子 模拟退火
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基于改进神经网络的离心泵性能预测模型构建 被引量：2
8
作者 孔琳 《小型内燃机与车辆技术》 2018年第4期60-63,共4页
针对当前离心泵运转中存在效率低以及容易出现驼峰等现象,进而造成离心泵运行不稳定的问题,结合当前的智能算法,提出一种基于改进BP算法的离心泵性能预测方法。对此,首先就离心泵的主要性能参数进行了分析,从而为后续的研究奠定基础理... 针对当前离心泵运转中存在效率低以及容易出现驼峰等现象,进而造成离心泵运行不稳定的问题,结合当前的智能算法,提出一种基于改进BP算法的离心泵性能预测方法。对此,首先就离心泵的主要性能参数进行了分析,从而为后续的研究奠定基础理论知识;其次,对当前的BP神经网络算法进行分析,并结合遗传算法在全局搜索方面的优势,对改进算法的步骤进行设计;最后,以52组离心泵运转数据作为训练样本,以5组数据作为测试样本,并设定9组输入参数,以扬程和效率作为输出,对上述的模型进行验证。结果表明,无论是在预测趋势,还是在迭代次数和收敛方面,设计的算法都具有很强的优势,进而验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 离心泵 遗传算法 迭代次数 仿真
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基于误差分级迭代法的基坑变形预测 被引量：6
9
作者 刘晶磊 张国朋 +1 位作者 张冲冲 张楠 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第14期5822-5827,共6页
BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能。通过对比分析误差分级迭代法... BP(back propagation)神经网络算法在变形预测方面存在收敛速度慢、学习效率低、容易陷入局部最小值等问题,直接影响预测结果的精准性,利用误差分级迭代法优化的神经网络能够更好地降低误差,提升预测性能。通过对比分析误差分级迭代法与BP神经网络的优势,建立误差分级迭代法模型并编制误差分级迭代法变形预测程序。采用基坑工程实测数据,经过误差分级迭代法优化后神经网络的最大误差为0.96%,与径向基神经网络预测精度相比提高3.5%,利用误差分级迭代法预测基坑变形结果其精准性较高,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 基坑变形 误差分级迭代 BP神经网络 仿真 优化算法 径向基 预测
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基于BP算法的地下水模拟中加速因子的确定
10
作者 马荣 刘继朝 +1 位作者 石建省 王虎 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第1期51-56,共6页
在大型线性方程组的超松弛迭代法求解中,加速因子经常难以确定.应用BP神经网络对其进行训练学习,经过对比分析,得到最佳模型,应用该模型可快速确定加速因子.将该方法应用于石家庄市栾城水文试验基地,计算结果表明,BP人工神经网络有效地... 在大型线性方程组的超松弛迭代法求解中,加速因子经常难以确定.应用BP神经网络对其进行训练学习,经过对比分析,得到最佳模型,应用该模型可快速确定加速因子.将该方法应用于石家庄市栾城水文试验基地,计算结果表明,BP人工神经网络有效地解决了地下水数值模拟中加速因子难以确定的问题. 展开更多
关键词 地下水数值模拟 加速因子 超松弛迭代法 神经网络
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