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基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
针对脉冲TIG焊动态过程控制提出了一种基于BP神经网络的多变量模糊自整定PID控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合,非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则,实现PID参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力,以及PID控制的普遍适用性。 相似文献
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张庆年 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》1999,23(4):272-275
分析了神经网络的特性,比较研究了前馈神经网络隐层神经元个数对神经网络的学习速度与效果的影响,探讨了隐层神经元个数与输入层变量个数之间的关系。提出了提高神经网络仿真效果的一种方法。 相似文献
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BP神经网络主成分分析法在交通需求预测中的应用 总被引:10,自引:2,他引:10
主要介绍用主成分分析法对输入变量进行预处理的方法,解决了由于输入变量过多所造成的BP神经网络系统效率下降的问题,用实例证明,BP神经网络主成分分析法模型在模拟预测中与一般的BP神经网络模型相比有较好的效果。 相似文献
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罗四维 《北方交通大学学报》1995,19(4):533-535
处理具有并行性人工神经网络算法的神经网络计算机结构实质上就是一个多处理机结构,但是在构造具体结构等方面还应根据神经网络的特点进行特殊考虑。本文论述了设计神经网络计算机时重点考虑的几个问题,如模式联想与自联想、紧耦合与松散耦合、容错等问题。 相似文献
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提出一种基于循环多层神经网络的联想存贮器模型,它同时具备Hopfield联想存贮器神经网络以及多层前向神经网络的特性,可以用于构造自相联存贮器和模式识别。作为联想存贮器,其存贮记忆能力强于Hopfield网络。还证明Hopfield网络仅仅是基于循环多层神经网络的联想存贮器的一种特例。 相似文献
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《湖北汽车工业学院学报》2016,(2)
为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。 相似文献
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����Elman������ĵ�·����ʱ��ͨ��Ԥ�ⷽ�� 总被引:3,自引:0,他引:3
以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络. 相似文献
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在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的. 相似文献
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本文根据构建的遗传算法优化的RBF神经网络模型,提出了公路隧道群交通事故微观预测方法,对以任意断面为中心的单元长度内的交通事故率进行合理预测,为公路隧道群事故多发点的鉴别及预防管理措施的制定提供理论支撑。最后,以西汉高速公路隧道群区段为例,以调研所得的交通事故微观预测模型参数基础资料,运用本文构建的预测模型进行工程实践应用分析,同时与传统的RBF神经网络预测结果进行对比,分析说明遗传算法优化的RBF神经网络预测模型的科学性及可行性效果良好。 相似文献
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输电线路故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。针对传统分形维数的局限性,本文提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,LMD)-形态学的分形维数-Elman神经网络的输电线路故障选相新方法。该方法通过对故障电流进行相模转换后,对单一线模分量进行LMD分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后选取前4个PF分量进行数学形态学的分形维数估计,最后形成特征向量作为Elman神经网络的输入参数。仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,与传统的BP神经网络相比,Elman神经网络具有更好的效果,为准确判断输电线路故障选相提供了一种快速有效的新方法。 相似文献
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高亦峰 《湖北汽车工业学院学报》1998,(1):54-60
本文针对具有非线性和不确定性的控制对象,提出了一种基于前向神经网络的自适应PID控制系统算法。并根据其特点,提出学习步长模糊校正的方案.这种控制系统综合了神经网络、模糊决策和PID控制的优点,易于实现,仿真结果表明该控制系统对非线性被控对象具有比较好的控制效果。 相似文献
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利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型.该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点.结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比.计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景. 相似文献
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BP神经网络在工程造价估算中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
运用BP神经网络方法,对土木工程造价做有益的探讨。利用神经网络可以节省时间,减小历史状况对价格估算的影响,也有利于应用工程量清单为基础的国际惯例。并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。 相似文献
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利用神经网络的非线性映射特性,将神经网络应用于非线性系统辨识。利用径向基神经网络来辨识非线性系统,并对两种不同RBF神经网络辨识算法进行比较。仿真结果表明,改进的算法具有学习速度快,辨识精度高的特点。 相似文献
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分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值. 相似文献