故障树和神经网络在遥测装备故障中的研究

论文通过分析遥测装备的故障特性及其原因,结合对遥测装备变频单元故障树的定性和定量分析。构建了基于故障树的人工神经网络故障诊断断系统,根据系统编写了相应的程序以实现功能。通过实例验证了方法的实用性和有效性,增强了遥测设备的智能故障诊断能力。     

基于BP人工神经网络的滑坡预测分析

文章以汶川地震引发的滑坡为研究对象,以震中距、地震烈度、坡度、前缘高程、坡高和岩性等影响坡体稳定性的因素为切入点,利用BP人工神经网络对实际坡体的稳定性进行了预测分析。结果表明,BP人工神经网络方法能有效预测坡体的稳定情况。     

基于PSCAD/EMTDC的舰船电力系统智能保护仿真研究

相对于传统电力系统,现在大型船舶电力系统负载更大,结构更加复杂,传统的电力保护越来越不能适应现代智能电网的要求,电力保护系统的智能化及自动化成为了其发展方向。基于神经网络的智能电力保护网络检测传输网络电流(包括两相及三相电流)有效值,并根据检测值自适应调整保护电流。本文分析现代船舶电力保护系统架构,构建基于PSCAD/EMTDC仿真模型,在此基础上提出基于神经网络的智能保护方法,最后进行仿真。     

量子神经网络技术在船舶电力系统中的应用

短期负荷预测是一种电力系统优化调度工具。其不仅可为电网调度及发、供电计划提供有效的指导,而且可以保障电力系统安全和高效的运行,达到节约经济的目的。本文在分析影响船舶电网短期负荷的因素基础上,提出基于量子神经网络技术的船舶电网短期负荷预测法。     

基于改进神经网络算法的舰船操纵性能预报系统

针对传统舰船操纵性能预报系统预报精度低、稳定性差、效率慢等弊端,设计一种新的基于改进神经网络的舰船操纵性能预报系统。对标准神经网络算法容易陷入局部最优解的不足进行改进,用共轭梯度法取代原梯度下降算法,介绍了改进后的神经网络算法。通过矩阵方式对舰船操纵稳定性的构成进行描述,利用改进的神经网络算法设计舰船操纵稳定性预报系统。实验结果表明,所设计系统预报精度高、稳定性强、效率快,能有效完成舰船操纵稳定性的预报。     

陆战场 ISR 无人机威胁分析及其评估模型研究

分析陆战场中情报、监视和侦察（IS R ）无人机的威胁影响因素及其特点,构建了IS R无人机威胁评估指标体系,利用遗传算法优化了BP神经网络评估模型,针对ISR无人机的威胁进行评估分级,仿真结果实际可行,为陆战场中无人机的编队模式和航路优化提供了可靠依据。     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

基于SOM的我国民用机场分类研究

科学准确地对民用机场分类可以将机场自身定位,为机场发展及评估提供可靠依据,具有重要的现实意义。本文选用了15个影响我国机场分类的关键因素,运用神经网络技术中的自组织映射(Self-Organizing Map,文中简称SOM)将我国民用机场进行了细分,并分析了各类机场的特点。结果表明,SOM能很好地应用于我国民用机场分类,是一种科学、有效的分类方法。     

基于Matlab的BP神经网络的电控发动机故障研究

基于Matlab的BP神经网络,对电控发动机的故障进行研究。采集电控发动机故障数据,运用BP神经网络建立了故障诊断模型,并对几种常见故障进行了诊断,诊断结果表明BP神经网络在电控发动机故障诊断研究方面具有一定的实用价值。     

基于神经网络的桥梁施工控制研究

将神经网络方法结合Matlab用于处理大跨度预应力混凝土连续梁挢施工控制中的箱粱线形控制的误差预测和调整。由于受诸多因素影响,标高的实测值与理论计算值有一定的差异,只有通过前期预测和后期调整相结合,才能保证成桥实际状态同设计要求一致。神经网络可利用实测样本的自学习达到到此目的。应用实例表明神经网络法的预测精度高,这对同类桥梁的施工控制具有一定指导意义。