基于BP神经网络的卷烟零售量价控制研究

针对烟草营销中卷烟货源投放总量难以准确控制的问题,通过分析各区域货源投放量、实际销售量与零售价格之间的相互关系,采用BP神经网络预测,建立了卷烟零售量价控制模型,据此来调控各品类的投放量,测试结果表明有较好的预测准确度。     

神经PID控制在双容水箱液位控制的实验研究

针对大滞后、非线性的二容水箱实验系统,进行了BP神经网络整定参数的PID控制策略研究．论文分析了控制系统的特点,设计了神经PID控制器结构,推导控制算法,在MATLAB语言环境下编写仿真控制程序,并将程序应用于实验系统,实验系统运行结果表明控制方案的有效性和正确性．     

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

基于实例改进的BP算法的联合应用

BP(Back Propagation)神经网络模型是当今的科学技术领域中应用最为广泛的一种，其突出优点是具有很强的非线性映射能力以及根据具体问题灵活处理的柔性的网络结构。但是目前BP网络还存在一些缺陷，如训练时间长、易陷入局部极小等。分析BP神经网络的几种优化算法，实例证明这些优化算法的联合应用可以提高网络的性能。     

基于BP神经网络的人口预测方法研究

对人口数量的准确预测可以为制定社会经济可持续发展计划提供重要依据.文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2002年至2015年全国乡镇人口中0~17岁年龄段的人口进行了预测.实践证明,该模型编程简单,还能克服常规语言建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点.     

基于BP神经网络的交通异常事件自动检测算法

对现有公路交通异常事件自动检测算法进行介绍,在此基础上提出从人工神经网络角度方向建立检测模型,摆脱以往使用仿真数据研究的局限,利用广深高速实测交通异常事件数据对BP神经网络（Back Propagation NN）在交通异常事件自动检测算法中的应用进行研究。结果表明BP神经网络算法具有检测率高、误报率低和检测速度快等优点。     

基于BP神经网络的CPI预测模型

采用归一化数据处理方法,选择神经网络的训练样本,利用神经网络的结构特性及Matlab的人工神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的CPI预测系统的数学模型.利用该模型对2008年山东省居民消费价格指数进行预测,通过前4个月的数据分析,模型的预测值与实测值的误差为0.91%.     

基于BP神经网络的预测模型

预测是数据分析的基本任务之一,传统方法对非线性数据的预测不易找到简单而有效的模型,神经网络的产生为处理非线性问题提供了一条新途径。文中运用智能计算技术建立了BP网络模型。通过珠江三角洲天河水文站的水位预测结果表明,BP网络模型有较好的泛化能力,预测更为可靠。     

基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

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。     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.     

A study of maneuvering control for an air cushion vehicle based on back propagation neural network

A back propagation (BP) neural network mathematical model was established to investigate the maneuvering control of an air cushion vehicle (ACV). The calculation was based on four-freedom-degree model experiments of hydrodynamics and aerodynamics. It is necessary for the ACV to control the velocity and the yaw rate as well as the velocity angle at the same time. The yaw rate and the velocity angle must be controlled correspondingly because of the whipping, which is a special characteristic for the ACV. The calculation results show that it is an efficient way for the ACV's maneuvering control by using a BP neural network to adjust PID parameters online.     

基于单神经元自适应PID控制的共轨压力控制研究

对共轨系统油轨压力的控制方法进行了理论与实验研究.设计了单神经网络自适应PID控制器,相应的控制程序在Labview环境下进行了实现.在试验台上对单神经元自适应PID控制与常规PID控制进行了对比.试验结果表明:对共轨系统油轨压力采用单神经元自适应PID控制,其控制效果好于常规PID控制,并且其控制误差更小.     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

柴油机中压共轨系统共轨油压控制研究

介绍了一种柴油机中压共轨系统，并分析采用PID控制，模糊控制及模糊-PID控制对共轨油压进行控制研究，实验结果及分析表明采用模糊PID控制方法可以获得较好的控制效果。共轨油压在宽广的工作范围内，响应速度快，静差小，超调小，系统稳定。     

高速公路就地热再生路面质量动态控制

结合苏州苏嘉杭高速公路车辙改善工程,介绍了就地热再生混合料设计及施工过程质量控制方法,从过程控制入手分析总结了就地热再生沥青混合料质量控制方法,并对应用效果进行了跟踪观测。观测结果表明,就地热再生混合料施工质量得到明显改善。     

调度集中系统中双机热备机制的实现

研究了调度集中系统中双机热备的实现方案.给出了故障定义原则,详细讨论了双机之间的基本倒机原则及倒机优先级,并进一步给出了双机热备机制的工作原理流程图,列出了双机热备机制中的状态转移.本文提出的双机热备实现方案已在FZj-CTC型分散自律调度集中系统中得到了应用,应用结果表明,本方案切实可用.对于高可靠的应用要求,本文具有良好的借鉴作用.     

基于PID的船舶航向控制

文章根据实船参数设计出PID自动舵,并在此基础上对控制器进行了模糊控制优化,在simulink环境下进行了仿真检验,最后对仿真结果进行了比较。结果表明,PID船舶航向控制器具有更强控制性和稳定性。