船舶柴油发电机转速神经网络模型参考自适应控制

结合人工神经网络与模型参考自适应控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络自适应控制。对由传感器检测后获取的特征值进行归一化处理,把经过处理的特征值作为神经网络的输入样本集,设计输出样本集,建立BP神经网络和ELMAN神经网络,用整理后的数据训练神经网络,使神经网络实现转速的自适应控制功能,并对神经网络模型进行仿真测试。仿真结果表明该方法控制精度高,动、静态特性好。     

船舶柴油发电机转速神经网络容错控制

结合人工神经网络与智能容错控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络容错控制。对由故障诊断后获取的特征值进行归一化处理,把经过处理的特征值作为神经网络的输入样本集,设计输出样本集,建立BP神经网络和ELMAN神经网络,用整理后的数据训练神经网络,使神经网络具有容错控制功能,并对神经网络模型进行仿真测试。仿真试验显示可以实现对船舶电力系统容错控制,保证船舶的安全运行。     

基于模糊神经网络的水下机器人推进系统故障诊断

为了解决水下机器人推进系统运行可靠性问题，提出一种基于模糊神经网络的机器人推进系统故障诊断方法，用以解决故障诊断过程中信息的不确定性问题，并提高推进系统的整体可靠性。该方法在常规神经网络基础上，引入模糊推理形成一种新型模糊神经网络结构，提出一种最小调整的模糊神经网络学习率，完成模糊神经网络训练算法的推导。通过对水下机器人实施定速直航与转向等试验完成神经网络的在线训练，利用已完成训练的神经网络对机器人进行运动建模。通过比对神经网络模型估计值与机器人传感器的实测值获取残差信息，并对残差进行故障信息提取以实现故障诊断。将上述方法应用于仿真试验中，结果表明，基于模糊神经网络水下机器人推进系统故障诊断方法具有较高的可行性和有效性。     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

针对传统BP神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的BP神经网络预测方法,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立路基沉降预测模型。该模型可克服BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型对比,结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用。     

基于广义回归神经网络的路基沉降预测

为了对路基沉降变化规律进行预测,避免发生工程事故,提出了将广义回归神经网络模型应用于软土地基沉降预测中的方案。通过广义回归神经网络的基本理论和概念,采用实际工程数据,用 BP 神经网络方法和广义回归神经网络方法进行了预测分析,比较了2种方法的3组预测结果。工程实例预测结果表明,广义回归神经网络方法的均方误差和决定系数表现都优于 BP 神经网络方法;证明该方法是可行且有效的。     

基于BP神经网络的横向受荷桩承载力预测

为研究横向受荷桩的承载性状,基于BP神经网络对其承载力进行预测。选取桩径、桩入土深度、荷载的偏心距、土的不排水抗剪强度作为神经网络的输入,得出黏土中横向受荷桩承载力的BP神经网络预测模型,发现训练BP神经网络时,桩承载力的拟合值与实测值的相对误差平均值为4.54%;检验BP神经网络时,桩承载力的预测值与实测值的相对误差平均值为5.39%。结果表明,建立的基于BP神经网络的黏土中横向受荷桩承载力预测模型是可行的。     

柔性结构神经网络分布式振动控制

提出采用分布式控制解决柔性结构振动问题,并且控制形式简单,便于控制力的实施。结合神经网络可以解决常规分布式控制难于解决的非线型耦合问题。神经网络采用非线性自回归移动平均移动方法,提高了神经网络的运算速度快。最后,在不同作动力情况下,将集中式神经网络控制和分布式神经网络分别采用相同的最大作动力对作动器/结构耦合系统进行控制。结果表明,分布式神经网络控制在采用较小的控制力情况下,取得了更好的控制效果。     

基于BP神经网络的冲积河床桥墩局部冲刷深度预测模型

桥墩局部冲刷深度是确定桥墩基础埋深的重要依据,过大的冲刷是桥梁水毁的主要原因之一.利用神经网络和一些实测数据建立BP神经网络模型,进行冲刷深度的预测,用收集到的桥墩局部冲刷数据样本训练并测试BP神经网络模型.测试结果表明由BP神经网络模型得出的桥墩局部冲刷深度预测值与实测值比较吻合,说明该神经网络模型预测桥墩局部冲刷深度是可行的、有效的.     

径向基神经网络实现红外目标检测

本文分析了径向基神经网络的优点,并详细地描述和设计了基于径向基神经网络的红外目标检测,在设计神经网络的过程中,阐述了神经网络的隐层、输出层的节点数以及学习速率等,最后将其应用到实际检测中,通过实验结果可以看出,本文所采用的径向基神经网络在红外目标检测方面具有良好的逼近性和收敛性。