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571.
神经网络内燃机排放模型学习样本的选定 总被引:7,自引:2,他引:7
研究神经网络理论用于内燃机排放预测模型时学习样本的选取方法,针对内燃机工况变化的特点,对传统的正交设计法进行了改进,提出并验证了用考虑因素边界变化的正交设计法选取样本的可行性。研究结果表明,模型的预测精度随着正交表位级的增加而提高,即使只有3位级的正交表设计样本,也能建立预测误差低于5.7%的内燃机稳态排放特性预测模型,具有试验工作量小、简便易行的特点。 相似文献
572.
Feed forward neural net works such as multi-layer perceptron,radial basis function neural net-works,have been widely applied to classification,function approxi mation and data mining.Evolu-tionary computation has been explored to train neu-ral net works as a very promising and competitive al-ternative learning method,because it has potentialto produce global mini mum in the weight space.Recently,an emerging evolutionary computationtechnique,Particle Swar m Opti mization(PSO)be-comes a hot to… 相似文献
573.
随着斜拉桥跨度的增大,其几何非线性因素影响越来越明显,这就需要寻求考虑几何非线性影响的特大跨度斜拉桥施工线形预测方法。文章分析BP神经网络算法的基本原理及改进措施,借助Matlab语言建立预测模型,探讨其在特大跨度斜拉桥施工控制中的应用。以某主跨为1088m的特大跨度钢箱梁斜拉桥为工程背景,验证该方法的合理性和可行性,为同类型桥梁的线形控制提供参考。 相似文献
574.
针对BP神经网络存在收敛到局部极小问题,研究了直接利用遗传算法训练BP网络的方法和结合遗传算法训练网络初始权值的BP算法;通过简单异或问题说明了第一种方法所需训练时间较长;将第二种用于解决结构损伤识别问题,得到较好结果,说明利用遗传算法训练初始权值可以克服BP神经网络局部极值点问题,加快网络的收敛速度。 相似文献
575.
根据结构在损伤前后其固有频率的变化能够反映出结构的损伤信息这一特征,以洛河大桥为工程背景,通过BP神经网络模型在考虑无噪声和有噪声两种情况下分别对钢板梁桥整体损伤程度进行识别与诊断的研究.通过利用ANSYS软件提取出该桥在损伤前后的固有频率,并将其变化率作为网络的输入向量对网络进行训练,同时将该桥固有频率的实测值作为网络模型的测试向量,从而对钢板梁桥整体损伤程度进行准确的诊断. 相似文献
576.
针对现代工业大型复杂系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点,提出了一种用神经网络进行传感器故障诊断的方法.以凝汽式汽轮机调速系统中的转速传感器为例进行了传感器故障诊断研究,给出了仿真实现结果,并加以分析.仿真结果表明,所提出的利用神经网络进行传感器的故障诊断的方法具有可行性. 相似文献
577.
针对城市交通流时变的特点,提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法,该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间,并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明,该控制器具有学习和泛化能力,可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。 相似文献
578.
579.
针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值. 相似文献
580.
针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。 相似文献