基于小波和RBF神经网络的多传感器时间对准算法研究

提出利用小波降噪和RBF神经网络进行时间对准算法,该方法先对采集到的数据进行降噪处理,为下一步操作提供准确数据;然后利用RBF神经网络将不同传感器采集不同采样周期的数据对应到同一个时间点上,进行多传感器时间对准,为后面数据特征提取和数据融合提供高精度数据支持。通过仿真结果与其它方法的对比可得该方法运算速度快,具有数据修正能力和精确度高的特点,适用于多传感器的时间对准。     

机械振动源的联合块对角化盲分离算法

基于QR分解建立一种新的非正交联合块对角化（joint block diagonalization,JBD）（QRJBD算法）的振动源盲分离方法.该方法具有对目标矩阵的限制少、复杂度低、易于收敛到全局最优解等优点.结合双层加肋圆柱壳体结构的振动信号分离试验,从算法的收敛性、目标矩阵的数目、随机噪声水平、子块矩阵的维数等方面对QRJBD方法的性能进行了研究.由此,选取合理的算法参数,实现振动源信号的盲源分离,且分离精度和时间均优于现存常用的方法,充分说明新算法在振源分离中既保持了效率又提高了分析的准确性.     

混合径向基神经网络对货运量的预测

为了定量预测多个外部因素影响下的货运量,建立了混合径向基神经网络模型.该模型以径向基神经网络为模型主体,并结合二阶振荡粒子群优化算法和灰色预测方法构成混合预测模型.该神经网络模型的参数设置更加简便,收敛速度更快.实例预测得到的结果相比较其他预测方法绝对误差值更小,误差变化范围更加稳定,证实了该神经网络模型的有效性,表明了其在多因素影响下的货运量预测中具有很好的适用性.     

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.     

甲醇-柴油双燃料发动机甲醇泄漏故障预诊断研究

甲醇作为发动机的替代燃料被广泛应用,然而甲醇腐蚀性较强,易腐蚀管路导致泄漏.针对现有发动机故障诊断系统无法预测甲醇腐蚀泄漏的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和萤火虫概率神经网络(FAPNN)的故障预诊断方法.对发动机供醇管道振动信号进行EMD分解,并提取能量熵作为信号特征.将能量熵矩阵输入FAPNN模型中,识别供...     

公交客流预测的神经网络模型

通过分析神经网络的作用机理和公交年客流量的影响冈素,以城市人口、居民收入、生产总值等9个因素作为输入神经元,输出神经元为每年的公交客流量,建立了公交客流预测的径向基神经网络模型(RBF)和BP神经网络模型,以合肥市公交量的调查数据为例,对网络进行学习与训练仿真实验,结果表明所建模型具有较高的预测精度,效果较好.     

遗传—神经网络在交通流预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的遗传算法,分别利用其局部和全局寻优能力强的特点,综合为一种新的优化算法,并将改进的算法应用于交通流预测中。结果表明,改进方法的预测效果优于单一使用BP神经网络进行预测的效果。     

基于熵值法的城市汽车保有量组合预测

分析灰色系统、多元回归、指数平滑、神经网络4种预测方法的特点并利用它们分别对城市汽车保有量进行预测,在此基础上通过熵值法确定各预测模型的加权系数,建立组合预测模型,最后将1995-2007年汽车保有量的各预测值与实际值进行比较,结果表明该组合预测法精度较高,实用性更强。     

小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。     

样本复杂性估计算法优化神经网络结构

在神经网络结构寻优中,样本复杂性估计算法是期望在寻优之前先对问题的规模有所估计,进而根据规模给出一个结构,使之不用从最小结构开始一一尝试。频域分析及仿真实验结果均证明了此算法的有效性。