神经网络与D-S证据理论分层融合的柴油机综合故障诊断方法研究

针对柴油机传统故障诊断方法处理数据量大、故障类型复杂多变的问题时存在诊断准确率不高的现状,利用数据融合原理,将神经网络和证据理论进行有机的结合,提出了神经网络和证据理论分层融合的柴油机故障综合诊断方法.该方法通过并行神经网络的结构提高局部诊断网络的诊断能力,并给出了基本可信度分配的客观化方法,充分利用各种故障的冗余和互补信息,可显著提高故障诊断的准确率.诊断实例表明,该方法能显著提高柴油机故障诊断系统的效率.     

基于粗糙集和RBF神经网络的高速公路路面使用性能评价研究

利用可辨识矩阵对影响路面使用性能评价的宽泛指标集进行分类、约简,得出对路面使用性能评价最有影响的数据指标,建立RBF神经网络模型,并把处理后的数据指标作为RBF神经网络的输入进行训练、仿真.通过实例,给出了该方法的具体实现过程.与没有采用指标约简的RBF神经网络进行结果对比,该方法在路面使用性能评价上更具有实用性、有效性和可靠性.     

城市交通流量短时预测的支持向量机方法

提出基于支持向量机的短时交通流量预测模型,对城市交通本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明:基于支持向量机的预测模型模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。     

神经网络组合模型在刘翔比赛成绩预测中的应用

影响体育比赛成绩的因素很多,传统的体育预测方法很难得到满意的预测结果.神经网络预测模型具有很强的非线性映射,在许多领域都有很好的应用.通过建立BP、RBF、Elman神经网络模型及组合模型,分别对刘翔110 m栏成绩进行预测.从预测结果看,最优线性组合模型的预测精度更高,具有更好的应用价值.     

基于小波分析和神经网络的异步电机早期故障诊断

针对异步电机早期定子故障诊断,根据电机定子故障的特点,采用小波变换极大模分析法检测故障信号突变点的位置;利用小波包各个频带能量的变化完成能最特征提取,采用BP神经网络故障识别算法识别电机的各种运行状态来诊断电机早期故障.仿真实验结果表明,小波分析和神经网络算法的结合能有效定位并检测异步电机的早期故障.     

神经网络-PID在船舶核动力装置蒸汽发生器水位控制中的应用

利用BP神经网络的学习功能来调整蒸汽发生器水位控制器PID的参数,使其跟随功率的变化,从而跟踪模型的变化.以典型的五种工况下的蒸汽发生器模型为基础,按照给定的要求,分别设计得到相应的PID水位控制器.以功率和相应的PID控制器增益作为神经网络的输入、输出变量来设计和训练BP神经网络,并以训练好的神经网络和PID控制器组成神经网络-PID控制器应用到蒸汽发生器水位控制系统中,并利用MATLAB进行仿真.仿真结果表面神经网络-PID具有非常好的适应性.     

基于BP神经网络的船舶企业员工综合评价模型

为了保障船舶工业企业内部对其员工的使用管理和评价上的客观性和准确性,提出基于BP神经网络的综合评价方法,在建立了员工评价的指标体系基础上建立了基于BP神经网络的评价模型,将评价员工综合素质的指标值作为模型的输入量,评价结果作为模型输出量,用样本对神经网络进行训练,利用收集的中国船舶工业集团某造船企业管理执行层员工信息,使用MATLAB对模型进行模拟仿真训练,用验证样本对评价模型检测,检测结果是仿真输出与期望输入基本一致,说明网络合理,评价模型能够较好对船舶企业员工的综合素质进行评价.     

基于补偿模糊神经网络的汽车双离合器式自动变速器起步控制策略研究

利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型.针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略.采用起步时间、滑摩功、冲击度、发动机最高转速和同步转速等指标检验仿真结果.结果表明,基于补偿模糊神经网络的起步控制策略在各性能指标方面均优于原控制策略,并具有较强的自适应能力.     

高速公路入口匝道动态响应调节算法设计

论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。     

基于BP神经网络的交通事故预测模型及仿真

交通事故的发生,受人、车、路、环境、管理等多方面因素的影响,存在很大的不确定性。利用BP神经网络,建立交通事故预测模型,并用Matlab仿真,验证模型的精确性。