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基于人工神经网络的离心泵叶轮边界涡量流预测 认领 被引量:2
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作者 赵斌娟 刘琦 +3 位作者 付燕霞 赵尤飞 廖文言 谢昀彤 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期127-132,共6页
根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内... 根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内表面的BVF分布,建立可用于训练人工神经网络的初始样本集;再利用63个初始样本建立离心泵叶轮几何参数和边界涡量流的非线性映射关系,并用剩余的7个校对样本进行测试.根据神经网络预测结果和数值模拟计算结果的误差分析,确定最适用于离心泵叶轮边界涡量流预测的神经网络类型.研究表明:径向基(RBF)神经网络的预测精度高于BP神经网络,其训练时间更短、运行稳定性更高;径向基函数的宽度对RBF神经网络的预测性能有较大影响,当径向基函数宽度取0.3时,RBF神经网络的预测性能最佳,预测误差仅0.0203;RBF神经网络预测所得叶轮内表面的边界涡量流分布,可以作为评价叶轮水力设计优劣的重要指标,进而指导叶轮机械的优化设计. 展开更多
关键词 离心泵叶轮 边界涡量流 径向神经网络 BP神经网络 径向函数宽度
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基于改进均匀设计表框架结构损伤识别方法与实验验证 认领
2
作者 付伟庆 邵会辰 张春巍 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第15期6174-6181,共8页
为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法... 为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法以平面单元模态应变能变化率作为损伤指标,采用改进均匀设计表,选择具有代表性的损伤工况作为广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的训练样本,对损伤位置进行识别;在确定损伤位置的前提下,利用径向基(radical basis function,RBF)神经网络对损伤程度进行识别。通过分步方法确定框架柱构件的损伤位置与损伤程度。数值模拟与试验验证了所提出方法的有效性。平面单元模态应变能变化率识别指标克服了空间结构模态振型不完备的缺陷,两步识别法避免神经网络训练时不收敛、趋于局部最小值等缺陷。该方法可用于框架结构柱损伤的位置确定和损伤程度识别。 展开更多
关键词 损伤识别 广义回归神经网络 径向神经网络 改进均匀设计表 框架结构
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基于GPN径向基神经网络的边缘检测方法 认领
3
作者 刘洋 杨晟院 钟雅瑾 《计算机系统应用》 2020年第3期140-147,共8页
在基于神经网络的边缘检测模型中,大部分模型的检测效率不高,检测效果也有待提升.本文受人眼视觉系统特性的启发,提出了一种新的基于GPN(Gaussian Positive-Negative)径向基神经网络的边缘检测方法.首先,本文构造了一种新型的基于GPN径... 在基于神经网络的边缘检测模型中,大部分模型的检测效率不高,检测效果也有待提升.本文受人眼视觉系统特性的启发,提出了一种新的基于GPN(Gaussian Positive-Negative)径向基神经网络的边缘检测方法.首先,本文构造了一种新型的基于GPN径向基神经网络,将图像中经高斯滤波预处理后的每个像素点作为GPN径向基神经网络的中心点,并将其输入神经网络;然后,在每层之间使用卷积神经网络的部分特性进行处理,经过扩展层和隐层计算后输出结果;最后根据输出结果利用轮廓跟踪的方法将边缘提取出来.本文在检测效果以及效率这2个方面进行了相应的数值实验.针对合成图像以及部分灰度不均匀图像,相较于脉冲耦合神经网络模型、遗传神经网络模型以及卷积神经网络模型,本文模型在效率上得到了提升,且边缘的连通性更好.实验结果表明,本文提出的基于GPN径向基神经网络的边缘检测方法是一种新的、有效的边缘检测方法,比传统的神经网络边缘检测方法效率更高,且在检测效果上也有所提升. 展开更多
关键词 径向神经网络 卷积神经网络 轮廓跟踪 边缘检测 人眼视觉系统
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文章速递基于SVM和RBF神经网络的CFB NOx生成预测模型 认领
4
作者 余廷芳 张浩杰 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2020年第9期209-213,316,共6页
针对传统燃煤锅炉NOx生成预测方法存在的预测精度低、计算复杂、泛化能力差等问题,基于某电站燃煤锅炉热态运行数据样本,分别采用RBF神经网络和支持向量机(SVM)对某燃煤锅炉NOx生成特性进行建模,在RBF神经网络模型中采用交替梯度算法对... 针对传统燃煤锅炉NOx生成预测方法存在的预测精度低、计算复杂、泛化能力差等问题,基于某电站燃煤锅炉热态运行数据样本,分别采用RBF神经网络和支持向量机(SVM)对某燃煤锅炉NOx生成特性进行建模,在RBF神经网络模型中采用交替梯度算法对其权值及函数中心与标准偏差值进行优化;而对SVM预测模型,通过网格寻优方法对核函数及参数c和g进行选优。仿真结果表明,改进后的RBF模型和参数选优后的SVM模型的最大误差和平均误差都有了明显的降低,且计算时间快、泛化能力强。通过对两种模型的仿真和预测结果进行量化对比分析,得出SVM具有比RBF更强的预测能力及泛化能力的结论。利用建立的SVM预测模型,在设计煤种和额定负荷下,对锅炉各磨的组合方式及二次风配风方式对锅炉NOx生成特性的影响进行了仿真分析,推荐的运行方案如下:ABCDE磨组合方式及正宝塔配风运行方式下生成的NOx浓度最低。 展开更多
关键词 燃煤锅炉 氮氧化物生成 径向神经网络 支持向量机 磨煤机组合 配风方式
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基于叶面积指数的河北中部平原夏玉米单产预测研究 认领
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作者 李俐 许连香 +2 位作者 王鹏新 齐璇 王蕾 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期198-208,共11页
为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBF... 为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测。基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016—2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果。结果表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016—2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73%。 展开更多
关键词 夏玉米 单产预测 叶面积指数 求和自回归移动平均模型 径向神经网络
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基于RBF神经网络的参数自适应PID变桨控制器的设计 认领
6
作者 张真源 刘国荣 +2 位作者 杨小亮 刘科正 邓争 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期16-23,共8页
自然界风速的多变性与风机变桨系统的迟缓性会导致风机输出功率的不稳定。为了改善风机输出功率的稳定,首先基于RBF神经网络RBFNN(radial basis function neural network),以功率差作为信号来源,设计了RBF-PID自适应变桨控制器,建立了... 自然界风速的多变性与风机变桨系统的迟缓性会导致风机输出功率的不稳定。为了改善风机输出功率的稳定,首先基于RBF神经网络RBFNN(radial basis function neural network),以功率差作为信号来源,设计了RBF-PID自适应变桨控制器,建立了风力机及变桨距机构仿真模型。其次,建立了2种风况模型,较好地模拟了自然界基本风况。仿真表明:在不同风况下对比常规模糊控制与PID控制,RBF-PID参数自适应方法在风速波动较大的情况下能够更好地稳定输出功率,且减小了变桨的幅值与频率,增加了风机的寿命。 展开更多
关键词 径向神经网络 变桨距 参数自适应 功率稳定
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基于径向基神经网络的磁流变减摆器阻尼力预估模型 认领
7
作者 林森 张继丰 +1 位作者 马进 杜姗姗 《电子测试》 2020年第17期51-52,73,共3页
磁流变减摆器作为一种半主动控制元件被用于飞机前轮减摆控制,要想获得期望的控制性能,主要的困难就是建立准确的磁流变阻尼力计算模型和磁流变逆模型。本文在前面研究的基础上,基于自行设计的磁流变减摆器阻尼特性实验数据和修正Bouc-... 磁流变减摆器作为一种半主动控制元件被用于飞机前轮减摆控制,要想获得期望的控制性能,主要的困难就是建立准确的磁流变阻尼力计算模型和磁流变逆模型。本文在前面研究的基础上,基于自行设计的磁流变减摆器阻尼特性实验数据和修正Bouc-Wen模型。在此基础上,制造5000组随机电流和随机速度的作为输入,通过修正Bocu-Wen模型计算得到的阻尼力作为输出。将这三个变量的5000组数据,基于径向基神经网络,以前3000组作为训练数据,对径向基神经网络进行训练,以期获得能够逼近电流与速度、阻尼力之间的非线性函数关系。 展开更多
关键词 磁流变减摆器逆模型 径向神经网络 MATLAB 修正Bouc-Wen模型
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基于PSO优化RBF神经网络的往复式压缩机故障诊断 认领
8
作者 丁承君 张家梁 +1 位作者 冯玉伯 王鑫 《制造业自动化》 CSCD 2020年第6期47-52,共6页
为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的提取;针对RBF神经网络易陷入局部最优问题,通过减聚类算法计算... 为解决往复式压缩机故障诊断难度大且准确率不高的问题,提出一种利用小波包分解和基于PSO优化RBF神经网络的故障诊断方法。该方法利用小波包多层分解对压缩机进行故障特征的提取;针对RBF神经网络易陷入局部最优问题,通过减聚类算法计算出神经网络隐含层的最优节点数,排除人为指定超参数的不确定性。再利用改进后的PSO算法对RBF神经网络的内部参数进行全局寻优;将提取到的故障特征输入到优化后的RBF神经网络,实现对往复式压缩机的故障诊断。实验将压缩机气阀振动信号作为信号源,对上述诊断方法进行验证并与基于BF神经网络和未经优化的RBF神经网络两种诊断方法进行对比。结果表明,该诊断方法具有更好的诊断效果和更高的准确率。 展开更多
关键词 往复式压缩机 粒子群优化算法 径向神经网络 故障诊断 小波包分解
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基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计 认领
9
作者 李永华 盛自强 宫琦 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期103-110,共8页
基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的... 基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。 展开更多
关键词 径向神经网络 遗传粒子群 信噪比 电机吊架 多目标稳健优化
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适应有限故障的运载火箭神经网络自适应容错控制 认领
10
作者 朱海洋 吴燕生 +2 位作者 容易 秦旭东 陈宇 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期668-676,共9页
针对运载火箭推力下降或伺服机构卡死等有限故障,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的自适应容错姿态控制方法。该方法在有限故障动力学模型基础上,采用极点配置设计基线控制器,使用RBFNN在线... 针对运载火箭推力下降或伺服机构卡死等有限故障,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的自适应容错姿态控制方法。该方法在有限故障动力学模型基础上,采用极点配置设计基线控制器,使用RBFNN在线辨识模型的故障参数和不确定干扰,最后基于Lyapunov理论设计自适应容错控制律对故障模型和干扰进行补偿。仿真结果表明,在有限故障工况下,该方法与传统PD方法相比,对故障具有较好的自适应能力,并能满足姿态稳定和控制精度要求。 展开更多
关键词 径向神经网络 主动容错控制 有限故障 自适应控制
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基于人工蜂群径向基神经网络预测参考作物需水量 认领
11
作者 孟玮 孙西欢 +4 位作者 郭向红 马娟娟 马文云 赵文渊 张威贤 《节水灌溉》 北大核心 2020年第1期79-83,共5页
为了能够根据有限的气象数据较为准确的模拟蓄水坑灌苹果园的日参考作物需水量,以山西省农业科学院果树所蓄水坑灌试验基地的逐日气象资料为输入项,以日参考需水量为输出项,在径向基神经网络的基础上构建了基于人工蜂群算法的径向基神... 为了能够根据有限的气象数据较为准确的模拟蓄水坑灌苹果园的日参考作物需水量,以山西省农业科学院果树所蓄水坑灌试验基地的逐日气象资料为输入项,以日参考需水量为输出项,在径向基神经网络的基础上构建了基于人工蜂群算法的径向基神经网络模型,以预测蓄水坑灌苹果园的日参考作物需水量,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO56-PM)公式的计算结果为标准分析预测模型的适用性。结果表明:经人工蜂群算法优化后的径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56-PM公式的计算结果更为接近,更适合于预测山西省农业科学院果树所蓄水坑灌苹果园日参考作物需水量。 展开更多
关键词 蓄水坑灌 日参考作物需水量 人工蜂群算法 径向神经网络
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基于确定学习的电力系统稳定性控制 认领
12
作者 林鹏 王芳连 陈填锐 《工业控制计算机》 2020年第1期19-21,24共4页
传统自适应控制方法存在计算过于复杂、控制器奇异性的问题。为了解决这些问题,采用了一种简单的自适应控制方法,以保证电力系统中所有信号的有界性和有限时间内跟踪误差的收敛性。主要思想是将控制过程中的稳定闭环系统分解为一系列具... 传统自适应控制方法存在计算过于复杂、控制器奇异性的问题。为了解决这些问题,采用了一种简单的自适应控制方法,以保证电力系统中所有信号的有界性和有限时间内跟踪误差的收敛性。主要思想是将控制过程中的稳定闭环系统分解为一系列具有适当状态变换的线性时变扰动子系统,利用递归设计方法,建立了径向基函数神经网络的部分持续激励条件,保证了扰动子系统的指数稳定性。因此,在闭环信号循环轨道的局部区域内实现了闭环系统动力学的精确逼近,在闭环反馈控制过程中所学习的知识可以被重复利用,从而避免了在自适应控制过程中大量重复训练的过程。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 确定学习 自适应控制 电力系统 径向神经网络 持续激励
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基于能耗优化的深海电动机械臂轨迹规划 认领
13
作者 白云飞 张奇峰 +4 位作者 范云龙 翟新宝 田启岩 唐元贵 张艾群 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期301-308,共8页
由于深海电动机械臂动力学模型较为复杂,难以基于动力学模型构建精确的能耗优化目标函数,因此,本文提出一种利用径向基函数(RBF)神经网络构建机械臂功耗模型的方法.首先,利用机械臂水下运动实验数据集训练所构建的RBF神经网络.利用基于... 由于深海电动机械臂动力学模型较为复杂,难以基于动力学模型构建精确的能耗优化目标函数,因此,本文提出一种利用径向基函数(RBF)神经网络构建机械臂功耗模型的方法.首先,利用机械臂水下运动实验数据集训练所构建的RBF神经网络.利用基于该神经网络的功耗模型,结合机械臂关节空间轨迹规划多项式,建立机械臂能耗目标函数.然后,采用自适应粒子群优化(PSO)算法求解最优轨迹参数.结果显示,RBF功耗网络均方根误差(RMSE)为20.89 W;经过优化的轨迹的能耗比实验轨迹的能耗均值降低410.8 J(18.3%).实验结果表明基于自适应PSO算法的轨迹规划方法实现了能耗优化的目标. 展开更多
关键词 深海电动机械臂 能耗优化 轨迹规划 径向神经网络 自适应粒子群优化
基于改进径向基神经网络的推力补偿算法 认领
14
作者 陈超 廖飞红 周畅 《电子工业专用设备》 2020年第4期1-5,53,共6页
在高世代光刻机运动扫描中,G6、G10运动台质量大,加速度大,电机输出力达上万牛,同时还要求扫描性能在纳米级别;永磁同步直线电机(主要指铁芯电机)在运动行程方向由于齿槽磁阻效应会带来额外的周期性扰动力,其中齿槽转矩力(Cogging力)是... 在高世代光刻机运动扫描中,G6、G10运动台质量大,加速度大,电机输出力达上万牛,同时还要求扫描性能在纳米级别;永磁同步直线电机(主要指铁芯电机)在运动行程方向由于齿槽磁阻效应会带来额外的周期性扰动力,其中齿槽转矩力(Cogging力)是电机推力波动的主要部分。提出基于互信息聚类方法(Mutual information clustering,MIc)的径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN),RBFNN具有强大的多元非线性拟合特点,适用于复杂的非线性黑箱系统;基于互信息聚类的方法有效地挑选出RBFNN的隐含层,可以有效简化网络模型,同时达到模型的最优性能;通过建立Simulink的模型进行详细仿真,仿真结果表明基于改进RBFNN的Cogging力补偿方法能够实现更优的扫描性能。 展开更多
关键词 径向神经网络 运动台 互信息聚类
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耦合遗传算法与RBF神经网络的PM2.5浓度预测模型 认领
15
作者 梁泽 王玥瑶 +3 位作者 岳远紊 韦飞黎 姜虹 李双成 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期523-529,共7页
基于北京市空气质量监测点获取的空气污染物浓度数据,通过遗传算法搜索径向基人工神经网络的最优隐含层神经元数目和扩展常数,构建了耦合径向基人工神经网络算法与遗传算法的预测模型,预测北京市未来一天24h平均PM2.5质量浓度.结果表明... 基于北京市空气质量监测点获取的空气污染物浓度数据,通过遗传算法搜索径向基人工神经网络的最优隐含层神经元数目和扩展常数,构建了耦合径向基人工神经网络算法与遗传算法的预测模型,预测北京市未来一天24h平均PM2.5质量浓度.结果表明,预测精度与泛化性能良好.该模型不需要输入气象和地理位置信息等数据,具有依赖变量少、预测精度高(R 2达0.75)和运算效率高等特征,并可以通过训练样本的驱动,使自身不断优化调整.该模型预测效果可以通过扩展输入特征、增加训练样本量等方法进一步提升,可对多种时空情境下的城市空气污染进行高效率且精确的预测. 展开更多
关键词 径向神经网络 遗传算法 PM2.5浓度预测 互相关
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基于VMD瞬时能量与GA-RBF的滚动轴承故障诊断 认领 被引量:2
16
作者 徐统 王红军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第2期74-78,83共6页
针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬... 针对滚动轴承早期故障的有效识别,提出了一种基于VMD瞬时能量与GA优化的RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,可以有效对滚动故障做出诊断。首先,VMD将滚动轴承振动信号进行分解成合适数目的本证模态函数;其次,计算本证模态函数分量的瞬时能量并组成特征向量;最后,将特征向量输入到GA优化的RBF神经网络实现轴承故障识别。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证。结果表明,该方法识别滚动轴承故障的准确率为96.43%,较默认参数的RBF神经网络和EEMD瞬时能量与GA-RBF神经网络有明显的提高,证明了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 变分模态分解 瞬时能量 遗传算法 径向神经网络 滚动轴承故障诊断
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基于神经网络和模糊控制的光伏发电MPPT研究 认领
17
作者 焦科名 徐凯 《计算机仿真》 北大核心 2020年第5期71-76,共6页
光伏电池的输出功率随着外部环境条件和负载的变化而变化,为了提高光伏发电的效率和系统稳定性,鉴于其最大功率点主要受光照强度和温度影响,提出一种新的智能型最大功率点跟踪方法,首先根据输入的光照强度和温度,使用径向基神经网络对... 光伏电池的输出功率随着外部环境条件和负载的变化而变化,为了提高光伏发电的效率和系统稳定性,鉴于其最大功率点主要受光照强度和温度影响,提出一种新的智能型最大功率点跟踪方法,首先根据输入的光照强度和温度,使用径向基神经网络对最大功率点电压进行预测并输出参考电压,然后将光伏电池输出电压与该参考电压的偏差及其变化率作为模糊控制器的输入,用以实现对占空比的调整。最后分别在标准情况、光照强度变化条件和温度变化等各条件下,使该方法与通用模糊控制法、电导增量法进行了仿真比较。实验结果表明,上述方法能够迅速跟踪光伏电池的最大功率点,动态性能和稳态性能良好。 展开更多
关键词 最大功率点跟踪 径向神经网络 模糊控制 光照强度 温度
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基于影响因素筛选-优化组合模型的隧道变形预测研究 认领
18
作者 薛晓辉 《甘肃科学学报》 2020年第2期143-147,152共6页
隧道变形监测是其安全施工的必设项目,对其预测研究具有重要意义,但隧道变形影响因素较多,难以直接开展变形预测研究。因此,研究先利用相关系数法评价各因素对隧道变形的影响程度,以确定隧道变形的主要影响因素,并将其作为变形预测模型... 隧道变形监测是其安全施工的必设项目,对其预测研究具有重要意义,但隧道变形影响因素较多,难以直接开展变形预测研究。因此,研究先利用相关系数法评价各因素对隧道变形的影响程度,以确定隧道变形的主要影响因素,并将其作为变形预测模型的输入层信息;其次,再利用RBF神经网络构建隧道变形预测模型,且为保证预测精度,采用试算法和粒子群算法优化隐层节点数及相关模型参数。实例研究表明:相关系数法可很好地评价各影响因素与隧道变形间的相关程度,且不同监测项目的影响因素存在一定差异;同时,预测结果的相对误差均小于2%,说明优化RBF神经网络的预测精度较高,可靠性强,适用于隧道变形预测。 展开更多
关键词 隧道 影响因素 相关系数法 变形预测 径向神经网络
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基于GPU的电能表健康状态评估与预测 认领
19
作者 陆春艳 陶晓峰 +1 位作者 周赣 赵嘉豪 《电测与仪表》 北大核心 2020年第11期135-140,152,共7页
随着智能电网快速发展,用电信息采集系统中智能电能表规模日渐庞大,给海量数据实时分析及电能表运维带来巨大挑战。近年来,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)超高速并行计算及快速训练大规模神经网络特性已经成为国内外高性能... 随着智能电网快速发展,用电信息采集系统中智能电能表规模日渐庞大,给海量数据实时分析及电能表运维带来巨大挑战。近年来,图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)超高速并行计算及快速训练大规模神经网络特性已经成为国内外高性能计算领域一个新的研究热点。但是,到目前为止,还没有看到GPU在用电信息采集系统中的应用。文章着重研究如何在用电信息采集系统中运用GPU实现电能表健康状态在线评估及预测,以提升统计性能,为电能表精益化运维提供有力依据。 展开更多
关键词 图形处理器 径向神经网络 电能表健康状态评估 电能表健康状态预测
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基于神经网络和遗传算法的锭子弹性管性能优化 认领
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作者 莫帅 冯战勇 +2 位作者 唐文杰 党合玉 邹振兴 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期161-166,共6页
为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基... 为得到减振弹性管对下锭胆的支承弹性和锭子高速运动下的稳定性等性能的最优匹配效率,依据减振弹性管的等效抗弯刚度及底部等效刚度系数公式,利用MatLab数值分析软件构建弹性管抗弯刚度和底部挠度数学模型。首先,结合Isight优化软件基于径向基神经网络构建其近似模型,且使精度达到可接受水平,并以模型的关键结构参数弹性模量、螺距、槽宽、壁厚为设计变量,结合遗传算法对弹性管抗弯刚度和底部挠度进行多目标优化设计,得到Pareto最优解集和Pareto前沿图,确定出减振弹性管结构工艺参数的优化方案。通过对优化数据进行分析发现,该方案在保证减振弹性管弹性的同时,其底部振幅明显减弱。 展开更多
关键词 减振弹性管 径向神经网络 遗传算法 多目标优化 锭子
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