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基于一种改进的RBF神经网络的直接甲醇燃料电池建模 总被引:1,自引:2,他引:1
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)系统过于复杂,难以数学建模。应用一种改进的RBF神经网络对DMFC系统进行辨识建模。模型以甲醇的浓度和流速为神经网络辨识模型的输入量,电池电压/电流密度为输出量,利用1000组实验数据作为训练和测试样本,建立了不同甲醇浓度和流速下电池电压/电流密度动态响应模型。应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比。仿真结果证明RBF神经网络比BP神经网络收敛得快,建模精度高,从而为设计DMFC实时控制系统奠定了基础。 相似文献
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基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究 总被引:6,自引:1,他引:6
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在残对神经模糊控制器的参数进行自适应调整。采用最近邻聚类算法小(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。 相似文献
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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 总被引:5,自引:2,他引:3
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 相似文献
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基于质子交换膜燃料电池(PEMFC)的动态输出特性,利用Matlab/Simulink仿真工具提出一种新颖的PEMFC动态模型.通过使用新加坡淡马锡理工学院燃料电池应用中心的燃料电池测试系统,对PEMFC的暂态电响应进行测量和分析.仿真结果与实验数据吻合较好,并且通过在不同运行条件下的结果比较,证明该模型能够有效反映PEMFC系统的动态特性.该建模方法有助于改善PEMFC系统动态模型、PEMFC的输出性能以及可应用于PEMFC实时控制系统的设计. 相似文献
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基于最小二乘支持向量机的交通安全预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了最小二乘支持向量机(LS-SVM)在交通安全预测中的优势,确定输入向量集合和输出向量集合,利用LS-SVM建立交通安全预测模型.将1953~2006年全国交通安全相关数据分为训练集和测试集,利用Matlab 7.0进行仿真测试.通过训练LS-SVM得到模型具体参数值,然后对测试集数据进行预测,计算预测误差,并与神经网络模型、SVM模型预测结果进行对比.仿真结果表明,基于LS-SVM建立的交通安全预测模型比神经网络预测模型、SVM模型具有更高的运算速度和预测精确度. 相似文献
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基于LS-SVM的特征提取及在凝点软测量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归算法的特征提取新方法,并将其成功应用于柴油凝点近红外(NIR)光谱软测量建模。在该方法中,将特征提取公式表达成与LS-SVM回归算法相同的形式,这样就能通过LS-SVM求取最优的特征投影向量。用一个含120个样本的401维柴油近红外光谱数据集进行测试,通过该方法提取后,原始光谱数据集的特征被降到了6维并保留了原有99.58%的信息。同时,用该数据建立的软测量模型具有更快的学习速度和更高的测量精度。实验结果验证了所提的特征提取新方法应用于近红外光谱特征提取的可行性和有效性。 相似文献
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基于LS-SVM的导弹在线误差补偿逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)在线误差补偿非线性动态逆控制器设计方案。首先运用动态逆的双阶段设计方法设计了导弹的逆控制器,即第一阶段采用动态逆方法设计快回路控制器实现对滚转、偏航和俯仰三个通道角速度的跟踪;第二阶段实现慢回路对滚转角、侧滑角和攻角的跟踪;然后,设计LS-SVM在线补偿器,以增强导弹控制系统的鲁棒性。通过仿真分析,验证了该方法的有效性。 相似文献
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对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。 相似文献
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针对小样本非线性时间序列,根据非线性协整的定义,利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法,对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究,设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究,在协整关系类型判断的基础上,实现了小样本非线性协整关系的检验,建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型,并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明:基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法,刻画了小样本系统的非线性协整关系,所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果,能够有效地预测小样本非线性系统. 相似文献
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催化剂粉尘浓度软测量建模研究与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
采用基于Mie理论的激光散射法测量催化剂粉尘浓度时,催化剂粉尘浓度与监测参数——入射光强、散射光强、出射光强以及烟气流量之间存在着复杂的非线性关系,给粉尘浓度的准确测梁带来困难。利用支持向量机优良的非线性映射和强大的泛化能力,建立了一个基于最小二乘支持向量机的催化剂粉尘浓度软测量模型,给出了相应的系统结构和算法,并通过网格搜索和交叉验证的方法对支持向量机进行参数选择。采用遗忘因子法和数据滑动时间窗技术对工业软测量模型进行在线校正,克服了工况条件发生改变时的估计偏差,提高了估计精度。仿真和实际运行结果表明基于LS-SVM的软测量模型具有较高的估算精度与泛化能力,为催化剂粉尘浓度的在线测量提供了一种简单、可靠的新方法。 相似文献
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基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选 总被引:3,自引:0,他引:3
支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的. 相似文献