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模型和仿真是设计最优燃料电池系统的有利工具。本文提出了一种新型的混合燃料电池模型,该混合模型包括机理部分和黑箱部分(即神经网络部分)。其中,机理部分用来体现大家所熟知的PEMFC性能,神经网络部分用来表现大家所不知或者不能用机理模型来表现的PEMFC性能,从而使该模型能更好的再现PEMFC的各种特性。为了验证该混合模型的有效性,在Matlab/Simulink环境下进行了不同阴极压力和温度下的仿真实验,结果证明了该混合模型的正确性。该混合模型与实验数据、机理模型和ANN模型的比较实验,表明混合模型具有比单独的机理模型或神经网络模型更高的精度。 相似文献
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基于log2logistic 概率分布的近海水质组合预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
通过多种预测方法的综合运用,提出一种依据环境监测数据的近海水质组合预测方法,力求在降低计算难度的同时,提高预测精度.首先,依据入海水体的情况,采用BP神经网络法对近海水质进行因果型预测,预测平均误差为26.46%;其次,采用傅立叶8次级数对近海水质历史数据进行拟合,并将其延伸对近海水质进行类比型预测,平均误差为38.33%;最后,确定近海水质数据符合log-logistic的概率密度函数,提出将上述两种预测结果的概率密度作为其组合权重的近海水质组合预测方法,平均误差降低为21.20%.应用表明,该组合预测方法避免了机理性研究对众多基础数据的要求,原理简单、实用性强,能够为环境管理提供决策支持. 相似文献
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小波神经网络模型的改进及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
将优化函数的连续型蚁群算法与小波神经网络耦合,用蚁群算法优化神经网络的权值和小波参数,找到蚁群算法中信息素更新的最佳衡量标准,且建立了基于蚁群优化的小波神经网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据.通过对三江平原富锦市1985至2001年的井灌水稻区全生育期需水量预测检验,确定网络结构为6-12-1,训练最大次数20次时网络收敛,误差精度达到0.0024.研究结果表明,该模型不但计算简便,而且具有较强的逼近能力、较快的收敛速度和较好的预报精度,并且为网络模型的参数优化提供一种新方法,也为预测、预报的研究拓宽新思路. 相似文献
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集装箱码头集成调度模型与混合优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行. 相似文献
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实际灌浆压力控制过程中,由于灌浆液的密度、粘度和地层等因素的影响,使得灌浆压力的变化具有不确定性、时变性和非线性特征。为了辨识、预测灌浆系统压力,提出了一种基于神经网络的多传感器数据融合技术。通过对灌浆工艺与机理分析得到该BP神经网络输入变量。该方法首先利用灌浆过程中采集的数据离线训练BP神经网络,获得一收敛的神经网络模型,然后用此神经网络模型实时预测所灌地层的灌浆压力。最后实验仿真结果表明,BP神经网络预测模型能够运用到灌浆系统中,模型的最大预测误差不超过15%,平均均方根误差仅为0.186。 相似文献
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蓝军装备的建模仿真是构建对抗仿真环境不可缺少的部分。针对蓝方系统可获取的参数有限、具有“贫信息”“小样本”特性的问题,提出一种基于深度网络的蓝军装备模型参数生成方法。通过设定信息注入蓝军装备的仿真模型,生成仿真数据,利用数据训练深度神经网络。得到的网络对该型装备的未知参数预测具有一定的泛化能力,可直接用于预测或作为迁移学习的源模型。以蓝军某型拦截弹的建模仿真为例对该方法进行应用验证,使用了多层感知机和循环神经网络2种网络对比例导引系数进行学习与预测,均获得了较好的效果。 相似文献
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针对弹道导弹等超远程攻击目标的轨迹难以预测的问题,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络与一维卷积神经网络(1-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的目标轨迹预测方法。首先,建立三自由度导弹运动模型,依据再入类型设计3种目标轨迹数据,构建机动数据库,解决轨迹数据的来源问题。其次,采用重复分割与滑动窗口的方法对轨迹数据进行预处理。然后,基于LSTM与1DCNN设计了一种目标类型分类网络,对目标进行初步分类。最后,基于1DCNN设计轨迹预测网络,对目标轨迹进行预测。仿真结果表明,提出的轨迹预测网络能够完成轨迹预测任务,预测误差在合理范围内。 相似文献
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针对高速移动正交频分复用系统, 提出了一种基扩展模型(basis expansion model, BEM)下基于长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络的时变信道预测方法。为了降低传统BEM的建模误差, 根据高速移动环境中不同列车在相同位置处的无线信道具有强相关性的特点, 首先基于历史时刻的信道状态信息获取最优的基函数, 并利用该基函数对信道进行建模。然后, 通过LSTM神经网络对信道基系数进行线下训练与线上预测来获取未来时刻信道信息, 大大降低了计算复杂度。在线下训练中, 将网络的逼近目标设置为信道估计值, 而不是理想的信道信息, 以增强预测模型的实用性。仿真结果表明, 相比现有方法, 新方法的计算复杂度较低, 且预测精度较高。 相似文献
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针对光伏发电受季节天气因素影响产生的不确定性和随机性的问题,建立了考虑光伏发电不确定性的日前火电-光伏经济调度的数学模型。以传统火电机组的运行成本、光伏发电成本、旋转备用成本,以及受到季节天气因素影响的光伏发电预测误差成本为经济目标函数;以火电机组的二氧化硫排放为环保目标函数。为提高光伏出力预测的准确性,采用加入季节天气因素的长短时记忆神经网络对于光伏发电进行预测,通过Cplex对所构建的模型进行求解,结果表明了所提模型的有效性和可行性。 相似文献
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针对基于动力学模型的轨道预报方法对卫星自主轨道预报与大量非合作目标轨道预报中存在建模成本过高和缺少目标空间环境信息的问题,提出一种基于误差数据驱动的神经网络轨道预报方法.该方法在解析法动力学模型的基础上,使用长短期记忆神经网络对历史轨道预报的误差进行学习,预测未来短期动力学模型的预报误差,以此对预报结果进行修正.选用A... 相似文献
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Self-organizing fuzzy clustering neural network and application to electronic countermeasures effectiveness evaluation 总被引:1,自引:1,他引:0
A self-organizing fuzzy clustering neural network by combining the self-organizing Kohonen clustering network with the fuzzy theory is proposed. This network model is designed for the effectiveness evaluation of electronic countermeasures, which not only exerts the advantages of the fuzzy theory, but also has a good ability in machine learning and data analysis. The subjective value of sample versus class is computed by the fuzzy computing theory, and the classified results obtained by self-organizing learning of Kohonen neural network are represented on output layer. Meanwhile, the fuzzy competition learning algorithm keeps the similar information between samples and overcomes the disadvantages of neural network which has fewer samples. The simulation result indicates that the proposed algorithm is feasible and effective. 相似文献
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目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。 相似文献
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建立精度和实时性均满足要求的航空发动机性能参数预测模型是实现发动机性能优化和实时监控的基础。极限学习机(extreme learning machine, ELM)对复杂的非线性航空发动机系统具有良好的适应性, 本文提出了利用头脑风暴优化算法(brain storm optimization, BSO)优化ELM的网络参数以提高其性能。并提出以发动机的台架试车加速过程数据为训练和验证样本, 利用BSO-ELM算法回归辨识得到涡轴发动机加速过程性能参数预测模型。结果表明预测参数燃气发生器转速ng、燃气发生器出口温度T4和增压比πc的两项精度指标均优于BSO算法优化的反向传播神经网络和粒子群优化算法优化的ELM方法得到的预测模型, 表明了BSO-ELM预测模型的可行性与优越性; 在相同仿真环境下, BSO-ELM算法可大幅提高计算效率使预测模型的实时性更优。 相似文献
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针对PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)神经网络预测模型在冰蓄冷空调冷负荷预测中存在输入输出数据关联度低和预测模型存在误差的情况,提出了一种基于JMP数据处理软件、PSO-BP神经网络和马尔可夫链的组合预测方法。利用JMP处理输入数据,剔除耦合度低的样本,进行PSO-BP神经网络训练,得到冷负荷预测结果,利用马尔可夫链消除系统产生的随机误差得到最终预测结果。结果表明:该组合预测方法对比传统PSO-BP算法其预测精度更高,预测结果符合商场冷负荷的变化规律,满足实际的应用需求。 相似文献
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在室外光线追踪通信场景下,针对毫米波大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MI-MO)信道具有稀疏特性、系统受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出一种基于图像去噪的注意力机制卷积神经网络信道估计方法.首先,设定参数产生模拟真实环境的数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像... 相似文献