基于综合网络和小波分解的逆变器故障诊断

由电力开关管组成的逆变器非线性较强,进行故障诊断比较困难。采用SAPSOBP综合诊断网络(模拟退火算法、粒子群算法和BP神经网络的有效结合)和小波分解相结合的方式,以输出侧电压作为特征信号,经小波分解后的离散近似信号和离散细节信号作为特征向量,通过模拟退火算法对粒子群算法权重和加速因子的优化,结合被粒子群算法优化了阈权值的BP网络及其分类预测功能,对特征向量诊断。由实验结果表明,SAPSO-BP网络和小波分解相结合对故障元件的诊断有良好的效果。     

基于QPSO小波神经网络的网络异常检测

为了提高网络异常检测中,对异常状态的检测率,降低对正常状态的误判率,提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法.利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量.实验数据采用KDD CUP99数据集,实验结果表明:该学习算法与传统的梯度下降法(GD)和粒子群算法(PSO)相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,同时该方法对于新的异常也有较高检测率.     

基于粒子群优化的SVR算法与BP网络的比较研究

在回归问题上对比研究了基于粒子群算法优化选参的支持向量回归机模型和采用粒子群算法进行训练的后向传播网络的预测性能.     

WNN中的改进PSO算法及参数初始化

利用粒子群（PSO）算法替代BP算法对小波神经网络（WNN）进行训练，针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法，即判断当粒子陷人局部极小时将其重新初始化，并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究，避免了网络的盲目搜索，减少了迭代次数．通过非线性函数逼近的仿真结果表明，上述措施有效提高了网络搜索成功率，在一定程度上解决了局部极小值的问题．     

基于小波网络的复杂系统建模方法研究

提出一种基于小波网络建立复杂系统模型的方法。利用改进的粒子群优化算法对小波网络的权参数进行调整,使小波网络结构全局最优或近似于全局最优,同时神经网络权值参数能够更快、更有效地向全局最优解收敛。     

改进PSO的WNN模型在短期负荷预测中的应用

针对电力系统负荷预测中实际的负荷数据往往具有极大的波动性,模型呈现出极大的非线性,提出一种改进粒子群优化的小波神经网络模型,将其应用于电力系统的负荷预测研究.首先,分析和介绍了小波神经网络和改进的粒子群算法的基本原理和优点;其次,将改进的PSO算法用于优化小波神经网络的参数优化;最后对改进的PSO-WNN负荷预测模型进行仿真分析.实验结果与传统PSO-WNN的实验结果进行对比,证明改进的PSO能够提高模型的运算效率和负荷预测精度.     

梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易早熟和易于陷入局部极值的缺点,提出一种梯级水电站优化调度的模糊自适应粒子群算法.在该算法中将惯性权值表示为粒子群进化速度因子和群体适应度方差的模糊函数,在每次迭代过程中动态改变惯性权值,以适应非线性优化搜索过程.针对违反约束的粒子,设计了一种动态空间调整策略来修复约束要求.为了验证算法的性能,用2个测试函数和拥有4个水电站的系统进行了测试,在求解精度和速度上与标准粒子群算法和改进惯性权值线性递减粒子群算法进行了对比,结果表明模糊自适应粒子群算法收敛速度快、精度高.     

基于参数变化粒子群算法的MAF传感器建模

在用Hammerstein模型描述热膜式空气质量流量(MAF)传感器时,应用多项式回归分析建立其静态非线性环节的模型,应用参数线性变化的粒子群优化(PSO)算法建立其动态线性环节的模型.文章给出PSO算法的适应度函数及算法流程,并说明了参数设置的方法.研究表明,与基本粒子群算法相比,参数线性变化粒子群算法的建模精度及收敛速度有很大提高.应用参数变化粒子群算法进行传感器动态建模是非常有效的.     

基于自回归滑动平均模型和粒子群算法的地震子波提取

基于自回归滑动平均(ARMA)模型理论,对地震子波进行参数化建模,采用累积量拟合法精确估计参数,使地震子波提取问题最终归结为一个多参数、多极值的非线性函数优化问题。对基本粒子群算法进行改进,通过自适应参数调整和边界约束,克服基本粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,同时提高算法寻优精度和计算效率。仿真数据试验结果验证了改进的粒子群算法在地震子波提取方法中的有效性和稳定性。     

粒子群算法在面波频散曲线反演中的应用

针对目前线性化和非线性化算法在面波频散曲线反演中的局限性问题,分析了一种新的非线性全局优化算法——粒子群算法(PSO)及其基本原理和算法流程,并且采用了细化分层理论与粒子群算法相结合的方法,在求解横波速度结构的基础上,分别对四层速度递增理论模型和野外实测数据进行了反演试算.实验结果表明:频散曲线反演拟合效果较好,粒子群算法表现出了全局寻优特点.研究结论初步验证了粒子群算法在面波频散曲线反演中的可行性与有效性.     

基于小波神经网络的一类非线性系统的故障检测

针对一类非线性系统,提出一种小波神经网络(wavelet neural network,WNN)自适应故障检测方法。WNN具有较强的泛化能力及不同的激活函数。通过设计自适应状态观测器技术,利用小波神经网络观测器良好的观测性能来观测系统的当前状态,并将其应用于一类非线性系统中,实现故障检测与诊断。利用Lyapunov直接方法从理论上证明了小波神经网络故障检测观测器的稳定性,仿真结果亦表明了该非线性系统故障检测观测器的可靠性和稳定性。     

基于4类神经网络的国债利率期限结构预测

以2011年1月至2016年7月的国债月度数据为样本,研究了在利率期限结构预测中,反向传播神经网络（BPNN）、小波神经网络（WNN）、径向基神经网络（RBFNN）和广义回归神经网络（GRNN）4种网络中相关参数的设定对精度的影响,并对预测效果进行实证比较。研究结果表明：广义回归神经网络预测效果较好,反向传播神经网络预测结果波动性较小,小波神经网络和径向基神经网络预测结果波动性较大。     

基于遗传小波神经网络模型的脱机签名鉴定

根据脱机中文签名的特点,提出了一种用基于遗传算法的小波神经网络进行脱机中文签名鉴定的方法.基于遗传算法的小波神经网络模型结合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络快速高精度的特点,克服了梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺点.该模型用遗传算法对小波神经网络的各参数进行前期优化训练,再用梯度下降法对参数进行二次优化.实验结果表明,将此模型用于脱机签名鉴定系统,与单独采用BP网络或小波神经网络相比,性能有明显的提高.     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

结合遗传算法和阻尼牛顿算法的小波神经网络入侵检测

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,具有很强的非线性映射能力和自适应、自学习能力,特别适合于入侵检测系统.但小波神经网络的也有易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点.对此,本文引入遗传算法来优化产生小波神经网络的初始权值与阈值等,确定一个较好的搜索空间,从而克服小波神经网络易于陷入局部极小值的缺点;同时引入了阻尼牛顿算法,在遗传算法所确定了的搜索空间中对网络进行快速训练,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题,两者构成阻尼牛顿-遗传-小波神经网络.仿真结果表明该方法可行,使神经网络的逼近能力和泛化能力得到了显著提高.     

改进萤火虫算法与小波神经网络相结合的变压器故障诊断

为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。     

锂离子动力电池荷电状态联合估计应用

为了进一步提高锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估计精度问题,在分析了电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC值的影响后,提出了一种新颖的混沌萤火虫算法(chaos firefly algorithm,CAF)和小波神经网络(WNN)相结合的锂离子动力电池SOC联合估计方法,该方法首次利用于电池SOC值估计中,通过新颖的混沌萤火虫算法优化小波神经网络,加入动量项优化网络的权值和调整修正参数,提高了网络的学习效率和SOC估计精度。克服神经网络进化缓慢并且容易陷入局部最小的缺陷,通过仿真和电池实际工况下实验,结果表明与WNN算法相比,所提出的方法具有更高的预测精度,均方根误差小于2%,验证了这一算法的可行性和有效性。     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

常用神经网络的操作模型与算法

给出前馈神经网络（ＦＮＮ），径向基神经网络（ＲＢＦＮＮ）和子波神经网络（ＷＮＮ）的操作模型。分别导出它的识别，逼近和学习方程，并给出它的识别，逼近和训练算法。计算机模拟表明用径向基函数神经网络和子波神经网络识别入射波具有很好的频率，入射角及相位识别特性