首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
为比较 BP 神经网络(ANN) 和支持向量机方法(SVM) 两种机器学习方法对清洁生产的评价能力, 以理论原理为基础,比较了两种机器学习算法在应用原理方面的差异.并以石煤提钒生产工艺中水浸工艺为对象, 对 BP 神经网络和支持向量机在清洁生产水平评价上进行了对比研究.结果表明: 支持向量机方法分类精度为 100%; BP神经网络为 90%但易陷入局部最优,因此支持向量机方法在解决小样本评价问题时具有较高的实用价值.  相似文献   

2.
支持向量机和神经网络的融合发展   总被引:6,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
提出了支持向量机和神经网络的融合发展观。分析了支持向量机和神经网络的异同点。从认知模型角度探讨了神经网络认知模型对于支持向量机认知模型发展的指导作用,提出了支持向量机认知模型概念和发展思路;从支持向量机算法思想角度,提出了一类神经网络算法的发展。  相似文献   

3.
卫星遥感图像的神经网络自由识别分类   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类方法,并与最大似然 类结果进行了比较。讨论机实验结果表明,神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类。  相似文献   

4.
基于支持向量机的故障诊断方法   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出了基于支持向量机的故障诊断方法和步骤。诊断实例表明,与神经网络故障诊断方法相比,诊断小样本分析的支持向量机故障诊断方法具有分类能力强、推广能力好的特点。  相似文献   

5.
毛剑 《科技资讯》2006,(30):31-32
在介绍神经网络的基础上,提出基于RBF神经网络的轮轨间滑行情况的动态监控的方法,包括神经网络类型的选用,RBF神经网络的建模方法,神经网络非线性仿真的特性,数据修正的方法,预测的具体过程等。  相似文献   

6.
为了能更准确、容易地在线诊断出同步发电机转子绕组匝间短路故障,提出了一种基于支持向量回归机的励磁电流预测方法.利用同步发电机正常运行时不同工况下的机端电压、有功功率、无功功率和励磁电流来建立发电机励磁电流的支持向量回归机预测方法.利用该方法预测正常运行时所需励磁电流,并与在线实测的励磁电流进行比较,误差(相对误差)超过阈值就诊断为发生匝间短路故障.通过微型同步发电机动态模拟实验表明,该方法的精度优于BP神经网络法和遗传规划法.  相似文献   

7.
探讨了基于最小二乘支持向量机的组合预测模型在风速短期预测中的可行性.该模型以BP神经网络、RBF神经网络、粒子群BP神经网络3种预测模型的风速预测值作为组合预测模型的输入,实际风速值为输出,利用最小二乘支持向量机回归算法构造风速间的非线性关系,以实现风速多步预测.将该模型的预测性能与BP神经网络组合预测模型、线性组合预测模型进行比较,通过平均绝对误差、误差平方和、平均相对误差3个指标进行评价.结果表明,最小二乘支持向量机预测模型的平均相对误差低于6%,其他误差指标也明显低于其他预测模型.因此,最小二乘支持向量机组合预测模型预测精度不仅高于任一单项预测模型预测精度,而且高于传统的线性组合预测模型与一般BP神经网络组合预测模型.验证了该模型在风速预测中的可行性.  相似文献   

8.
人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。  相似文献   

9.
王先云 《科学技术与工程》2011,11(33):8219-8224
提出了利用支持向量机回归建立减振器非参数模型的方法。之后,利用支持向量机建立的模型与两类神经网络模型进行了对比。一类是反向传播神经网络,另一类是径向基函数神经网络。这三种模型分别在虚拟减振器与真实减振器上进行了比较。比较结果证明反向传播神经网络对虚拟减振器的辨识结果最好,而支持向量机回归算法对真实减振器的辨识效果最好。其原因是由于真实减振器的试验数据均具有噪声,而支持向量机对噪声具有一定的鲁棒性。  相似文献   

10.
以遗传算法、相关向量机理论作为理论指导,采用基于遗传算法优化相关向量机算法对提取的特征向量进行故障分类,并通过与未优化的相关向量机、支持向量机、BP神经网络方法对比,结果发现通过遗传算法优化的相关向量机算法的故障分类正确率要高于相关向量机算法、支持向量机算法和BP神经网络的故障分类方法的正确率,仿真实验验证了优化后的算法在燃机涡轮叶片故障诊断中的优越性和可行性。  相似文献   

11.
针对光伏发电系统在不同天气状况下发电功率预测精度不高的问题,在分析传统方法的基础上,提出一种无迹卡尔曼滤波神经网络光伏发电预测方法。该方法利用无迹卡尔曼滤波实时更新神经网络模型的权重,以直流电压和电流作为系统的输入,以有功功率和无功功率作为系统的输出,分别建立两个独立的双输入单输出功率预测模型。实验结果表明:所提出的方法对有功功率和无功功率的预测精度分别为97.3%和94.2%,并且对天气具有良好的鲁棒性。  相似文献   

12.
传统PID控制技术在电网产生扰动时无法兼顾快速性和鲁棒性,易造成系统不稳定失衡,向电网注入大量的谐波。对此现象,提出了一种改进BP神经网络的分数阶PID控制器来提高电网的鲁棒性和对响应的快速性。该算法采用分数阶PID控制器跟踪电流外环的参考电流,并针对分数阶PID控制器的五个参数采用BP神经网络实时在线整定。消除了人为调参所带来的不确定性。对于BP神经网络在整定参数过程中无法整定得到最优解,引入变化的惯性因子和学习率,提高了BP神经网络的求解效率。仿真结果验证,所提控制算法对并网电流能够实现快速跟踪,鲁棒性好。  相似文献   

13.
为了对电力物联网背景下的海量负荷数据进行精细化分析,从中提取用电模式,提出一种基于Hadoop分布式并行计算的混合神经网络分类模型。首先,基于时间维度的一维卷积神经网络(1DCNN)搭建“负荷特征提取器”;其次,使用长短期记忆网络(LSTM)搭建“序列分类器”;最后,将该“混合神经网络分类方法”在Hadoop平台上搭建,实现算法的并行化运行,以适用于海量负荷曲线的高效辨识。使用标准时序数据与真实负荷数据测试该方法的分类性能,算例结果表明所提分类方法具有较高的分类精度,经并行化处理后有效提高了负荷数据的处理效率。  相似文献   

14.
基于改进粒子群算法的电力系统负荷预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了提高电力系统负荷预测的精度,并考虑到电力系统负荷的混沌特性,提出了将蜜蜂进化型粒子群算法和混沌神经网络相结合的负荷预测方法.构建了混沌神经网络模型,提出了蜜蜂进化型PSO算法(Bee Evolution Modifying Particle Swarm Optimization, BEMPSO);以此来训练混沌神经网络参数,并且分别对基本粒子群优化算法和BEMPSO优化算法的模型进行仿真预测.结果表明提出的BEMPSO混沌神经网络负荷预测方法具有较强的泛化能力和较高的精度.  相似文献   

15.
基于神经网络专家系统的基本原理和利用神经网络的知识表达能够反映事物之模糊因果关系的特点,本文建立了一个用于高压电磁式互感器故障诊断的神经网络专家系统,提出了一种有效的推理方法,旨在全面、快速和准确地实现互感器的故障诊断,以提高互感器及电力系统运行的可靠性。图2,参8。  相似文献   

16.
提出一种基于人工神经网络的铣刀破损功率监测方法,建立了一个铣刀破损功率监测系统,实验表明:该神经网络方法能够灵敏地检测出刀具破损,且具有在较宽的工作范围内识别铣刀破损的优点  相似文献   

17.
讨论了神经网络的拓扑结构的学习和神经元激活函数等问题,提出了自构形神经网络的概念和算法,较好地解决了隐节点数目选取问题.将自适应神经网络用于刀具加工状态智能监控的信号融合之中,取得了满意的结果.  相似文献   

18.
基于双层前馈神经网络建立光伏电站输出功率与辐照等气象因素间的非机理模型。建立光伏电站输出功率与气象因素的神经网络模型;对功率模型的输入特征进行选择,分析不同气象因素的组合作为输入变量对模型准确度的影响,明确功率模型的输入变量;分析该模型网络的训练算法、隐含层神经元个数及训练次数对模型准确度的影响,据此确定功率模型的最优结构与参数;基于光伏电站的实际数据对功率模型进行验证。结果表明,基于双层前馈神经网络的光伏电站气象-功率模型具有较高的准确度。  相似文献   

19.
医院大型电梯电力系统在实际运行的过程中具有很高的非线性和时变性,使大型电梯电力系统PLC控制效果不佳,当前方法采用线性学习法,无法适应运行环境的不确定性,造成电力系统控制的不稳定性。提出一种基于BP神经网络PID控制算法的医院大型电梯电力系统的PLC控制优化方法,将PID算法作为PLC的软件设计部分,通过比例、积分与微分这三种控制作用的合理调配,形成相互关系。鉴于PID控制算法调节时间长、超调量大等弊端,采用BP神经网络对其进行优化。利用BP神经网络的自学习和加权系数的调整,使BP神经网络输出最优大型电梯电力系统控制规律下的PID控制算法的参数,实现医院大型电梯电力系统的稳定控制。实验结果表明,所提方法具有很高的控制稳定性和鲁邦性,综合性能较强。  相似文献   

20.
基于小波神经元网络模型的网损预测方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种电力系统网损预测的新算法-小波神经元网络预测模型,它以非线性小波基为神经元函数,通过优化伸缩因子和平移因子确定对应务神经元的小波基函数,从而合成小波神经元网络,达到全局最优的拟合效果,克服了普通人工神经元网络学习速度慢、难以确定网络结构、存在局部极小点等方面的缺点,仿真结果表明,该方法准确,并可使学习速度大大提高。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号