基于RBF神经网络的旋风器阻力系数预测模型

旋风器阻力系数是随旋风器结构参数变化的复杂函数，根据阻力系数与结构因素之间的映射关系建立了基于径向基函数(RBF)神经网络预测模型，并将其用于切流反转式旋风器阻力系数的预测并与常用的BP神经网络模型比较。结果表明，该模型收敛速度快。预测误差小，预测结果与实测结果较为符合。     

一种基于ACO的RBF神经网络训练方法

针对k平均聚类径向基（Radial Basis Function简称RBF）网络算法的聚类结果易受初始参数选取的影响,并常收敛于局部极小值的问题,提出一种将蚁群优化算法用于径向基神经网络训练过程,优化径向基函数的中心点,建立相应优化模型的算法．实验结果表明,该算法精确度高于k平均聚类径向基神经网络算法,且函数的拟合程度也得到了改善．     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用BP神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于RBF神经网络的烧结终点预测模型

本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

基于AFSA RBF神经网络的电动汽车动力 电池SOC预测

传统的电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计方法是基于精确的数学模型,它依赖于大量的建模假设和经验参数,故模型预测SOC精度是有限的;为了提高动力电池SOC预测的精度,提出利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化径向基神经网络(RBF)对SOC进行预测,解决了RBF网络参数选择的不确定性;仿真实验结果表明:方法能方便、快速、准确地实现对SOC的预测,且具有实际使用价值。     

基于U模型的神经网络PID控制系统设计

研究一类非线性对象的建模,提出通用的非线性U模型表达式。在非线性U模型基础之上,提出径向基神经网络PID控制算法,采用梯度下降法与PID位置增量算法相结合,根据径向基神经网络在线辨识非线性被控对象,得出Jacobian信息去修正PID控制器参数,最终完成非线性系统的精确控制。仿真结果证实,采用高精度的非线性U模型及神经网络PID控制算法提高了非线性控制系统的精度。     

基于改进差分进化算法的RBF神经网络优化方法

提出了一种新的RBF神经网络训练方法——改进差分进化算法,并用改进差分进化优化的神经网络对非线性系统进行逼近.采用改进差分进化算法对RBF神经网络的中心值、宽度和权值进行了优化.仿真实验结果表明,改进的差分进化算法具有比遗传算法更强的非线性系统逼近能力.     

用QCEA优化的RBF神经网络及其在股市预测的应用

采用量子克隆进化算法(QCEA)对径向基函数(RBF)神经网络的参数进行优化学习,并通过对不同样本容量和量子旋转角的实验,将量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络应用于上证指数的预测分析中.仿真实验表明:经量子克隆进化算法优化的径向基函数神经网络将全局搜索和局部寻优有机地结合起来,收敛速度快、种群多样性好,并可有效抑...     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.     

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

针对一类模型不精确的非线性系统,提出了一种RBF神经网络与滑模控制策略。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和组织能力。因此,将其与滑模变结构控制策略相结合,应用于非线性系统中。实验结果表明:其克服了传统滑模变结构控制中的振颤问题,同时,继承了滑模变结构控制所具有的快速性能好、鲁棒性强和抗干扰性能优良的特点。     

基于RBF神经网络的一类非线性系统模糊自适应控制

针对一类非线性不确定系统,基于ＲＢＦ神经网络,结合模糊滑模控制提出了一种自适应控制方法。根据Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论设计ＲＢＦ网络和模糊滑模补偿控制器的参数。     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

基于RBF神经网络的课堂教学质量评价模型

利用RBF神经网络提出了课堂教学质量综合评价模型,给出了课堂教学质量评价模型的指标体系,讨论了怎样使用此模型获得综合评价的最终结果.实验表明,利用此模型能避免人为测评中的不利因素,获得了较好的实验结果.     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。     

非线性系统的神经网络逆模型控制

利用神经网络逼近任意非线性的能力 ,将其与非线性逆系统相结合 ,对非线性系统的逆模型进行建模 ,对实现的伪线性系统设计自适应控制进行综合 ,动态神经网络在线消除系统的近似逆误差和正向模型的辨识误差 ,设计权值调整规律为 w∧·=-λ·eTPbΦ(r ,r· ,v)‖e‖ p >E0‖e‖ p >E,仿真结果表明其有效 .