改进人工免疫网络算法在电力短期负荷预测中的应用

针对现有的短期负荷预测方法易陷入局部极值以及预测精度不高等缺陷,文中提出了一种基于改进免疫算法优化BP神经网络的短期智能负荷预测方法.通过利用改进的矢量距优化免疫网络,从而达到优化网络的目的.融入免疫调节原理,引入抗体浓度的概率选择式,采用自适应变化策略重新设计变异算子,利用新的变异尺度设计种群抗体,采用新的神经元适应度函数,并结合免疫网络调节的进化算法进行网络学习.实例分析表明,基于改进免疫网络优化的BP网络短期负荷预测算法比混沌算法优化BP网络算法精度更高,更具实用性.     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

基于径向基函数网络的能源消费量预测模型

采用径向基函数(RBF)神经网络方法进行能源消费量预测,建立了基于RBF神经网络的能源消费量预测模型。以我国1978~1997年的实际数据作为学习样本,对网络进行训练,拟合效果良好;以1998~2002年的实际数据检验网络,预测精度较高。并通过实例与BP网络进行比较,表明RBF网络预测模型优于BP网络预测模型。     

基于RBF网络的旋转机械故障诊断方法

针对BP网络在故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于RBF网络的故障诊断方法,介绍了RBF网络的结构和自适应正交最小方差算法（SROSL法）,并应用于旋转机械的故障诊断中,应用结果表明,RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

混凝土碳化深度的人工神经网络分析与预测

基于水灰比、碳化龄期、相对湿度以及抗压强度对混凝土碳化深度影响的试验研究成果,利用BP网络和RBF网络按内推与外推两种方式,对混凝土碳化深度进行分析与预测.通过两种网络的分析与预测性能比较,建议优先采用RBF网络进行内推预测,对于外推预测则只能采用BP网络.     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

油气悬挂输出力特性RBF网络预测研究

通过对某装甲车的油气悬挂进行试验测试,得到不同温度下的位移响应、速度响应及输出力响应的时间序列.利用所得的试验数据,应用RBF网络建立该型油气悬挂的非参数化模型,然后通过该模型对油气悬挂的输出力特性进行预测,并与BP网络得到的数据比较.结果表明:RBF网络不但具有很好的泛化能力,而且具有更快的预测速度.在此基础上,开发了油气悬挂输出力特性的RBF网络预测平台,在输入响应振幅、频率和工作温度的情况下,就可便捷有效地预测悬挂整个周期的输出力特性.     

基于改进RBF网络的过程工业时间序列预测方法

基于残差思想的异常数据检测方法的关键之处在于对数据的准确预测.针对这一问题,提出基于改进径向基网络(radial basis function network,RBFN)的过程工业时间序列预测方法,该方法通过改变RBF网络的输入形式,使改进后的RBF网络能够更方便地引入遗忘因子以及惩罚因子,以适应于基于残差思想的异常数据检测方法要求的动态性能和鲁棒性.通过理论证明改进的RBF网络与传统RBF网络的等效性,并通过实验比较证明改进后的RBF网络较传统的网络结构更简单,参数意义更明确.     

神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法。利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值。实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

基于径向基函数(RBF)神经网络的储层损害诊断技术研究

在石油勘探开发过程中会因各种原因造成储层损害,降低油井产量甚至停产,必须对损害储层进行准确定量诊断的基础上采取相应的解堵措施,提高或恢复油井产量．人工神经网络法是进行储层损害诊断较好的方法,但目前仅限于BP神经网络,或改进的BP神经网络的应用．本文通过对BP神经网络和径向基函数（RBF）网络的对比表明,径向基函数（RBF）网络具有收敛速度快、预测精度高等优点,并在确定影响储层敏感性和各损害类型因素的基础上,分别收集了各数据70组以上,然后进行了径向基（RBF）网络训练和应用,分别建立了径向基（RBF）神经网络在储层损害敏感性和定量诊断领域的应用,实现了对储层水敏性、盐敏性、速敏性预测,以及储层微粒运移、固相颗粒堵塞、水化膨胀和结垢损害程度的定量诊断;同时,提出的径向基（RBF）网络储层损害定量诊断法在孤东油田17口井上得到了检验,成功率达100％,证明RBF网络法与其它方法相比具有诊断结果准确性高、结论可靠、推广应用方便、收敛速度快等优点,提高了储层保护措施和解堵措施优化决策的科学性和准确性,在油田生产中发挥了重要作用．     

布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测

针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题,建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构,运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数,结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析,可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高,证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.     

基于改进Elman网络的燃气负荷预测

为提高燃气负荷预测的精度,分析了燃气小时负荷的变化规律和影响因素,建立了燃气小时负荷预测模型,采用具有输出-输入反馈机制的改进Elman(OIF Elman)网络对燃气小时负荷进行预测.与传统的Elman网络比较,OIF Elman网络不仅计入了隐层节点的反馈,而且考虑输出层节点的反馈,以便从有限的训练样本中获得更多的信息.预测结果表明,在样本点较少时,无论在训练速度上,还是在预测精度上,OIF Elman网络明显优于Elman网络.OIF Elman网络提高了网络的泛化能力,既降低了对训练样本个数的需求,又能提高预测精度,在燃气负荷预测中得到成功的应用.     

基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷预测模型

分别用径向基函数(RBF)神经网络模型和BP神经网络模型对广州市一栋办公楼和一栋图书馆在夏季不同月份的逐时冷负荷进行训练和预测,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差和平均相对误差都仅是BP神经网络方法的64%左右.仿真结果表明,RBF神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑空调负荷预测的一种有效方法.在此基础上,构建了基于RBF神经网络的建筑逐时空调负荷智能预测软件系统.     

改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用

针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法.采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计.利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真.实验结果表明,基于改进的RBF网络的建模方法,在精度和收敛速度方面均有显著提高.     

基于径向基神经网络的建筑物空调负荷预测模型

本文建立了一种基于径向基（RBF）神经网络的建筑物空调负荷预测模型。对广州市某办公楼在夏季不同月份的逐时冷负荷,分别用RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行训练和预测计算,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差ΔRMSE和平均相对误差ΔMRE都仅是BP神经网络方法的64％左右。仿真结果表明径向基（RBF）神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法。     

基于改进聚类算法的RBF网络及其应用

RBF网络可以逼近任意连续非线性函数,且训练速度快,性能好,被广泛应用于过程建模和预测。RBF网络的一个重要因素是隐层节点的选择,隐层节点过多或过少都会影响最终网络的性能。提出一种改进的k-means聚类算法,可以自动确定最优的聚类区数,并且可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。在应用RBF网络进行建模和预测时,采用该方法确定隐层节点的中心,跟用通常的聚类方法相比,可以大大减小网络规模。仿真和实际应用结果都证明该方法的有效性。