基于广义预测控制的对角递归神经网络控制

提出一种基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器，并给出该神经网络控制器和辨识器的学习率范围。仿真实验表明，所采用的神经网控制结构适合于带纯时延的未知的非线性被控对象的广义预测控制，同时能有效地改善神经网学习的收敛性。     

基于神经网络的车用发动机广义预测控制

为了改善具有非线性特性的发动机燃油控制效果,以达到高效率、低污染的要求。利用一种前向神经网络作为非线性系统的模型,并将其分为线性部分和非线性部分。其中非线性部分用单隐层的BP神经网络对其建模,采用学习速度较快的Davidon最小二乘法在线调整网络权值;线性部分采用受控自回归积分滑动平均(CARIMA)模型作为其数学模型,用递推最小二乘法(RLS)作为其参数辨识的方法。每步将所得非线性系统的网络模型线性展开,得到线性回归模型,并以非线性前馈增益方式补偿建模误差,建立了一种适合非线性系统的自校正广义预测控制器。仿真结果表明该算法收敛速度快,控制动作平稳,控制效果理想。     

基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器

提出一种基于广义预测控制的对角递归神经网络控制器，并给出该神经网络控制器和辨识器的学习率范围．仿真实验表明，所采用的神经网络控制结构适合于带纯时延的未知的非线性被控对象的广义预测控制，同时能有效地改善神经网络学习的收敛性．     

基于广义回归神经网络的PVC树脂颗粒特性预测

在工业生产中,聚氯乙烯树脂的颗粒平均粒径测试,通常采用批次结束后取样,在实验室离线分析得到,一般导致几小时的滞后,影响了先进控制技术的有效应用.另外,聚合过程呈现出高度的非线性特性.针对这些特点,采用广义回归神经网络对PVC树脂颗粒特性进行预测研究,应用结果验证了该方法的有效性.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

基于广义回归神经网络的交通事故预测

在进行交通事故统计的基础上,运用广义回归神经网络理论,建立交通事故预测模型,对2000~2003年的交通事故死亡人数和经济损失进行外推预测.计算结果表明,该模型预测和外推精度高,可用于交通事故预测.     

基于广义回归神经网络的煤矿带式输送机模型预测控制

针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题,提出基于广义回归神经网络（GRNN）的带式输送机模型预测控制（MPC）策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法（BAS）,并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优。建立了带式运输机模型,采用模型预测控制策略对带式输送机的运行进行优化与控制;优化过程采用了基于分时电价的控制策略。实验结果表明：与带式输送机传统的运行方式相比,所提出的控制策略不仅可以减少能源消耗,而且可以有效降低运行成本。     

网络态势预测的广义回归神经网络模型

网络态势预测作为网络态势感知的必要环节, 能够加强网络管理员对网络状态的认知与理解,为威胁分析和网络规划提供决策支持。在分析现状以及预测方法的基础上, 讨论了反向传播、径向基、反馈等神经网络模型用于预测的特点与优势,提出了网络态势预测的广义回归神经网络模型GRNNSF, 给出了GRNNSF模型的网络设计原则以及网络态势预测方法。基于真实数据集的实验,验证了GRNNSF模型的准确性和时效性,与其他神经网络模型相比,能更准确地预测网络态势的发展趋势。     

基于BP神经网络的汽油机尾气排放预测

为了准确预测汽油机尾气污染物的排放量,基于BP神经网络模型进行了排放预测.针对汽油机尾气排放预测非线性、特征参数多、样本数据量大等特点,以特征参数的数据流信息作为输入,以车辆排放水平为输出;以BP神经网络为基础,分别建立了汽油机CO,HC,NO_x排放预测模型;并完成了正常状态、燃油压力异常、进气压力传感器异常3种模式下的实车验证,将汽车排气分析仪的检测结果与预测结果相比较.结果表明:该预测系统能够对3种气体进行预测,具有较高的预测精度,收敛速度较快,可以达到预期结果,且具有较好的可靠性.     

基于广义回归神经网络的沈阳房地产市场研究

通过广义回归神经网络对沈阳市房地产市场2003年至2009年相关数据进行训练,采用逼近性最好的光滑因子01,对2010年和2011年的数据进行预测,并与真实数据进行对比,得出沈阳市房地产开发投资额、商品房均价及空置面积均在高位运行.由此判断出沈阳市房地产市场仍处于繁荣期,但属于后期阶段,有出现房地产泡沫的可能,政府、房地产开发商、购房者应给予足够关注.     

基于BP神经网络的柴油发动机故障诊断

阐述了BP神经网络模型及原理,提出了基于BP神经网络的发动机故障诊断分析方法,在理论分析的基础上,对发动机故障的检测和分析进行了MATLAB仿真,仿真结果表明,利用BP神经网络对发动机故障进行检侧具有检测精度高、速度快的特点.     

基于概率神经网络的汽车发动机失火故障诊断

为准确诊断汽车发动机常发生的单缸失火和双缸失火故障, 利用概率神经网络分析发动机转速与曲轴位移角度诊断发动机失火故障。在AMEsim 软件环境下搭建一款四缸发动机模型, 利用故障注入的方式模拟发动机失火, 提取发动机转速和曲轴角度位移数据, 在Matlab 环境下进行数据处理与分组, 建立概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Network)进行训练与测试。实验结果表明, 发动机转速与曲轴转角位移能有效反应发动机真实运行情况, 训练好的PNN 可对发动机单缸、双缸失火进行准确的诊断和定位。该方法具有简洁、经济、高效和准确度高等优点。     

基于投资者信念及神经元网络的指数预测

分析了金融学的新发展对短期定量预测技术的理论支持，基于用神经元网络预测选择变量困难的问题，提出了在价格和交易量趋势中挖掘投资者信念作为预测依据的新思路，并用上证30指数进行了预测检验，结果显示挖掘投资者信念和神经元网络结合能够产生预测能力。     

基于RBF网络的金融时间序列预测

RBF网络是一种新颖有效的前向型神经网络,它通过非线性基函数的线性组合实现从输入空间RN到输出空间RM的非线性转换,特别适合于非线性时间序列如股票市场等金融系统的预测.本文以中集集团的实际收盘价作为预测对象,提出基于RBF网络的个股价格预测模型,仿真实验表明,该模型对于个股价格的短期预测是可行有效的.     

基于神经网络的发动机模型辨识

为进一步研究发动机的稳态、空载、动态转矩、燃油消耗模型和万有特性,笔者提出了一种基于神经网络的神经元结构模型和多层前馈网络结构模型并分别进行了数学分析.实践研究表明：在发动机的工作过程中,动态工况占66%～80%,并发现发动机的动力性和经济性指标与稳态工况存在着一定的差异.     

基于人工神经网络的销售量预测方法初探

提出了一种新的销售量预测方法——神经网络方法。以我国电视机销售量为实际预测对象,运用神经网络方法对其进行了试验预测,并和常规的线性回归方法进行了比较,结果表明神经网络方法具有较高的精确度和较好的预测能力。     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.