基于RBF神经网络预测的MMSE控制

为了降低过程干扰造成的生产过程波动,研究了一种基于径向基(RBF)神经网络预测的MMSE控制器.首先,采用基于k-聚类学习算法的3层优化径向基网络结构,预测过程干扰时间序列,在此基础上设计MMSE控制器,将其作为EPC过程调整策略,应用于一个化工生产过程的SPC与EPC集成控制系统.然后,采用SPC控制图监测经上述MMSE控制器调整后过程输出并与传统MMSE控制器调整后的过程输出作比较.结果表明,径向基(RBF)神经网络可提高过程干扰预测精度,改进MMSE控制器的控制性能,减小过程波动,提升SPC与EPC集成控制的能力.     

抄纸过程的BP神经网络PID控制

为了使抄纸过程的输出(湿度和基重)最大限度地接近给定值,采用BP神经网络PID控制。此控制器由PID控制器和BP神经网络组成,采用BP算法进行PID参数的在线调整,使输出值较好地跟踪了给定值,能达到较好的控制效果,并为抄纸过程的控制提供另一种思路。     

过程质量控制的BP神经网络诊断方法研究

利用BP神经网络建立了过程质量控制图模式诊断模型，并采用单因素法优化了模型参数．仿真结果表明，神经网络能有效识别控制图模式类型，具有较高的识别率，模型符合过程质量智能诊断的基本要求．     

基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究

地震预测由于其产生原因的复杂性,一直是世界公认的难题.本文提出一种将多层前馈神经网络(BP网络)和自组织特征映射神经网络(SOM网络)相结合的方法并应用到地震震级的预测中,首先利用自组织特征映射神经网络对地震的原始数据进行聚类预处理,使具有内在规律的样本点集中在一起,之后利用BP神经网络对样本数据进行学习和预测,结果表明,相比直接利用BP神经网络预测结果,增加SOM聚类处理过程能有效的减小预测误差.说明此方法可以有效的汇总出与地震关系密切的因素,也表明SOM对相关震级参数分类的有效性,对利用模糊预测方法来实现震级的预测是一种有效的辅助手段.     

基于BP神经网络的非线性广义预测控制

广义预测控制在理论上已经有了很深的研究,并在工业控制中获得了应用,但广义预测控制存在着模型失配和系统不确定等缺陷.为克服上述缺陷,本文提出基于BP神经网络建立一个对象模型,用修正的误差预测值对输出预测值进行补偿,从而实现对被控对象的预测控制.通过Matlab仿真,表明神经网络预测控制对非线性系统具有较好的控制效果.     

基于BP神经网络的智能控制器

研究一种新型的智能控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求,其主要特点是提供一个跟踪网络来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果．     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于批均值的自相关过程EWMA控制图

给出基于批均值构造新过程的方法,证明了新过程仍然是平稳过程。针对q阶滑动平均过程(MA(q))给出了新过程的标准差截断公式,利用该公式构建修正EWMA控制图,并通过随机模拟给出平均运行批长。并将此控制图与利用新过程标准差构建的EWMA控制图和批均值控制图进行了比较,控制图和平均运行批长均表明利用标准差截断公式构建的修正EWMA控制图不仅优于批均值控制图,而且具有和利用新过程标准差构建的EWMA控制图相同的控制性能。由于新过程包括了原过程的几乎全部信息,所以在新过程的基础上设计的修正EWMA控制图能够完全反映原过程的生产情况。而修正EWMA控制图构造简单,易于实施,因此对现代生产过程具有很强的可行性和很高的利用价值。     

基于BP神经网络的股票预测

股票投资是一项非常复杂的活动。对股票走势的正确预测是非常重要的。本文基于BP神经网络预测模型,对未来股票的走势进行预测,通过实例分析及实际结果,表明BP神经网络的准确性和科学性。     

基于BP神经网络的干热风灾害预测

干热风是我国新疆，西北等地农业气象灾害之一，其形成因素呈现复杂的非线性关系．利用传统方法很难建立起一个精确完善的预测模型．人工神经网络具有强大的非线性映射能力，尤其是BP神经网络在预测领域中被广泛应用．本文利用BP神经网络对干热风灾害进行了预测．结果表明，基于BP神经网络的干热风预测模型误差小，能达到满意的效果．     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

基于BP神经网络的汽车发动机凸轮轴数控磨削加工工艺优化

随着汽车工业的迅速发展,作为汽车发动机的关键零件,凸轮轴的需求量越来越大,对其加工质量和加工效率的要求也越来越高．本文概述了凸轮轴磨削加工的现状,介绍了人工神经网络特别是BP神经网络的相关理论,最后采用BP神经网络算法对凸轮轴磨削加工部分工艺参数进行优化．     

基于神经网络模糊控制器的铣削过程智能控制

提出了一种新颖的神经网络模糊控制器,其模糊控制表由神经网络替代．控制器通过在线学习能自适应被控对象的变化,控制性能良好．将该控制器用于铣削过程控制,使铣削力在加工条件变化过程中始终保持相对稳定,从而提高了铣床的加工效率,并能保证加工质量,保护刀具．还给出了试验结果．     

改进型BP神经网络的港口吞吐量预测

为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来三年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来三年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差叠加,具有较好的适用性。     

基于BP神经网络的短期降水预报

人工神经网络(Artificial Neural Network,简记为ANN)是最近发展起来的十分热门的交叉学科,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科,并在工程上具有非常广泛的应用前景．本文介绍了BP神经网络的结构及算法,基于BP神经网络的短期降水预报模型的建立,并分析了BP算法在该应用中的优缺点．     

基于BP网络对图书销售的预测

在商业竞争中,销售量无疑是一个重要的指标,但“剩余库存”也同样是一个衡量企业竞争力的属性,该文基于BP网络,通过前一段时间的销售数据对未来的数据进行预测从而使发行商正确的掌握各本书的销售情况,从而真正的实现“零库存”的概念。     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

我国体育人口增长预测模型研究

运用文献调查、逻辑分析、类比分析等研究方法对体育人口增长预测模型的构建进行研究,其目的是通过构建体育人口增长预测模型,准确地预测我国未来体育人口的增长,为相关决策部门制定健身政策提供理论参考。文章阐述了体育人口的特点以及神经网络的基本原理,论述了运用BP神经网络进行体育人口增长预测的可行性,建立了基于BP神经网络体育人口增长预测模型,补充了体育人口增长预测理论研究的空白,对我国未来准确预测体育人口增长具有一定现实意义。     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。