电力负荷预测技术及其发展趋势

介绍了电力系统负荷预测方法的几种分类方法、神经网络负荷预测方法及其在短期负荷预测中的研究情况,也指出了负荷预测技术的发展趋势。     

一种基于径向基函数的高阶累积量算法

使用高阶累积量算法进行了盲自适应波束形成,计算了利用神经网络逼近波束形成的权矢量,通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

遗传神经网络能耗预测模型在钢铁企业中的应用

为改善BP网络训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等固有缺陷,采用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,以通化钢铁公司炼铁厂为研究对象,建立了基于遗传算法的人工神经网络能耗预测模型。用MATLAB编写计算程序进行测试,并与纯BP算法进行分析比较,结果表明,文中所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

行列式的计算方法

通过对入侵检测、自组织特征映射神经网络和模糊技术的研究分析后,提出一种基于模糊神经网络的入侵检测系统。仿真实验表明,可以形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。     

模拟电路故障诊断方法的研究

对模拟电路故障诊断方法的研究现状进行了述评和归纳,同时指出了目前各种故障诊断方法和技术的特点及局限性,并预测了模拟电路故障诊断技术的发展趋势。     

自适应小波神经网络在故障诊断中的应用

为提高传统BP神经网络在故障诊断中的效率,提出用小波神经网络加以改进.采用动量法和学习率自适应调整结合的网络训练算法对小波网络的初始参数进行设置,提出自适应小波神经网络的故障诊断方法,详述其诊断原理,并结合实例证实了该方法应用于故障诊断的有效性.     

Learning Vector Quantization Neural Network Method for Network Intrusion Detection

A new intrusion detection method based on learning vector quantization （LVQ） with low overhead and high efficiency is presented. The computer vision system employs LVQ neural networks as classifier to recognize intrusion. The recognition process includes three stages： （1） feature selection and data normalization processing;（2） learning the training data selected from the feature data set; （3） identifying the intrusion and generating the result report of machine condition classification. Experimental results show that the proposed method is promising in terms of detection accuracy, computational expense and implementation for intrusion detection.     

基于BP网络的土壤水分预报研究

基于一个具有两个输入变量，一个输出变量的误差反传网络结构模型，对土壤床中10cm,20cm,30cm,40cm,50cm等不同深度处的水分含量进行预报，结果表明，该模型的预报精度较高，其最大相对误差为－4．04％，最小相对误差为－0．34％，平均相对误差为1．68％（绝对值），还能同时预报不同深度处的土壤水分。     

基于神经网络专家系统的边坡系统设计

基于神经网络和专家系统自的特点，研究了神经网络和专家系统的集成系统，论述了系统的设计思想、总体结构及实现的基本原理，通过软件设计实现了“可视化”操作，系统具有知识自动获取，预测速度快，鲁棒性及容错能力强等特点，这一研究为解决边坡稳定性评估问题提供了一种有效途径。     

中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。