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261.
为提高沙尘暴预报的准确率,以描述大气环流形式的物理场格点数据作为建模样本,采用自组织神经网络对物理格点场数据样本进行聚类,构建出由大规模阵列式数据格式表示的建模样本的低维特征,再用模糊神经网络综合建模样本的一般性规律,用非典型样本进行二次建模以反映建模样本的特殊性,并设计隶属度调整方案对一般性和特殊性进行协调,由此形成兼顾建模样本一般性和特殊性的双预报模型.测试结果表明,基于特征提取方案的双预报模型体系使沙尘暴预报准确率达到80.4%. 相似文献
262.
考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响,并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内,采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究,建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型;提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统,解决这类非线性系统的控制问题,即应用神经网络进行辨识及预测控制.研究表明,从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的,为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向. 相似文献
263.
在介绍灰色模型(GM)建模的基础上,把预测控制的思想引入到模糊控制器中。模糊控制器的两个输入变量为设定值,与灰色预测模型的输出值之间比较得到预测误差及其预测误差的变化率。并根据过程状态提出了一种预测步长自调整的模糊决策机制,进一步改善系统的控制性能,即把由模糊决策器得到的预测步长作为灰色预测模型的一个输入来控制。仿真结果表明,该方法具有良好的控制性能和实用价值。 相似文献
264.
研究了Cohen-Grossberg神经网络模型的指数稳定性.运用非线性测度方法证明了神经网络平衡点的存在性和惟一性,接着通过构造一个新颖的Lyapunov泛函,得到了神经网络指数稳定的全新充分条件,并给出了解的指数衰减的精确估计.与已有文献相比,文中给出的条件更为宽松且易于验证. 相似文献
265.
基于滑动概率神经网络的早期故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对机电设备早期故障难以识别的问题,提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络,用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程,及时发现早期故障.该网络以固定不变的抽样集作为第一层,动态滑动的测量信号作为样本层,通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计,将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上.将网络分解成以测量值为中心的子网络,来实现网络的递归运算,并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数,从而提高了网络的计算实时性.通过压缩机喘振过程数据的应用实例,表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆. 相似文献
266.
基于气测资料的储层含油气性识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于气测资料构造适当的综合指标,分别利用模糊模式识别和误差反向传播(BP)神经网络两种方法对储层含油气性进行了分析.结果表明,气测资料与储层含油气性具有较强的相关性.模糊模式识别方法可以用来确定气测综合指标与储层含油气性之间的模糊关系,而且对待识别样品气测资料的随机性具有较强的适应性;神经网络法能够较准确地建立气测综合指标与储层含油气性之间的非线性关系,但在待识别样品气测资料具有随机性的情况下,识别结果具有随机性.利用模糊模式和BP神经网络方法对储层含油气性进行识别具有一定的可行性,能快速为储层含油气性分析提供一定的参考依据,并且前一种方法的识别效果优于后一种方法. 相似文献
267.
以兴隆县不同乡镇8个中小煤矿为例,运用灰色理论中的灰色关联评价模型对影响煤矿突水事故的诸多非线性、动态因素进行量化分析,得出切合实际的结果,找出事故发生的具体原因,为具体防范措施提供依据。 相似文献
268.
无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率. 相似文献
269.
基于灰色关联分析的路段行程时间卡尔曼滤波预测算法 总被引:7,自引:1,他引:7
为改善卡尔曼滤波用于时间序列预测时的自适应性能,提出基于灰色关联分析的路段行程时间实时预测算法.首先,利用灰色理论对行程时间序列的各影响因素进行灰色关联分析,根据灰色关联度的大小来选取路段行程时间的主要影响因素,由此建立相应的动态方程.在此动态方程基础上,通过卡尔曼滤波递推进行路段行程时间预测.文中利用深圳某交通干道上的实测行程时间进行仿真实验,结果表明该算法的综合预测性能优于常规卡尔曼滤波方法,可应用于正常交通流状况下的路段行程时间预测. 相似文献
270.
直接依靠人的理解判断对内容进行分类,需花费大量的时间与精力,为了解决文本内容的自动聚类问题,该文在信息系统理论与自组织神经网络理论的指导下,利用智能技术得出了内容的分类结构。提出了基于智能聚类的内容分类方法,利用自组织神经网络的学习算法进行内容的聚类,并根据所提出的方法设计了基于智能聚类的内容分类示范系统,进行了应用研究,验证了该方法的有效性。 相似文献