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基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究 预览
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作者 刘涛 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期54-56,共3页
气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研... 气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研究发现,ABC-BP神经网络算法可以在最短的时间内做出反馈,提高预测精度并将预测误差率控制到最低。 展开更多
关键词 BP神经网络 ABC算法 ABC-BP神经网络架构
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基于GA-BP算法的IGBT结温预测模型 预览
2
作者 禹健 郭天星 高超 《自动化与仪表》 2019年第1期79-83,共5页
人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数... 人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数据,建立了基于GA-BP算法和BP神经网络的结温预测模型。实验结果表明:当集电极电流大于临界电流时,两种算法预测精度更高;使用GA-BP算法结温预测模型较BP神经网络结温预测模型更接近实测数据,预测误差更低。 展开更多
关键词 IGBT BP神经网络 GA-BP算法 结温预测模型
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基于改进BP-GA方法的FPSO舷侧结构耐撞性能优化设计
3
作者 高明星 刘刚 +1 位作者 黄一 张延昌 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期28-33,共6页
基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化... 基于遗传算法和ABAQUS参数化有限元仿真技术,对传统的BP-GA优化方法进行改进,并采用改进的BP-GA方法对浮式生产储油卸油装置(FPSO)舷侧结构的耐撞性能进行优化,以验证其可行性和准确性。结果表明,与传统的BP神经网络相比,经遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度和更强的泛化能力;改进的BP-GA优化方法可在结构减重的基础上进一步提高结构的耐撞性能,能较好地适用于复杂的FPSO舷侧结构耐撞性优化设计。采用的优化方法具有通用性,可为抗爆性能的优化设计提供参考。 展开更多
关键词 浮式生产储油卸油装置 耐撞性能 BP-GA方法 BP神经网络 遗传算法
基于神经网络的准考证号码识别研究 预览
4
作者 邓立 张祺 张伟新 《工业控制计算机》 2019年第1期104-106,共3页
对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确... 对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确率。根据准考证号码识别的应用场景提出了两种图像预处理方法,并通过实验验证了该方法对识别准确率的提升效果。最后分析了两种网络模型的参数大小以及所需运算量。 展开更多
关键词 卷积神经网络 BP神经网络 准考证号识别 字符识别
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基于BP和GRNN神经网络的乳房运动轨迹预测 预览
5
作者 周捷 马秋瑞 +1 位作者 李健 林强强 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第2期117-122,共6页
用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测... 用科学预测模型对乳房运动轨迹进行准确的预测,可以节约大量的计算和分析时间。分别建立BP和GRNN神经网络模型,将乳头点的运动坐标作为输入值,预测乳房其他4个部位的运送轨迹。结果表明,两种预测模型都可以较好地实现乳房运动轨迹的预测。BP神经网络可以预测出乳房4个测量点的运动轨迹,但要求样本量必须足够大,且网络参数不好确定,乳房轨迹预测时所需时间较长,效率低;GRNN神经网络克服了BP神经网络的缺点,预测值更接近真实值,4个测量点预测值分别比BP神经网络高出5.95%,5.33%,6.37%,6.97%,可以较好地预测乳房运动轨迹,其预测值分别达到了真实均值的94.68%,93.87%,93.76%,94.79%。 展开更多
关键词 运动轨迹 乳房运动 GRNN神经网络 BP神经网络
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基于关键词学习的文本分类方法
6
作者 王天时 张龙 +2 位作者 刘怀泉 刘丽 陈思琦 《山东师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期54-60,共7页
提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入... 提出一种基于关键词学习的文本分类方法.采用LDA主题模型抽取文本的关键词,通过关键词的词袋构造文本的特征矩阵并进行PCA降维,将低阶特征矩阵输入由卷积神经网络和BP神经网络的混合网络中对文本分类进行学习.为提高文本分类效果,引入与BP神经网络同构的深度神经网络对BP神经网络的初始权值进行初始化.在多数据集上的实验表明,本文方法明显提高文本分类的准确率. 展开更多
关键词 抽取 词袋 特征矩阵 卷积神经网络 BP神经网络
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基于卷积神经网络的内燃机声品质评价方法研究 预览
7
作者 梁凯 赵海军 宋伟志 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期67-75,共9页
为解决内燃机声品质评价中人工效率低、成本高的问题,引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型和声谱分析方法构建了CNN声品质预测模型;同时模型中设计了带通滤波器,可对噪声样本进行自动特征提取,并以此为输入数据,利... 为解决内燃机声品质评价中人工效率低、成本高的问题,引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型和声谱分析方法构建了CNN声品质预测模型;同时模型中设计了带通滤波器,可对噪声样本进行自动特征提取,并以此为输入数据,利用自适应时刻估计(adaptive moment estimation,Adam)算法优化网络中各层权重,并将模型用于声品质评价。为证明CNN模型预测的性能,构建了基于心理声学参量的后向传播算法(back propagation,BP)声品质评价模型,并用于对照试验,在样本标签值(人工评价值)处理时,分析了客观评价心理声学参数与评分值的相关性,选取与人工评价结果相关度最大的4个心理声学参量作为BP模型的输入值进行预测。试验结果表明,基于CNN的声品质评价模型能更精确地预测内燃机声品质,并且在CNN预测模型中基于听觉谱的输入评价值比基于时域的短时平均能量、频域的频谱通量输入评价值精度更高。 展开更多
关键词 内燃机 声品质 卷积神经网络 听觉谱 BP神经网络
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BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比 预览
8
作者 胡广 朱兴业 +2 位作者 袁寿其 张林国 李扬帆 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期263-269,共7页
为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网... 为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2m安装高度、27°仰角、4~10mm喷嘴直径时,压力增大到0.4MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力. 展开更多
关键词 全射流喷头 射程 预测 BP神经网络 RBF神经网络
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一种神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法 预览
9
作者 陈亮 陈丽芳 刘保相 《地震工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第2期476-481,共6页
地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级... 地震资料的有效信号反射弱,且易受多次波的影响,不可避免地存在随机噪声干扰。提出一种基于神经网络改进小波的地震数据随机噪声去除方法,采用神经网络模型,识别出随机噪声信号,对该信号进行小波包分解,获取多类别随机噪声信号,采用级联BP神经网络模型提取出多类别随机噪声信号,实现地震数据的随机信号压制。实验结果显示,这种改进小波方法对地震数据随机噪声信号的去噪效果较好,在复杂沉积地质结构被探测介质的地震数据随机噪声压制方面具有较强的适用性。 展开更多
关键词 神经网络 小波包分解 随机噪声 去噪 BP神经网络
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燃煤电厂SCR烟气脱硝催化剂寿命预测研究 预览
10
作者 唐诗洁 陆强 +3 位作者 王则祥 吴昱廷 董长青 杨勇平 《热力发电》 CAS 北大核心 2019年第3期61-68,共8页
为保证燃煤电厂烟气脱硝系统的安全、稳定运行,需要制定科学合理的选择性催化还原(SCR)催化剂寿命预测方案。SCR 催化剂失效是多个物理和化学因素共同作用的结果,难以用传统的物理模型或数学公式对其失活程度进行预测。本研究针对电厂... 为保证燃煤电厂烟气脱硝系统的安全、稳定运行,需要制定科学合理的选择性催化还原(SCR)催化剂寿命预测方案。SCR 催化剂失效是多个物理和化学因素共同作用的结果,难以用传统的物理模型或数学公式对其失活程度进行预测。本研究针对电厂大数据特性,对原始数据进行预处理,建立了曲线拟合、灰色预测、BP神经网络、灰色神经网络4 种预测模型。实例对比分析发现:数据预处理可以提高预测精度;当数据满足等时距特性时,灰色神经网络优化后的直接输出模型预测精度较高;当数据不满足等时距特性时,使用BP神经网络模型预测效果更好。 展开更多
关键词 烟气脱硝系统 SCR催化剂 寿命预测 曲线拟合 灰色预测 BP 神经网络 灰色神经网络
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基于ELM-BP的强化学习在倒立摆控制中的研究 预览
11
作者 王婷婷 《电子设计工程》 2019年第6期55-58,63共5页
解决拥有连续状态空间以及模型未知的倒立摆系统长久以来是个难题。文章将强化学习(Reinforcement Learning)与神经网络(ELM网络和BP网络)相融合,运用神经网络的抽象和泛化能力,采用Actor-Critic架构,提出基于ELM-BP的强化学习倒立摆控... 解决拥有连续状态空间以及模型未知的倒立摆系统长久以来是个难题。文章将强化学习(Reinforcement Learning)与神经网络(ELM网络和BP网络)相融合,运用神经网络的抽象和泛化能力,采用Actor-Critic架构,提出基于ELM-BP的强化学习倒立摆控制方法。针对连续空间,BP充当动作网络,根据输入的状态映射出要执行的动作,ELM也叫极速学习机充当评价网络近似逼近函数值,输出评价。同时为了降低样本空间大小提高收敛速度,引入滚动时间窗机制和适合度轨迹。经过训练和学习,能够有效解决具有连续状态空间的倒立摆系统的问题。通过Matlab软件仿真模拟倒立摆的环境进行实验,运用提出的新方法进行控制,在衡量倒立摆算法的几个指标上(尝试次数,所需时间,角度最大绝对值,位移最大绝对值等)均得到了良好的效果。 展开更多
关键词 强化学习 倒立摆 自适应启发式算法 BP ELM神经网络 连续空间
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基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究 预览
12
作者 王晨安 李浩 李靖 《地理空间信息》 2019年第2期51-53,86,124共5页
引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网... 引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。 展开更多
关键词 SOM神经网络 BP神经网络 遥感影像分类 Landsat卫星遥感影像
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基于优化小波神经网络的宏观经济预测技术研究 预览
13
作者 冯娇 李红朴 《现代电子技术》 北大核心 2019年第7期181-183,186共4页
一个国家或地区的未来宏观经济走势是实时变化的,且受到许多干扰因素的影响。传统的预测方法无法有效解决此类非线性系统的准确预估问题,因此提出一种基于优化小波神经网络的宏观经济预测方法。不同于现有的BP神经网络预测模型,采用小... 一个国家或地区的未来宏观经济走势是实时变化的,且受到许多干扰因素的影响。传统的预测方法无法有效解决此类非线性系统的准确预估问题,因此提出一种基于优化小波神经网络的宏观经济预测方法。不同于现有的BP神经网络预测模型,采用小波神经网络模型进行宏观经济预测。此外,采用智能群体算法中的狼群算法对小波神经网络模型的权值进行优化。采用归一化后的某省份经济数据对提出的模型进行学习训练。预测结果表明,相比BP神经网络预测模型,提出方法具有更高的准确性。 展开更多
关键词 宏观经济 预测模型 BP神经网络 小波神经网络 狼群算法 准确性
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基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断 预览
14
作者 周琼 杨红云 +3 位作者 杨珺 孙玉婷 孙爱珍 杨文姬 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期134-141,共8页
【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利... 【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2)BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。 展开更多
关键词 水稻 氮素营养诊断 图像处理 BP神经网络 概率神经网络
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基于神经网络的地铁短时客流预测服务
15
作者 侯晨煜 孙晖 +2 位作者 周艺芳 曹斌 范菁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期226-231,共6页
短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,提出了一种新型有效的地铁客流短时预测算法.对于要预测的时刻t,算法利用它之前24小时的客流量作为输入特... 短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,提出了一种新型有效的地铁客流短时预测算法.对于要预测的时刻t,算法利用它之前24小时的客流量作为输入特征.由于实验数据存在噪声,本文利用卡尔曼滤波对实验数据进行去躁平滑处理.最后算法利用BP神经网络和LSTM递归神经网络进行建模与预测.我们利用杭州地铁提供的真实购票数据进行大量实验,证明了BP神经网络(基于adam算法和relu激活函数)以及LSTM递归神经网络(基于adam算法和tanh激活函数的)准确度最高,预测的平均绝对误差最小(5%左右).另外,实验还证明了卡尔曼滤波能够有效减少预测的平均绝对误差.相比于不使用卡尔曼滤波的神经网络,使用卡尔曼滤波后的神经网络算法可以降低相对25%的MAE. 展开更多
关键词 地铁客流 短时预测 BP神经网络 递归神经网络 卡尔曼滤波
基于无线传感网络的FOA-BP远程疾病诊断研究 预览
16
作者 赵晓丹 《微型电脑应用》 2019年第4期71-75,共5页
针对BP神经网络的预测结果易受初始连接权值和阈值影响和陷入局部极值的问题,提出一种FOA优化BP神经网络的远程疾病诊断研究模型。在无线传感网络和ZigBee网络的基础上,通过FOA优化BP神经网络初始连接权值和阈值,实现BP神经网络初始连... 针对BP神经网络的预测结果易受初始连接权值和阈值影响和陷入局部极值的问题,提出一种FOA优化BP神经网络的远程疾病诊断研究模型。在无线传感网络和ZigBee网络的基础上,通过FOA优化BP神经网络初始连接权值和阈值,实现BP神经网络初始连接权值和阈值的自适应最优选择。以威斯康幸大学医学院的乳腺癌数据集为研究对象,与PSO、GA和DE算法相比较,结果表明,FOA-BP可以有效提高疾病诊断的准确率。 展开更多
关键词 无线传感网络 ZIGBEE网络 果蝇算法 BP神经网络 疾病诊断
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基于LSTM-BP级联网络的列控车载设备故障诊断 预览
17
作者 上官伟 孟月月 +1 位作者 杨嘉明 蔡伯根 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期54-62,共9页
列控车载设备是保障高速列车行车安全、提高运输效率的核心组成部分,快速有效地诊断其故障类型具有重要意义.针对300T型列控车载设备故障文本数据的错综性和时序性,提出一种基于LSTM-BP级联网络模型的车载设备智能故障诊断方法.首先,采... 列控车载设备是保障高速列车行车安全、提高运输效率的核心组成部分,快速有效地诊断其故障类型具有重要意义.针对300T型列控车载设备故障文本数据的错综性和时序性,提出一种基于LSTM-BP级联网络模型的车载设备智能故障诊断方法.首先,采用贝叶斯正则化(Bayesian Regularization,BR)算法优化BP神经网络提高模型的泛化能力;其次,利用长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的记忆特性,充分学习具有时序性的故障特征信息,解决BP神经网络模型难以准确诊断关机误报和引发故障等问题;最后,利用实际数据对模型进行多次试验分析,BR优化的神经网络模型分类准确率为85.06%;而LSTM-BP级联网络模型分类准确率达到95.10%,能够很好地解决对关机误报和引发故障诊断不准确的问题,验证了本文所提出的智能故障诊断方法的有效性. 展开更多
关键词 交通信息工程及控制 故障诊断 BP神经网络 长短时记忆网络 列控车载设备
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偏差修正算法的风电短期功率预测 预览
18
作者 张瀚超 匡洪海 +1 位作者 王建辉 朱国平 《新型工业化》 2019年第2期1-9,共9页
结合风场实时数据以及风场气象数据,分析了实时数据并制定了数据清洗规则;针对风电功率预测领域预测精度低的问题,首先利用深度信念网络(DBN)、支持向量机(SVR)、BP神经网络和六次多项式拟合(ployfit)四种传统方法对风电功率进行了一次... 结合风场实时数据以及风场气象数据,分析了实时数据并制定了数据清洗规则;针对风电功率预测领域预测精度低的问题,首先利用深度信念网络(DBN)、支持向量机(SVR)、BP神经网络和六次多项式拟合(ployfit)四种传统方法对风电功率进行了一次预测并计算一次预测偏差,利用气象背景相关性以及拟合法、中位数法、聚类法分析与寻找一次预测偏差特征分布,并在此基础上提出偏差修正算法(Error Correction Algorithm),通过仿真对比,验证了偏差修正算法的二次修正效果,偏差修正算法对一次预测偏差具有良好的修正效果,能更好的提升预测准确度;进一步利用风速与功率的相关性考察偏差修正算法的修正效果,结果显示相关性越低,偏差修正算法的修正效果越明显。 展开更多
关键词 风电功率预测 深度信念网络 支持向量机 BP神经网络 多项式拟合 偏差修正算法
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带网络通信和BP补偿的红外温度监控系统设计 预览
19
作者 陈文毅 程武山 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第3期174-177,197共5页
针对传统手持式红外温度测量设备无数据上传功能、测量精度低的问题,提出一种基于MLX90614红外温度传感器的温度监控系统。该系统具备网络通信功能,可将测量数据实时传递至由电脑建立的TCP服务器。因红外传感器测量精度易受环境温度影响... 针对传统手持式红外温度测量设备无数据上传功能、测量精度低的问题,提出一种基于MLX90614红外温度传感器的温度监控系统。该系统具备网络通信功能,可将测量数据实时传递至由电脑建立的TCP服务器。因红外传感器测量精度易受环境温度影响,提出基于BP神经网络的补偿校正方案,将环境温度和红外实测温度作为输入,高精度温度传感器实测值作为输出来训练网络。实验表明:该系统能实时上传数据,精度比市面上的同类产品高1倍以上。 展开更多
关键词 温度监控系统 网络通信 MLX90614 BP神经网络 补偿校正
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基于Kalman滤波与神经网络的高精度同步时钟算法
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作者 李依泽 陆超 +3 位作者 王印峰 熊春晖 方陈 凌平 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期777-783,共7页
大规模分布式电源、储能与电动汽车的接入对配电网状态监测与运行控制带来了挑战。基于配电网同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广域量测系统被认为是解决这一问题的有效方式。然而,采用低成本晶振时,现有的同步时钟算... 大规模分布式电源、储能与电动汽车的接入对配电网状态监测与运行控制带来了挑战。基于配电网同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的广域量测系统被认为是解决这一问题的有效方式。然而,采用低成本晶振时,现有的同步时钟算法难以满足配电网PMU对同步时钟高精度、高稳定性、低成本的要求。为满足配电网PMU应用的需求,提出一种基于Kalman滤波器与BP神经网络的授时/守时算法。基于卫星信号误差与晶振频率数学模型,利用Kalman滤波器对卫星信号的随机误差进行滤除,提高授时精度,并提供准确的晶振状态数据。利用此数据训练BP神经网络模型,刻画出晶振频率的老化规律,提高守时性能。在卫星信号正常接入与失锁场景下,基于实际时钟装置量测数据进行测试验证。测试结果显示,文中所提算法在不提高现有硬件成本的基础上,有效提高了同步时钟的算法性能。 展开更多
关键词 同步时钟 配电网PMU 授时/守时算法 KALMAN 滤波器 BP神经网络
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