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基于Elman神经网络在电力负荷预测中的研究 认领
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作者 宋明达 赵宇红(指导) 《科技风》 2020年第11期200-201,共2页
针对某地区一个月的电力系统负荷数据进行了研究,建立Elman[1]神经网络网络模型,运用MATLAB工具箱,对Elman神经网络在神经元个数设置,节点层数及训练数据个数的选择进行了研究,同时与BP神经网络[2]做了预测数据比较分析.验证了Elman神... 针对某地区一个月的电力系统负荷数据进行了研究,建立Elman[1]神经网络网络模型,运用MATLAB工具箱,对Elman神经网络在神经元个数设置,节点层数及训练数据个数的选择进行了研究,同时与BP神经网络[2]做了预测数据比较分析.验证了Elman神经网络模型在电力负荷预测[3]中的准确性与可行性,相比较于BP神经网络的Elman神经网络具有训练速度快准确度高的优点. 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 电力系统负荷 BP神经网络 预测
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基于神经网络和ARIMA模型的冷热电短期负荷预测 认领 被引量:1
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作者 梁荣 王洪涛 +3 位作者 吴奎华 孙伟 付春梅 张晓磊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期52-58,共7页
冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving... 冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和小波神经网络用于冷热电短期负荷预测。仿真结果表明:在冬夏典型日的冷热电负荷预测中,小波神经网络的最大平均绝对百分比误差为2.1%,计算速度适中,是较为合适的冷热电负荷预测方法;ARIMA模型的最大平均绝对百分比误差为4.1%,计算速度慢,但调试和确定参数的难度不大;Elman神经网络的最大平均绝对百分比误差为7.4%,但计算速度最快,网络参数少且调节简捷,适用于对预测精度的要求不太高,但需快速响应的场合。 展开更多
关键词 冷热电联供 负荷预测 ELMAN神经网络 自回归求和滑动平均模型 小波神经网络
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基于神经网络的目标分群及目标运动状态预测 认领
3
作者 张永利 刘楠楠 王兆伟 《舰船电子对抗》 2020年第3期7-12,共6页
态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群... 态势估计是对动态变化的对象感知并对提取的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程。以目标运动状态特征为依据,基于自组织竞争神经网络,对传感器量测数据进行无监督的自组织聚类,将各个量测数据准确划分到各个类别当中,解决目标分群的问题。对于具有明显的时变性和不确定性的空中目标的运动特征,Elman神经网络可反映系统随时间变化的动态特性及存储信息的能力,预测任意逼近非线性函数,通过学习历史数据建模,对目标的运动特征进行网络训练,预测目标运动状态,为实现多目标环境下的航迹接续提供方法借鉴。 展开更多
关键词 自组织竞争神经网络 目标分群 ELMAN神经网络 目标运动状态预测 态势估计
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基于PSO-Elman模型的火电厂烟气含氧量预测 认领
4
作者 张玮 陈超波 +2 位作者 王景成 李继超 郝爽洁 《自动化与仪表》 2020年第4期75-79,85共6页
针对火电厂烟气含氧量测量精度较低、测量成本较大等问题,提出基于PSO-Elman网络模型的烟气含氧量预测方法。选择合理的相关辅助变量,引入Elman神经网络建立辅助变量与烟气含氧量的关系模型;利用PSO对Elman中所有的权值、阈值进行寻优,... 针对火电厂烟气含氧量测量精度较低、测量成本较大等问题,提出基于PSO-Elman网络模型的烟气含氧量预测方法。选择合理的相关辅助变量,引入Elman神经网络建立辅助变量与烟气含氧量的关系模型;利用PSO对Elman中所有的权值、阈值进行寻优,将其最优权值和阈值作为初值赋给Elman;经过训练,建立基于PSO-Elman模型的预测模型,完成火电厂烟气含氧量的软测量。通过仿真,与Elman网络和LSSVM模型的预测结果作对比,所提模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力。 展开更多
关键词 烟气含氧量 火电厂 PSO算法 ELMAN神经网络 预测
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改进Elman神经网络在短期热负荷预测中的应用 认领
5
作者 王琦 杨超杰 李丽锋 《工业仪表与自动化装置》 2020年第1期50-53,共4页
热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层... 热电厂的短期热负荷预测在城市集中供暖中起着至关重要的作用,直接影响热电厂的经济效益和热能利用率。电厂的短期热负荷一般采用神经网络预测模型进行预测,而BP神经网络应用最为广泛。Elman神经网络算法在BP神经网络基础上加入了承接层,作为一步延时算子,实现记忆能力,使系统具备适应时变能力,增强系统全局稳定性。但Elman神经网络算法模型的构造依然需要大量样本的支撑,而且输入层的变量多,导致预测时间依然很长,收敛速度慢。该文在Elman神经网络预测前,进行了相关系数预处理和对样本中异常值的平均化预处理,通过数据归一化运算,使Elman神经网络输入层变量大幅减少。仿真实验表明,改进的Elman神经网络算法使预测模型快速寻优,减少预测时间的同时明显提高预测精度。 展开更多
关键词 短期热负荷预测 ELMAN神经网络 相关系数预处理 归一化 平均化
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基于频域分解的短期负荷预测研究分析 认领
6
作者 马愿 张倩 +2 位作者 李国丽 马金辉 丁津津 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第4期114-121,共8页
为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分:日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Malla... 为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分:日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Mallat算法二次分解,分别得到低频部分和高频部分,选取低频部分做训练样本与Elman神经网络结合预测高频分量;将各个频域分量结果重组,实现电力负荷的高精度预测。以某地市实际负荷数据为例进行仿真,将该方法与Elman神经网络法、随机森林法及频域分量预测法的预测结果对比,验证所提方法可以有效提高精度,减少预测值和真实值的离散程度。 展开更多
关键词 负荷预测 频域分解 ELMAN神经网络 随机森林 MALLAT算法
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基于PSO-Elmam神经网络对挖泥船装舱模型的建模 认领
7
作者 蔡磊 《计算机与数字工程》 2020年第2期484-487,491共5页
耙吸挖泥船在生产作业的过程中,受到多方面因素的影响。在耙吸挖泥船装舱的过程中,可以通过Elman神经网络对已知的进舱流量、进舱密度这两个状态输入值,船速、耙头对地角度、溢流桶高度这三个控制输入值与装舱体积、装舱质量这两个输出... 耙吸挖泥船在生产作业的过程中,受到多方面因素的影响。在耙吸挖泥船装舱的过程中,可以通过Elman神经网络对已知的进舱流量、进舱密度这两个状态输入值,船速、耙头对地角度、溢流桶高度这三个控制输入值与装舱体积、装舱质量这两个输出值进行数据训练。从而构建装舱模型,并用粒子群算法(PSO)加以优化。实验结果证明:经过PSO优化的Elman神经网络可以更精确地预估输出值,构建的预估模型更加优秀。 展开更多
关键词 粒子群算法 ELMAN神经网络 耙吸挖泥船 装舱模型
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基于IBAS-Elman网络的滚动轴承故障诊断研究 认领
8
作者 瞿红春 许旺山 +2 位作者 郭龙飞 朱伟华 高鹏宇 《机床与液压》 北大核心 2020年第16期201-205,共5页
为了提高民航发动机滚动轴承故障诊断正确率,提出基于改进天牛须搜索算法优化Elman神经网络的诊断模型。针对天牛须搜索算法易早熟等缺陷,对天牛质心位置和步长更新操作进行改进,并用改进算法优化Elman网络的学习率、权重和阈值。使用IB... 为了提高民航发动机滚动轴承故障诊断正确率,提出基于改进天牛须搜索算法优化Elman神经网络的诊断模型。针对天牛须搜索算法易早熟等缺陷,对天牛质心位置和步长更新操作进行改进,并用改进算法优化Elman网络的学习率、权重和阈值。使用IBAS-Elman模型对滚动轴承故障和正常状态进行诊断,并分析Elman网络延迟向量比例因子对滚动轴承故障诊断率的影响。为了验证IBAS-Elman模型的有效性,将天牛须搜索算法、萤火虫算法和遗传算法作为对比算法。实验结果表明:改进天牛须搜索算法收敛精度优于对比算法。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 ELMAN神经网络 改进天牛须搜索算法
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制冷机组蒸发器系统的Elman神经网络预测模型 认领
9
作者 沈显庆 黄习恒 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2020年第3期309-312,340共5页
为解决制冷机组蒸发器系统故障预测要求高精度和高灵敏的问题,提出一种基于一步预测模式设置Adam算法改进的Elman神经网络故障预测模型,采用Matlab对其进行仿真。结果表明,所建立的预测模型,预测正确率相比于传统BP神经网络预测模型提高... 为解决制冷机组蒸发器系统故障预测要求高精度和高灵敏的问题,提出一种基于一步预测模式设置Adam算法改进的Elman神经网络故障预测模型,采用Matlab对其进行仿真。结果表明,所建立的预测模型,预测正确率相比于传统BP神经网络预测模型提高了30.43%,预测误报率降低了30.43%,可信度提高了18.33%,预测能力提高了33.33%,具有一定实用性。 展开更多
关键词 制冷机组 蒸发器 故障预测 Adam算法 ELMAN神经网络
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煤矿井下局部通风机控制系统供电可靠性研究 认领 被引量:1
10
作者 魏忠喜 黄友鹤 《煤炭技术》 CAS 2020年第4期192-194,共3页
在高瓦斯煤矿中,局部通风机是排除采掘面瓦斯气体的重要设备,一旦控制器失电,就无法实现风机的远程控制,存在较大的安全隐患。研究了局部通风机控制系统的供电可靠性,增设了UPS应急电源,采用Elman神经网络对UPS蓄电池的剩余容量进行实... 在高瓦斯煤矿中,局部通风机是排除采掘面瓦斯气体的重要设备,一旦控制器失电,就无法实现风机的远程控制,存在较大的安全隐患。研究了局部通风机控制系统的供电可靠性,增设了UPS应急电源,采用Elman神经网络对UPS蓄电池的剩余容量进行实时预测;采用LabView上位机软件实现UPS的管理与监控,保障了风机控制系统运行的可靠性。 展开更多
关键词 UPS管理 ELMAN神经网络 蓄电池容量
基于SCADA数据的风电场故障预警 认领
11
作者 施萌 马永光 《电力科学与工程》 2020年第8期25-29,共5页
针对风电场故障预警研究,首先基于NJW(Ng-Jordan-Weiss)谱聚类和动态时间规整算法结合,对风场内风机进行机群划分,然后对某一机群中任意一台风机使用Elman神经网络建模来代替一个机群内所有的单机模型,最后将模型预测误差与滑动窗口技... 针对风电场故障预警研究,首先基于NJW(Ng-Jordan-Weiss)谱聚类和动态时间规整算法结合,对风场内风机进行机群划分,然后对某一机群中任意一台风机使用Elman神经网络建模来代替一个机群内所有的单机模型,最后将模型预测误差与滑动窗口技术结合,确定机组正常运行阈值,判断同一机群内其他机组所处运行状态。以河北风场SCADA数据为实例进行故障预警,结果显示该风场可以划分为3个机群,对机群1其中一台风机进行建模,另一台风机进行故障预警验证,结果显示该模型可以提前11 h预警故障。采用该方法可以有效简化风电场故障预警的复杂性,帮助运维人员提高工作效率,对智慧风场的推进具有积极意义。 展开更多
关键词 风电场故障预警 SCADA数据 机群划分 ELMAN神经网络
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基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘 认领
12
作者 瞿红春 林文斌 +1 位作者 许旺山 郭龙飞 《中国民航大学学报》 CAS 2020年第1期19-23,53共6页
为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合... 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛精度较低的问题。将该模型用于基线拟合,并与传统的误差反向传播网络(BP)、Elman网络、支持向量机(SVM)等模型的拟合误差进行对比。结果表明:在训练数据、测试数据、训练次数均相同的情况下,混沌PSO_Elman模型的拟合精度高于其他传统模型;当训练样本减少时,其拟合精度依然高于传统模型,证明该模型具有更强的学习能力。 展开更多
关键词 航空发动机 基线挖掘 混沌 粒子群算法 ELMAN神经网络
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基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制 认领
13
作者 张家旭 施正堂 +1 位作者 杨雄 赵健 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期64-69,共6页
针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定... 针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证. 展开更多
关键词 车轮滑移率 跟踪控制 离散积分滑模控制 ELMAN神经网络 粒子群优化算法
基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法 认领
14
作者 朱昶胜 康亮河 冯文芳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第5期1501-1509,共9页
针对Elman神经网络在基于股市网络舆情的收盘价预测中存在的收敛速度慢且预测精度低的问题,提出了结合基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进鲸鱼优化算法(IWOA)结合Elman神经网络预测模型。首先,通过文本挖掘技术对上... 针对Elman神经网络在基于股市网络舆情的收盘价预测中存在的收敛速度慢且预测精度低的问题,提出了结合基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的改进鲸鱼优化算法(IWOA)结合Elman神经网络预测模型。首先,通过文本挖掘技术对上海证券交易所股票价格综合指数(SSE)180股的网络舆情进行挖掘和量化,并利用Boruta算法筛选重要属性以降低属性集的复杂度;然后,通过CEEMDAN算法在属性集中添加一定数量特定方差的白噪声,实现属性序列的分解与降噪;同时,利用自适应权重改进鲸鱼优化算法(WOA)以增强其全局搜索及局部开采能力;最后,利用WOA在迭代过程中不断优化Elman神经网络的初始权重和阈值。结果表明:比起单独使用Elman神经网络,所提模型的平均绝对误差(MAE)从358.8120降低至113.0553;与未采用CEEMDAN算法的原始数据集相比,该模型的平均绝对百分比误差(MAPE)从4.9423%降低到1.44531%,说明所提模型有效提高了预测精度,为股市网络舆情的预测提供了一种有效的实验方法。 展开更多
关键词 网络舆情 文本挖掘 鲸鱼优化算法 ELMAN神经网络
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基于Elman神经网络和Copula函数的多维装备效能评估模型 认领
15
作者 杨梓鑫 薛源 +2 位作者 孙畅 徐浩军 韩欣珉 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1633-1645,共13页
针对当前空战装备效能评估数据呈现出的非线性、多维性和耦合性等特征,将Elman神经网络与Copula函数相结合,提出了一种多维装备效能的评估模型。基于现代化空战特点建立效能评估指标体系的同时,结合战场环境与信息化空中对抗体系的仿真... 针对当前空战装备效能评估数据呈现出的非线性、多维性和耦合性等特征,将Elman神经网络与Copula函数相结合,提出了一种多维装备效能的评估模型。基于现代化空战特点建立效能评估指标体系的同时,结合战场环境与信息化空中对抗体系的仿真数据,利用Elman神经网络的权值参数自学习能力以及对非线性数据的良好拟合性,得到了边缘分布的预测模型及分布类型;针对分布数据之间的强耦合特征,选取Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数、T-Copula函数、Frank Copula函数、Joe Copula函数5种常用Archimedean Copula函数对变量间的相关性进行构造,通过对参数辨识和拟合优度结果进行对比,发现基于T-Copula函数所构建的联合分布模型与原始数据分布最为契合。以概率统计指标为评估依据,将该方法与传统方法进行了对比验证,得出了该方法的预测精度及适用范围均有所提升的结论。 展开更多
关键词 装备效能 相关性 联合分布模型 ELMAN神经网络 COPULA函数
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基于粗糙集-模糊C均值聚类的Elman神经网络农村需水量预测 认领
16
作者 李伟 李艳 吴佳懋 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第1期373-380,共8页
农村需水量影响因素作用机理复杂导致农村需水量预测值与实际值差别较大,采用模糊C聚类分析与Elman神经网络模型结合的方法建立农村需水量预测模型。首先,将用水方差和年用水均量等用水数据作为特征向量对2010—2017年海南省16个村落进... 农村需水量影响因素作用机理复杂导致农村需水量预测值与实际值差别较大,采用模糊C聚类分析与Elman神经网络模型结合的方法建立农村需水量预测模型。首先,将用水方差和年用水均量等用水数据作为特征向量对2010—2017年海南省16个村落进行模糊C聚类,将村落分为三类;其次,以数据分析为基础,结合文献分析和官方数据分析提取关键因素,借助SPSS软件对关键因素进行降维处理,得到三类村落的关键影响因素;最后,将所得关键因素和2010—2016年用水数据作为Elman神经网络算法的输入对模型进行校核并运用粗糙集理论对模型进行修正,经误差分析,平均绝对百分比误差(MAPE)从0.27下降到0.127,对称平均绝对百分误差(SMAP)从0.082下降到0.041,平均绝对偏差(MAE)从3832.32减少到1325.53,表明模型可以相对全面的模拟农村需水量变化规律,可以用于农村水资源精准预测,为城乡供水一体化提供理论依据。 展开更多
关键词 需水量 模糊C聚类 ELMAN神经网络 粗糙集修正
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基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究 认领
17
作者 胡兵 詹仲强 +2 位作者 陈洁 余金 岳云凯 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期256-263,共8页
针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后... 针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 主成分分析 ELMAN神经网络 遗传算法
基于遗传Elman神经网络进行矿区GPS高程拟合 认领
18
作者 张志杰 王维兴 王宝山 《测绘与空间地理信息》 2020年第4期173-177,181共6页
目前,城市、平原地区的似大地水准面建立精度已经达到厘米级,但在矿区进行高程拟合时,由于地面高低起伏没有规则,其似大地水准面的拟合精度并不理想。针对此问题,本文提出利用遗传算法优化Elman神经网络的方法精化似大地水准面,采用移去... 目前,城市、平原地区的似大地水准面建立精度已经达到厘米级,但在矿区进行高程拟合时,由于地面高低起伏没有规则,其似大地水准面的拟合精度并不理想。针对此问题,本文提出利用遗传算法优化Elman神经网络的方法精化似大地水准面,采用移去-恢复法对残差进行建模,使用EGM 2008地球重力场模型和地形起伏信息来精化求解似大地水准面和参考椭球面之间的高程异常,同时着重分析了地球重力场模型以及地形变化信息对高程异常求解的重要性,并使用某矿区实测数据(GPS、水准)对所提方法进行验证,实验结果表明:文中所提方法的精度要优于二次曲面拟合模型和单一Elman模型,其外符合精度达到了1.14 cm,可以代替四等水准测量。 展开更多
关键词 似大地水准面 ELMAN神经网络 高程异常 重力场模型 移去-恢复法
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基于Elman神经网络的PM2.5质量浓度区间预测 认领
19
作者 李晓理 梅建想 +1 位作者 王康 李济瀚 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期377-384,共8页
针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次... 针对PM2.5质量浓度序列不确定性和随机性特征,提出一种基于互补集合经验模态分解和优化Elman神经网络的区间预测模型.首先,利用互补集合经验模态分解将原始PM2.5质量浓度序列进行分解,并用样本熵将其重组为复杂度差异明显的子序列.其次,针对各子序列分别用多输入单输出Elman神经网络(Elman neural network,ENN)建立PM2.5质量浓度预测模型.在各子序列预测结果基础之上,采用多输入双输出Elman神经网络实现PM2.5质量浓度区间预测.最后,为了进一步提高预测模型性能,提出一种区间预测评价指标作为目标函数,采用思维进化算法对Elman神经网络权值β和阈值b进行寻优.基于北京工业大学校园监测站点采集数据,验证了预测模型的可靠性和有效性.所提预测模型为PM2.5质量浓度预测提供了一种方法. 展开更多
关键词 互补集合验模态分解 样本熵 ELMAN神经网络 区间预测模型 思维进化算法 PM2.5
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Elman神经网络在中子解谱中的应用 认领
20
作者 莫双荣 刘钰 +3 位作者 幸浩洋 朱敬军 张乐 王桢 《四川大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期531-534,共4页
人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一... 人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一一对应,并随着输入能谱的改变而发生改变;因此可以将探测器输出信号输入到训练过的神经网络中判断输入能谱.本论文采用的神经网络为Elman神经网络,训练神经网络采用的数据为Geant4模拟所得.将实验获取的核反冲能谱输入到训练过的神经网路进行反解,最后Elman网络反解出的Am-Be中子源能谱与真实谱误差在0.1%~11.8%,反解出的252Cf中子源能谱与真实谱误差在0.1%~8.9%. 展开更多
关键词 CJPL GEANT4 中子解谱 ELMAN神经网络
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