符号图时变延迟神经网络的有限和固定时间控制

1

作者 杨华波 孙文 《动力系统与控制》 2024年第1期21-32,共12页

本文探究了在符号图中具有时变延迟神经网络有限和固定时间控制问题。通过设计有限和固定时间的控制器,利用在符号图中的矩阵M、稳定性理论和其它的一些不等式,得到时变延迟神经网络实现有限和固定时间的二分同步的充分条件以及达到同... 本文探究了在符号图中具有时变延迟神经网络有限和固定时间控制问题。通过设计有限和固定时间的控制器,利用在符号图中的矩阵M、稳定性理论和其它的一些不等式,得到时变延迟神经网络实现有限和固定时间的二分同步的充分条件以及达到同步的估计停时。最后,给出了一个数值例子验证了所设计有限和固定时间控制器的有效性。 展开更多

关键词 有限和固定时间控制 时变延迟 符号图 神经网络

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基于人工神经网络的甲烷富氧燃烧机理优化 被引量：1

2

作者 黄章俊 徐通 +3 位作者 何洪浩 孙刘涛 田红 李新卓 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期520-527,共8页

采用带误差传播的直接关系图法、全物种敏感性分析和人工神经网络(ANN)联合方法,以点火延迟时间和CO摩尔分数为优化目标,通过对甲烷富氧燃烧详细机理USC mech2.0的简化和优化,提出了基于人工神经网络的甲烷富氧燃烧优化机理(ANN-OMOC)... 采用带误差传播的直接关系图法、全物种敏感性分析和人工神经网络(ANN)联合方法,以点火延迟时间和CO摩尔分数为优化目标,通过对甲烷富氧燃烧详细机理USC mech2.0的简化和优化,提出了基于人工神经网络的甲烷富氧燃烧优化机理(ANN-OMOC)。甲烷富氧燃烧模拟计算和对比分析的结果表明:相比于甲烷富氧燃烧简化机理FSSA的预测误差,优化机理ANN-OMOC对点火延迟时间、层流火焰速度的预测误差分别从2.53%、24.38%降到0.50%、14.41%;与甲烷富氧燃烧的简化机理DRGEP和FSSA相比,优化机理ANN-OMOC对点火延迟时间、OH摩尔分数峰值和CO摩尔分数峰值的预测结果最佳,其相对误差均在10%以下。 展开更多

关键词 甲烷 富氧燃烧 机理优化 人工神经网络 点火延迟时间 CO摩尔分数

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人工神经网络软测量仪表延迟时间处理及动态特性研究 被引量：7

3

作者 杜殿林 左信 +1 位作者 罗雄麟 吴重光 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2005年第5期47-49,共3页

采用BP和RBF网络,开发了人工神经网络软测量仪表软件,实现了不可测变量的在线观测。讨论并解决了延迟时间的确定与处理、动态特性的拟合等主要难点问题。利用三层BP网络辨识出非线性对象的延迟时间;采用将输出量引入到多层静态神经网络... 采用BP和RBF网络,开发了人工神经网络软测量仪表软件,实现了不可测变量的在线观测。讨论并解决了延迟时间的确定与处理、动态特性的拟合等主要难点问题。利用三层BP网络辨识出非线性对象的延迟时间;采用将输出量引入到多层静态神经网络的入口和对输入数据进行衰减加权的方法,完成对系统动态特性的表征,使所开发的神经网络软测量仪表更真实地反映了系统的静态和动态性能,准确性高且有更好的适应性。 展开更多

关键词 人工神经网络 软测量 非线性系统 延迟时间 动态特性

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基于PCA时间延迟神经网络的BOD在线预测软测量方法 被引量：12

4

作者 冉维丽 乔俊飞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期78-82,共5页

针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出了基于主元分析PCA时间延迟神经网络的污水水质BOD在线预测软测量方法。该方法由三部分组成:主元分析PCA、时间延迟神经网络、软测量模型的在线校正。其中离线模型采用GABP算法训... 针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,提出了基于主元分析PCA时间延迟神经网络的污水水质BOD在线预测软测量方法。该方法由三部分组成:主元分析PCA、时间延迟神经网络、软测量模型的在线校正。其中离线模型采用GABP算法训练,仿真结果表明该方法可以实现污水水质的在线预测,具有实时性好,稳定性高,精度高,校正方便等特点。 展开更多

关键词 软测量 时间延迟神经网络 主元分析 在线预测

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人工神经网络对时间增长序列预测能力分析 被引量：10

5

作者 张建勋 贺京同 +1 位作者 王维 卢桂章 《预测》 CSSCI 1999年第5期60-63,共4页

本文从人工神经网络的构成函数出发，分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题；提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神... 本文从人工神经网络的构成函数出发，分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题；提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型。 展开更多

关键词 时间增长序列 PB神经网络 宏观经济模型 预测

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多重分支时间延迟神经网络的混沌预测研究 被引量：6

6

作者 席剑辉 韩敏 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2007年第2期181-186,共6页

采用新型多重分支时间延迟神经网络进行混沌时间序列预测研究.在网络初始状态和实际系统初始状态不严格相等的情况下,探讨该网络对非线性系统的逼近能力.结合相空间重构理论确定网络结构,使网络能够包含有效的预测信息.文中采用Rossler... 采用新型多重分支时间延迟神经网络进行混沌时间序列预测研究.在网络初始状态和实际系统初始状态不严格相等的情况下,探讨该网络对非线性系统的逼近能力.结合相空间重构理论确定网络结构,使网络能够包含有效的预测信息.文中采用Rossler混沌方程产生的混沌时间序列和实际观测的年太阳黑子时间序列作为实例.仿真表明本文所建网络可成功地应用于混沌系统的建模和预测,而且该方法可以达到较高的精度. 展开更多

关键词 混沌 时间延迟 神经网络

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时间延迟神经网络地震油气预测方法 被引量：3

7

作者 刘瑞林 马在田 蒋晓光 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期710-717,共8页

本文绘出基于时间延迟神经网络模型的地震油气预测方法及其初步应用结果，不同于通常的孤立模式识别方法．在特征提取阶段，不仅提取地震道中相应目的层单时窗的特征，同时也提取时窗滑动时的特征，这些多时窗的特征信息反映出地层层序... 本文绘出基于时间延迟神经网络模型的地震油气预测方法及其初步应用结果，不同于通常的孤立模式识别方法．在特征提取阶段，不仅提取地震道中相应目的层单时窗的特征，同时也提取时窗滑动时的特征，这些多时窗的特征信息反映出地层层序的变化．时间延迟神经网络模型通过井旁道特征串的训练，用于表达特征信息与地层含油气情况的复杂关系和特征信息的变化与地层油气聚集的联系．初步应用表明，这种基于时间延迟网络模型的油气预测方法的结果要好于BP网络方法的结果． 展开更多

关键词 时间延迟 神经网络 油气预测 油气藏 地震勘探

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基于神经网络的暖通空调控制系统延迟时间的确定 被引量：3

8

作者 张鹏 石来德 《工业控制计算机》 2001年第3期12-15,共4页

本文提出一种人工神经网络(ANN)方法，确定暖通空调(HVAC)系统对控制信号的响应延迟时间。在研究中选用了四层网络，在网络学习过程中采用了一种加速方法，以改善梯度下降法。对制热和制冷两种工作方式的实验数据，采用ANN和传统算法两... 本文提出一种人工神经网络(ANN)方法，确定暖通空调(HVAC)系统对控制信号的响应延迟时间。在研究中选用了四层网络，在网络学习过程中采用了一种加速方法，以改善梯度下降法。对制热和制冷两种工作方式的实验数据，采用ANN和传统算法两种方法确定延迟时间，并进行比较。结果表明ANN可以有效地用于确定HVAC系统的延迟时间。 展开更多

关键词 人工神经网络 延迟时间 暖通空调 控制系统

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基于神经网络的人口增长多变量时间序列预测模型 被引量：2

9

作者 陈涛 《宜宾学院学报》 2008年第12期27-28,共2页

人口增长是一个复杂的非线性动态系统,基于神经网络建立人口增长时间序列的预测模型,并通过实例仿真得出预测我国未来人口增长情况.

关键词 神经网络 时间序列 人口增长 预测模型

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面向FPGA-TDL-TDC的延迟时间逐位校准网络

10

作者 许玥 谢杰 +2 位作者 曾中明 张宝顺 吴东岷 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第7期89-96,共8页

时间数字转换器(TDC)是一种将信号脉冲之间时间间隔的连续模拟量转换为离散数字量的设备。基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)内部进位链资源实现抽头延迟链-时间数字转换器(TDL-TDC)的方法被广泛应用,但TDL-TDC中每个延迟单元的延迟时间... 时间数字转换器(TDC)是一种将信号脉冲之间时间间隔的连续模拟量转换为离散数字量的设备。基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)内部进位链资源实现抽头延迟链-时间数字转换器(TDL-TDC)的方法被广泛应用,但TDL-TDC中每个延迟单元的延迟时间数值受运行温度变化的影响较大,目前使用码密度测试、线性补偿或高阶泰勒函数拟合等的TDC校准方法不能很好地拟合复杂温度变化情况下长延迟链中各单元延迟时间的变化趋势。为继续满足TDC工作精度要求,提出了一种基于多层感知机(MLP)的神经网络校准方案,以延迟链中128个延迟单元的延迟时间数据和相应温度数据作为训练样本建立4层MLP。工作时通过反馈当前运行温度信息,可以独立给出每个延迟单元的延迟时间数值,以用于计算待测脉冲之间的时间间隔。实验验证了校准网络对温度变化的补偿作用,该网络可以移植于不同的FPGA芯片。测量得到校准网络的准确率为91%,实现TDC分辨率为34 ps。 展开更多

关键词 现场可编程逻辑门阵列 抽头延迟链-时间数字转换器 多层感知机 神经网络校准

原文传递

基于改进RBF神经网络的混沌时间序列预测 被引量：4

11

作者 郭兰平 俞建宁 +2 位作者 张旭东 漆玉娟 张建刚 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第1期63-70,共8页

基于RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以Lorenz动力系统产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真.实验结果表明,基于改进RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比BP、RBF神... 基于RBF神经网络与相空间重构理论,对网络预测模型进行改进,并以Lorenz动力系统产生的混沌时间序列作为研究对象,建立预测模型并对其进行数值仿真.实验结果表明,基于改进RBF神经网络与相空间重构理论的混沌时间序列预测方法比BP、RBF神经网络模型的预测精度高、误差小、性能优越,改进方法可行、有效. 展开更多

关键词 RBF神经网络 相空间重构 嵌入维数 延迟时间 混沌时间序列

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延迟-完全连接H-R神经网络的同步 被引量：4

12

作者 林晨 于洪洁 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1017-1021,共5页

利用施加时间延迟耦合项的方法,研究多个Hindmarsh-Rose(H-R)神经元在完全连接网络下的同步情况.分别将耦合强度与时间延迟作为控制参数,寻找2个、3个、6个H-R神经元在完全连接网络下的最佳同步情况,以及能实现同步的耦合强度和时间延... 利用施加时间延迟耦合项的方法,研究多个Hindmarsh-Rose(H-R)神经元在完全连接网络下的同步情况.分别将耦合强度与时间延迟作为控制参数,寻找2个、3个、6个H-R神经元在完全连接网络下的最佳同步情况,以及能实现同步的耦合强度和时间延迟的取值范围.并且尝试了在施加时间延迟的情况下添加噪声项,控制噪声强度的变化,研究噪声对H-R神经元同步的影响. 展开更多

关键词 Hindmash-Rose(H-R)神经网络 时间延迟 耦合强度 完全连接 同步 噪声

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改进的BP神经网络在专利申请量增长率预测中的应用 被引量：3

13

作者 周瑞芳 禹建丽 《中原工学院学报》 CAS 2005年第6期9-11,34,共4页

专利申请量的增长率受多个因素的影响,呈现高度的非线性.采用改进的BP神经网络对专利申请量年增长率进行预测.分别用一维和多维时间序列进行分析预测,结果表明一维时间序列分析泛化能力强,多维时间序列分析预测精度较高.

关键词 专利申请量年平均增长率 时间序列预测 神经网络

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延迟-星形连接H-R神经网络的同步

14

作者 于洪洁 童伟君 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期38-42,共5页

利用施加时间延迟耦合项的方法,研究Hindmarsh-Rose(H-R)神经元在星形连接网络下的同步情况。分别将耦合强度与时间延迟作为控制参数,探讨4个H-R神经元在星形连接网络下的理想同步情况,给出能实现同步的耦合强度和时间延迟的取值范围。... 利用施加时间延迟耦合项的方法,研究Hindmarsh-Rose(H-R)神经元在星形连接网络下的同步情况。分别将耦合强度与时间延迟作为控制参数,探讨4个H-R神经元在星形连接网络下的理想同步情况,给出能实现同步的耦合强度和时间延迟的取值范围。研究发现H-R星形网络具有独特的同步现象。 展开更多

关键词 H—R神经网络 时间延迟 星形连接 耦合强度

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基于神经网络动态非线性非平稳经济系统预测 被引量：7

15

作者 顾成奎 王正欧 《系统工程学报》 CSCD 2002年第2期133-136,共4页

考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素 ,以及大部分变量的序列具有时间增长特性 ,提出用神经网络方法 ,建立实际经济系统的时变非线性模型 .采用增广卡尔曼滤波算法训练神经网络 ,并根据先验信息 (序列的时间增长特性 )构造... 考虑实际经济系统中广泛存在着非线性和时变性因素 ,以及大部分变量的序列具有时间增长特性 ,提出用神经网络方法 ,建立实际经济系统的时变非线性模型 .采用增广卡尔曼滤波算法训练神经网络 ,并根据先验信息 (序列的时间增长特性 )构造参数转移矩阵 .对实际经济系统的预测分析结果证明 ,与传统定常非线性预测模型相比 ,该方法不仅可以在线递推预测 ,而且由于参数转移矩阵的引入 。 展开更多

关键词 神经网络 非线性递推预测 时间增长序列 参数转移矩阵 经济系统 经济预测

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基于参考模型神经网络的锅炉燃烧系统控制(英文) 被引量：1

16

作者 董秀成 许强 《西华大学学报（自然科学版）》 CAS 2006年第3期1-4,7,共5页

大纯时延、煤种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。本文作者提出了改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,辨识出非线性对象的延迟时间的方法,将神经网络大延... 大纯时延、煤种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。本文作者提出了改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,辨识出非线性对象的延迟时间的方法,将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合,可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制,同时,以10t/h链条炉作为研究对象进行仿真,仿真结果表明这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快,鲁棒性能好等优点。 展开更多

关键词 神经网络控制 链条炉 延迟时变系统 延迟时间的辨识 模型预测

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基于模型预测的神经网络非线性时滞系统的辨识和控制(英文) 被引量：5

17

作者 董秀成 许强 《四川工业学院学报》 2003年第B12期45-49,共5页

大纯时延、媒种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。本文提出了非线性延迟系统的延迟时间参数的神经网络辨识方法,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可... 大纯时延、媒种多变、蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。本文提出了非线性延迟系统的延迟时间参数的神经网络辨识方法,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于模型预测的神经网络控制策略相结合,可以用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制。仿真结果表明这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快,鲁棒性能好等优点。 展开更多

关键词 神经网络控制 链条炉 延迟时变系统 延迟时间的辨识 模型预测

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基于模型参考的锅炉燃烧系统神经网络控制和辨识

18

作者 许强 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2006年第5期457-461,共5页

大纯时延、煤种多变和蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。对非线性延迟系统延迟时间的神经网络辨识方法进行了研究,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨... 大纯时延、煤种多变和蒸汽负荷频繁变化是链条炉难以进行良好燃烧控制的原因。对非线性延迟系统延迟时间的神经网络辨识方法进行了研究,即改变神经网络输入样本区间,利用网络输出期望值与输出实际值之间的误差平方和产生的突变,可以辨识出非线性对象的延迟时间。将神经网络大延迟系统的辨识与基于神经网络动态补偿的模型参考自适应控制策略相结合,可用于对具有变化参数或不确定性延迟时间的非线性大延迟系统的控制。仿真结果表明:这种神经网络模型对非线性大纯时延系统的控制具有控制速度快、鲁棒性能好等优点。 展开更多

关键词 神经网络 链条炉 延迟时变系统 延迟时间辨识 模型参考

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基于神经网络的飞行器测高方案研究 被引量：1

19

作者 李曼苹 张劲峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期838-841,共4页

介绍了基于统计学飞行器测高方案的特点 ,指出其存在的不足。提出了基于神经网络方法的新思路 ,与传统的方案进行了对比及可行性分析论证 ,并给出了具体的计算方法。最后对某一弹道集合进行了数值仿真。采用神经网络模型训练 ,训练结果... 介绍了基于统计学飞行器测高方案的特点 ,指出其存在的不足。提出了基于神经网络方法的新思路 ,与传统的方案进行了对比及可行性分析论证 ,并给出了具体的计算方法。最后对某一弹道集合进行了数值仿真。采用神经网络模型训练 ,训练结果通过弹道检验表明 ,此方案较原基于统计学飞行器测高方案具有一定的优越性 。 展开更多

关键词 飞行器 加速度积分 延迟时间 神经网络

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一种基于BP神经网络的语音相空间客观干扰效果评估模型 被引量：1

20

作者 杨云升 温晓杨 吕敏 《声学技术》 CSCD 2009年第4期507-511,共5页

通过建立语音信号的相空间结构,在分析不同受扰语音相空间变化的基础上,提取了两组表征语音干扰变化的特征参数,利用BP神经网络建模方法建立了一种基于输出模式的客观语音干扰效果评估模型,并录制了大量试验数据对模型进行了验证,表明... 通过建立语音信号的相空间结构,在分析不同受扰语音相空间变化的基础上,提取了两组表征语音干扰变化的特征参数,利用BP神经网络建模方法建立了一种基于输出模式的客观语音干扰效果评估模型,并录制了大量试验数据对模型进行了验证,表明该模型具有较强的可信性,该模型可以直接在通信链路终端使用,避免了输入输出模式评估方法在应用中严格同步的困难,可操作性比较强。建立了一种新的客观语音干扰效果评估模型。 展开更多

关键词 相空间结构 BP神经网络 干扰效果 延迟时间

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