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改进共轭梯度算法在矿井瓦斯含量预测中的应用
被引量：
1
1
作者
魏松
任贺龙
《应用泛函分析学报》
2017年第2期224-230,共7页
本为预测矿井瓦斯含量,根据影响矿井瓦斯含量的煤层开采深度、煤层厚度、瓦斯压力、煤的变质程度、煤层顶板岩性与煤层底板岩性等主要因素建立三层BP神经网络分析模型.针对标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,从理论...
本为预测矿井瓦斯含量,根据影响矿井瓦斯含量的煤层开采深度、煤层厚度、瓦斯压力、煤的变质程度、煤层顶板岩性与煤层底板岩性等主要因素建立三层BP神经网络分析模型.针对标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,从理论分析角度对共轭梯度算法和改进共轭梯度算法进行对比分析研究,并且分别用标准BP算法、共轭梯度算法和改进共轭梯度算法对BP神经网络分析模型进行训练和测试.结果表明,改进共轭梯度算法收敛速度快,预测结果相对误差保持在1%以内,并且误差波动相对平稳.因此,基于改进共轭梯度算法的BP神经网络分析模型,能够有效预测矿井瓦斯含量.
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关键词
瓦斯含量
BP神经网络分析模型
改进共轭梯度算法
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职称材料
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
2
作者
王玮
娄莉
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第12期99-102,共4页
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题.文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间.最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建...
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题.文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间.最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建立数学模型,并通过实例验证了该算法的优越性.
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关键词
最小二乘隐空间支持向量机
改进
的
共轭
梯度
算法
预测
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职称材料
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
被引量：
1
3
作者
王玮
《计算机光盘软件与应用》
2012年第18期25-27,共3页
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题。文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间。最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中...
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题。文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间。最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建立数学模型,并通过实例验证了该算法的优越性。
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关键词
最小二乘隐空间支持向量机
改进
的
共轭
梯度
算法
预测
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职称材料
某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计
被引量：
2
4
作者
黎青鑫
陈机林
+1 位作者
侯远龙
陶征勇
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2020年第12期90-94,104,共6页
为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器和惯量盘的模型,建立随动负载模拟器的简...
为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器和惯量盘的模型,建立随动负载模拟器的简化等效模型。随后设计了一种快速终端滑模控制器,为了提高滑模的动态品质,利用模糊神经网络方法动态调节滑模面参数。同时,为了提高模糊RBF神经网络的学习和训练速度,用最近邻层次聚类和共轭梯度算法调整网络各参数,并对算法进行局部优化以提高算法性能。最后进行仿真,证明该方法提高了系统控制精度且具有良好的动态特性。
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关键词
负载模拟器
模糊RBF神经网络
快速终端滑模
最近邻层次聚类
改进共轭梯度算法
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职称材料
应用神经网络研究煤气鼓风机振动趋势预报
5
作者
胡清忠
张军
《现代制造工程》
CSCD
2006年第2期98-100,共3页
设计煤气鼓风机的振动状态监测方案,介绍神经网络的预测原理,选择4-4-1神经网络拓扑结构,采用改进共轭梯度算法进行网络训练,建立振动趋势预报模型,并运用于鼓风机的振动趋势预报。实验结果表明,基于神经网络的预报技术能准确、有效地...
设计煤气鼓风机的振动状态监测方案,介绍神经网络的预测原理,选择4-4-1神经网络拓扑结构,采用改进共轭梯度算法进行网络训练,建立振动趋势预报模型,并运用于鼓风机的振动趋势预报。实验结果表明,基于神经网络的预报技术能准确、有效地预报机组的振动趋势。
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关键词
神经网络
趋势预报
改进共轭梯度算法
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职称材料
题名
改进共轭梯度算法在矿井瓦斯含量预测中的应用
被引量：
1
1
作者
魏松
任贺龙
机构
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
矿山热动力灾害与防治教育部重点实验室
辽宁工程技术大学矿业学院
出处
《应用泛函分析学报》
2017年第2期224-230,共7页
文摘
本为预测矿井瓦斯含量,根据影响矿井瓦斯含量的煤层开采深度、煤层厚度、瓦斯压力、煤的变质程度、煤层顶板岩性与煤层底板岩性等主要因素建立三层BP神经网络分析模型.针对标准BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,从理论分析角度对共轭梯度算法和改进共轭梯度算法进行对比分析研究,并且分别用标准BP算法、共轭梯度算法和改进共轭梯度算法对BP神经网络分析模型进行训练和测试.结果表明,改进共轭梯度算法收敛速度快,预测结果相对误差保持在1%以内,并且误差波动相对平稳.因此,基于改进共轭梯度算法的BP神经网络分析模型,能够有效预测矿井瓦斯含量.
关键词
瓦斯含量
BP神经网络分析模型
改进共轭梯度算法
Keywords
gas content
the analysis model of BP neural network
improved conjugategradient algorithm
分类号
TD752 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
2
作者
王玮
娄莉
机构
西安石油大学计算机学院
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012年第12期99-102,共4页
基金
陕西省自然科学基金基础研究项目(2012JM8037
2010JM8032)
陕西省教育厅科学研究计划项目(2010JK772)
文摘
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题.文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间.最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建立数学模型,并通过实例验证了该算法的优越性.
关键词
最小二乘隐空间支持向量机
改进
的
共轭
梯度
算法
预测
Keywords
least squares hidden space support vector machines
improved conjugate gradient algorithm
prediction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
被引量：
1
3
作者
王玮
机构
西安石油大学计算机院
出处
《计算机光盘软件与应用》
2012年第18期25-27,共3页
文摘
本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题。文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法,改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为l-1的线性代数方程组即可,大大节省了计算时间。最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建立数学模型,并通过实例验证了该算法的优越性。
关键词
最小二乘隐空间支持向量机
改进
的
共轭
梯度
算法
预测
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计
被引量：
2
4
作者
黎青鑫
陈机林
侯远龙
陶征勇
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2020年第12期90-94,104,共6页
文摘
为了提高某随动系统负载模拟器加载系统的力矩跟踪精度,提出一种模糊RBF神经网络终端滑模复合控制方法。首先通过对随动负载模拟器的系统组成和工作原理的分析,简化力矩电机模型,根据扭矩传感器和惯量盘的模型,建立随动负载模拟器的简化等效模型。随后设计了一种快速终端滑模控制器,为了提高滑模的动态品质,利用模糊神经网络方法动态调节滑模面参数。同时,为了提高模糊RBF神经网络的学习和训练速度,用最近邻层次聚类和共轭梯度算法调整网络各参数,并对算法进行局部优化以提高算法性能。最后进行仿真,证明该方法提高了系统控制精度且具有良好的动态特性。
关键词
负载模拟器
模糊RBF神经网络
快速终端滑模
最近邻层次聚类
改进共轭梯度算法
Keywords
load simulator
fuzzy RBF neural network
fast terminal sliding mode
nearest-neighbour hierarchical clustering
improved conjugate gradient algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
应用神经网络研究煤气鼓风机振动趋势预报
5
作者
胡清忠
张军
机构
重庆大学机械工程学院
出处
《现代制造工程》
CSCD
2006年第2期98-100,共3页
文摘
设计煤气鼓风机的振动状态监测方案,介绍神经网络的预测原理,选择4-4-1神经网络拓扑结构,采用改进共轭梯度算法进行网络训练,建立振动趋势预报模型,并运用于鼓风机的振动趋势预报。实验结果表明,基于神经网络的预报技术能准确、有效地预报机组的振动趋势。
关键词
神经网络
趋势预报
改进共轭梯度算法
Keywords
Neural network Trend prediction Improved conjugate gradient algorithm
分类号
TP393.06 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进共轭梯度算法在矿井瓦斯含量预测中的应用
魏松
任贺龙
《应用泛函分析学报》
2017
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
王玮
娄莉
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2012
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
王玮
《计算机光盘软件与应用》
2012
1
下载PDF
职称材料
4
某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计
黎青鑫
陈机林
侯远龙
陶征勇
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
5
应用神经网络研究煤气鼓风机振动趋势预报
胡清忠
张军
《现代制造工程》
CSCD
2006
0
下载PDF
职称材料
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