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基于EEMD-GRNN网络小型水力发电机组出力预测方法
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作者 衣志冲 刘珺斓 +2 位作者 胡文华 曾小勇 刘志国 《电力设备管理》 2024年第16期202-204,共3页
随着科学技术和社会生产的不断发展,基于人工神经网络研究和处理的系统也变得越来越复杂,应用现在普遍采用的模型和模型建模方法,难以解决更为复杂的现实问题。本文提出一项基于EEMDGRNN网络小型水力发电机组出力预测方法,旨在准确预测... 随着科学技术和社会生产的不断发展,基于人工神经网络研究和处理的系统也变得越来越复杂,应用现在普遍采用的模型和模型建模方法,难以解决更为复杂的现实问题。本文提出一项基于EEMDGRNN网络小型水力发电机组出力预测方法,旨在准确预测小型水力发电机组的出力,并探讨该神经网络模型在电站发电量预测中的应用。 展开更多
关键词 grnn神经网络 出力预测 小型水力发电
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基于GRNN网络的CO_2气体保护焊工艺碳排放建模与参数优化 被引量:13
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作者 罗毅 曹华军 +1 位作者 李洪丞 程海琴 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期2398-2403,共6页
以CO2气体保护焊为研究对象,通过对其碳排放特性进行分析,综合考虑物料、能源及工艺三个碳排放源,建立了焊接工艺碳排放特性函数;以质量和成本为约束,利用广义回归神经网络拟合各输入参数与质量、成本和碳排放的关系,建立了碳排放综合... 以CO2气体保护焊为研究对象,通过对其碳排放特性进行分析,综合考虑物料、能源及工艺三个碳排放源,建立了焊接工艺碳排放特性函数;以质量和成本为约束,利用广义回归神经网络拟合各输入参数与质量、成本和碳排放的关系,建立了碳排放综合评价优化模型,并采用遗传算法进行求解。将该模型应用于装载机燃油箱焊接工艺参数的选择,应用结果表明,该模型能在保证油箱焊接质量和成本的前提下降低工艺过程碳排放。 展开更多
关键词 焊接碳排放 grnn网络 遗传算法 参数选择
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改进GRNN网络预测致密砂岩气层压裂产能 被引量:6
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作者 蒋必辞 潘保芝 +3 位作者 庄华 张海涛 杨小明 陈刚 《世界地质》 CAS CSCD 2014年第2期471-476,共6页
致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,所以压裂产能的预测很重要。广义回归神经网络(GRNN)稳定,对样本数量的要求低。产能预测关键是样本的选取以及扩展因子的选取。在原有的GRNN预测产能的... 致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,所以压裂产能的预测很重要。广义回归神经网络(GRNN)稳定,对样本数量的要求低。产能预测关键是样本的选取以及扩展因子的选取。在原有的GRNN预测产能的基础上,利用交叉验证法改进GRNN网络,选取最优的样本确定最优的GRNN网络结构,利用循环判断法,选取最优的扩展因子。改进的GRNN神经网络可以避免确定GRNN网络结构和扩展因子过程中过多的人为影响。笔者利用灰色关联分析法分析压裂产能的影响因素,利用改进的GRNN网络有针对性地建立适合苏里格地区致密砂岩气层的压裂产能预测模型。结果表明该方法在苏里格地区气层压裂产能预测中有较好的应用效果。 展开更多
关键词 压裂产能预测 grnn网络 交叉验证 灰色关联分析 苏里格地区
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AS-FOA优化GRNN网络的财务预警研究 被引量:1
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作者 王英博 柴佳佳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第7期275-280,共6页
针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法(AS-FOA)。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法的可行性。AS-FOA算法通过赋予果蝇两次随机方向,同时引入... 针对果蝇算法在复杂情况下寻优时易陷入局部最优等缺陷,提出一种自适应变步长果蝇算法(AS-FOA)。采用改进果蝇算法寻找GRNN网络最优参数,并利用财务数据进行危机预警以验证算法的可行性。AS-FOA算法通过赋予果蝇两次随机方向,同时引入稳定阈和适应度步长因子的概念,界定了果蝇的活跃与稳定状态,有效解决了寻优过程中因陷入局部最优而导致的收敛缓慢和低精度问题。实验表明:AS-FOA能够快速找到GRNN网络中的最佳参数,且应用于财务数据后达到的预警准确率较高。 展开更多
关键词 FOA grnn网络优化 稳定阈 适应度步长因子 财务预警
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GRNN网络在企业盈利能力预测中的应用
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作者 张吉刚 《咸宁学院学报》 2008年第6期19-21,共3页
探讨广义回归(GRNN)神经网络在企业盈利能力预测上的优势及应用前景.利用文献资料、MATLAB7.0软件中的神经网络工具箱分别构建企业盈利能力的GRNN预测模型和BP预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测性能进行比较.GRNN的最... 探讨广义回归(GRNN)神经网络在企业盈利能力预测上的优势及应用前景.利用文献资料、MATLAB7.0软件中的神经网络工具箱分别构建企业盈利能力的GRNN预测模型和BP预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测性能进行比较.GRNN的最优光滑因子为0.05;BP神经网络的隐含层数定为10.从拟合效果看,GRNN和BP预测模型的平均误差率分别为0.5687%和1.6008%.从预测效果看,两者的平均误差率分别为2.1678%和2.5176%.GRNN充分体现了在小样本预测中的优势,预测效果优于BP网络. 展开更多
关键词 grnn网络 BP网络
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基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整 被引量:10
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作者 刘红梅 王少萍 欧阳平超 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期507-511,共5页
针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以... 针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整. 展开更多
关键词 旋翼 动平衡 广义回归神经网络(grnn) 遗传算法 优化
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基于PSO_GRNN网络的肺内静态压力值预测方法 被引量:9
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作者 张玉欣 金江春植 +1 位作者 白晶 周振雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期174-184,共11页
为了实现机械通气辅助医疗中依据病人个体差异控制呼吸机通气参量,分析了基于广义回归神经网络(GRNN)的呼吸系统力学模型,通过结合PSO_GRNN网络、数值积分和递推最小二乘法等实现呼吸系统模型的参数辨识。采用直接计算法实现单周期呼吸... 为了实现机械通气辅助医疗中依据病人个体差异控制呼吸机通气参量,分析了基于广义回归神经网络(GRNN)的呼吸系统力学模型,通过结合PSO_GRNN网络、数值积分和递推最小二乘法等实现呼吸系统模型的参数辨识。采用直接计算法实现单周期呼吸样本的肺静态压力值计算,并利用二阶多项式拟合体积值误差,计算10个吸气周期静态数据点的平均绝对值误差为0.1693 mL,计算10个呼气周期静态数据点的平均绝对值误差为0.3728 mL。采用PSO_GRNN网络实现多周期呼吸样本集的肺静态压力值预测,10个呼吸周期样本集的训练集平均误差为0.0009 kPa,测试集平均误差为0.0407 kPa。仿真实验结果表明PSO_GRNN网络在收敛速度、平均误差、运算速度等方面均优于PSO_BP网络。所用方法在机械通气辅助治疗时可以为医生设置呼吸机通气参量提供有效的参考依据。 展开更多
关键词 呼吸系统模型 参数辨识 grnn网络 粒子群算法 肺静态压力值
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KPCA-GRNN网络在数控机床复合故障诊断中的应用 被引量:6
8
作者 李善 谭继文 +1 位作者 俞昆 文妍 《煤矿机械》 2016年第3期152-154,共3页
提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向... 提出了一种将核主元分析法(KPCA)与GRNN网络相结合的数控机床复合故障诊断方法。原始复合信号经过EMD分解,将得到的IMF与其他时频域特征值组成原始信号特征集;运用KPCA方法对原始特征集进行降维处理,构造核主元特征集;将筛选后的特征向量作为GRNN网络的输入,实现了数控机床不同复合故障的模式识别,并与其他3种网络对比,验证了该方法的优越性。 展开更多
关键词 核主元分析法(KPCA) grnn神经网络 复合故障 故障诊断
原文传递
基于EEMD-GRNN网络的滚动轴承故障诊断试验研究 被引量:10
9
作者 李善 谭继文 俞昆 《制造技术与机床》 北大核心 2016年第3期55-60,共6页
提出了一种基于总体平均经验模态分解和GRNN神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD方法将非平稳、非线性的滚动轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF)之和,提取前8个IMF分量作为频域特征,同其他14个时频域特征指标... 提出了一种基于总体平均经验模态分解和GRNN神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先通过EEMD方法将非平稳、非线性的滚动轴承振动信号分解为若干个平稳的固有模态函数(IMF)之和,提取前8个IMF分量作为频域特征,同其他14个时频域特征指标组成特征集输入到GRNN神经网络中,建立起GRNN网络模型,对滚动轴承三种故障状态进行模式识别。通过分析比较BP和GRNN两种网络模型对故障的诊断结果,验证了GRNN网络的优越性和可行性。 展开更多
关键词 滚动轴承 总体平均经验模态分解(EEMD) IMF分量 grnn神经网络 故障诊断
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基于GRNN网络的短期负荷预测研究 被引量:1
10
作者 李宗熹 傅晓锦 《机电信息》 2018年第33期31-32,共2页
负荷预测的研究工作对于电力系统的安全、经济、可靠运行乃至国家经济的发展都有十分重大的意义。针对短期负荷预测的精度要求高、速度要求快等问题,进行了基于GRNN网络的短期负荷预测研究,对斯洛伐克东部电力公司的负荷数据进行了特性... 负荷预测的研究工作对于电力系统的安全、经济、可靠运行乃至国家经济的发展都有十分重大的意义。针对短期负荷预测的精度要求高、速度要求快等问题,进行了基于GRNN网络的短期负荷预测研究,对斯洛伐克东部电力公司的负荷数据进行了特性分析和平滑参数的优化,以期能够较好地弥补当前广泛采用的BP网络算法的局限性,从而为电力系统的调度运行和决策提供更为可靠的信息。 展开更多
关键词 短期负荷预测 grnn网络 平滑参数
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基于GRNN网络的燃气轮机可靠性预测研究
11
作者 曲成家 刘永葆 贺星 《燃气涡轮试验与研究》 2010年第3期37-41,共5页
本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络较好的高度非线性映射性能,通过对后传播网络(BP网络)和广义回归神经网路(GRNN网络)的优化设计,来预测燃气轮机实际运行中的可靠度。通过算法实现和结果的对比分析表明:BP网络和GRNN网络都能解... 本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络较好的高度非线性映射性能,通过对后传播网络(BP网络)和广义回归神经网路(GRNN网络)的优化设计,来预测燃气轮机实际运行中的可靠度。通过算法实现和结果的对比分析表明:BP网络和GRNN网络都能解决高度非线性问题,但在训练时间和精度上GRNN网络具有更为优良的逼近能力。神经网络方法为燃气轮机的可靠性预测提供了有力的工具。 展开更多
关键词 燃气轮机 可靠性 预测 BP网络 grnn网络
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应用GRNN网络预测高强混凝土强度 被引量:2
12
作者 孙立春 尚建丽 程多松 《低温建筑技术》 2006年第6期12-14,共3页
为了更好地解决混凝土强度的预测问题,提出了应用GRNN(广义回归网络)预测混凝土28d强度的方法。该网络是建立在数理统计基础之上的一种新型的神经网络,能够综合考虑影响混凝土强度的各种因素,具有良好的函数逼近效果。利用试验所得数据... 为了更好地解决混凝土强度的预测问题,提出了应用GRNN(广义回归网络)预测混凝土28d强度的方法。该网络是建立在数理统计基础之上的一种新型的神经网络,能够综合考虑影响混凝土强度的各种因素,具有良好的函数逼近效果。利用试验所得数据,建立了GRNN网络模型和BP网络模型,并对两种网络进行了比较。 展开更多
关键词 grnn神经网络 高强混凝土强度 预测
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旋翼动平衡调整中GRNN网络和遗传算法的应用探究
13
作者 刘红梅 王少萍 欧阳平超 《大学科普》 2008年第4期29-34,共6页
针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(GeneralRegressionNeura1Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,... 针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(GeneralRegressionNeura1Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型。以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量。飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整。 展开更多
关键词 旋翼 动平衡 广义回归神经网络(grnn) 遗传算法 优化
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改进的MVO-GRNN神经网络岩爆预测模型研究
14
作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期923-932,共10页
准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Net... 准确预测岩爆烈度等级能有效指导岩爆灾害的防控。根据影响岩爆发生及烈度等级的3个因素构建岩爆评价指标体系,提出一种基于改进多元宇宙算法(Improved Multi-Verse Optimizer,IMVO)优化广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的岩爆预测模型。在普通多元宇宙算法(MVO)的基础上,运用自适应平衡机制调节MVO算法中的虫洞存在概率(V_(WEP))和旅行距离率(V_(TDR))两个重要参数来改进该算法;再运用改进的多元宇宙算法优化广义回归神经网络的光滑度,通过训练数据优选出最佳光滑因子σ,得到IMVO-GRNN神经网络岩爆烈度预测模型;最后结合工程实例验证模型的性能。研究表明,该模型相比传统模型寻优能力更强,精度更高,为岩爆预测提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 安全工程 岩爆预测 多元宇宙算法 广义回归神经网络(grnn) 虫洞存在概率 旅行距离率
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基于广义回归神经网络(GRNN)的函数逼近 被引量:20
15
作者 徐富强 郑婷婷 方葆青 《巢湖学院学报》 2010年第6期11-16,共6页
本文利用径向基网络的一种变化形式——广义回归神经网络(GRNN)提出了基于广义回归神经网络的函数逼近方法,利用matlab中的神经网络工具箱设计了GRNN模型,用于对非线性函数的逼近。通过网络的训练、测试达到了预期的效果,并与BP网络、RB... 本文利用径向基网络的一种变化形式——广义回归神经网络(GRNN)提出了基于广义回归神经网络的函数逼近方法,利用matlab中的神经网络工具箱设计了GRNN模型,用于对非线性函数的逼近。通过网络的训练、测试达到了预期的效果,并与BP网络、RBF网络对比,说明GRNN网络的优势。 展开更多
关键词 神经网络 径向基神经网络 BP网络 grnn网络 SPREAD matlab
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基于Lasso-GRNN神经网络模型的北京市物流业碳排放量预测
16
作者 韩宗秀 刘晓杰 徐东睿 《现代管理》 2023年第9期1186-1194,共9页
在以“碳达峰、碳中和”为发展目标的背景下,本文构建了一个组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型对北京市物流业的碳排放量进行分析预测。首先测算2000~2021年北京市物流业碳排放量,选取地区生产总值、物流业产值、贸易出口总额等2... 在以“碳达峰、碳中和”为发展目标的背景下,本文构建了一个组合预测方法——Lasso-GRNN神经网络模型对北京市物流业的碳排放量进行分析预测。首先测算2000~2021年北京市物流业碳排放量,选取地区生产总值、物流业产值、贸易出口总额等20项指标变量作为北京市物流业碳排放量的影响因素,利用Lasso回归模型确定影响北京市物流业碳排放量的关键变量,在此基础上将筛选出的各指标值作为GRNN神经网络的输入变量,构建Lasso-GRNN神经网络模型对碳排放量进行预测。研究结果表明,Lasso-GRNN神经网络模型的预测效果明显优于PLS-GRNN和PCA-GRNN组合预测模型,该模型误差更小、精度更高,更适合用于碳排放量及其相关指标的预测。 展开更多
关键词 碳排放量 北京市物流业 Lasso grnn神经网络 预测
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基于GRNN神经网络的钢筋混凝土柱耗能能力预测
17
作者 周祥 曾森 董一韩 《低温建筑技术》 2023年第4期116-120,共5页
耗能能力是衡量钢筋混凝土柱(RC柱)抗震性能的重要指标,有限元模拟和试验法存在耗时耗力、成本高等问题。为此,文中提出了基于GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。从PEER数据库选取212组矩形柱,采用等效粘滞阻尼系数作为评价耗能能力... 耗能能力是衡量钢筋混凝土柱(RC柱)抗震性能的重要指标,有限元模拟和试验法存在耗时耗力、成本高等问题。为此,文中提出了基于GRNN神经网络的RC柱耗能能力预测方法。从PEER数据库选取212组矩形柱,采用等效粘滞阻尼系数作为评价耗能能力的指标,利用MATLAB软件计算RC柱的滞回环面积和等效粘滞阻尼系数,通过SPSS显著性试验的方法评估影响RC柱等效粘滞阻尼系数的主要因素,建立RC柱等效粘滞阻尼系数神经网络预测模型。结果表明GRNN神经网络具有很好的表现,模型在测试集上的平均相对误差为21.33%,决定系数为0.792,等效粘滞阻尼系数预测值曲线与真实值曲线接近,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 钢筋混凝土柱 grnn神经网络 耗能能力预测 等效粘滞阻尼系数
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基于GRNN的交通流量智能预测方法研究
18
作者 马文彬 孙丹丹 田济 《哈尔滨职业技术学院学报》 2024年第4期113-116,共4页
交通拥堵和交通事故频发等交通问题是城市治理工作的重点,针对这类问题,通过对交通流特性的分析以及其预测的特点,探讨人工神经网络建模和预测的相关原理,结合神经网络的结构原理以及训练学习方法,给出基于GRNN神经网络建立短时交通流... 交通拥堵和交通事故频发等交通问题是城市治理工作的重点,针对这类问题,通过对交通流特性的分析以及其预测的特点,探讨人工神经网络建模和预测的相关原理,结合神经网络的结构原理以及训练学习方法,给出基于GRNN神经网络建立短时交通流量模型进行智能预测的方法,又建立了BP网络预测模型,通过不断进行网络训练与参数的调整,得到了采用GRNN网络进行预测更好的交通流量预测效果的结论。 展开更多
关键词 交通流量 预测方法 BP神经网络 grnn神经网络
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基于GRNN神经网络的中厚板轧机厚度预测 被引量:27
19
作者 郭斌 孟令启 +1 位作者 杜勇 马生彪 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期960-965,共6页
根据4200轧机轧制45号钢的实测数据,利用Matlab神经网络工具箱,建立中厚板轧机厚度预测的GRNN神经网络模型。研究结果表明:GRNN神经网络模型能较好地预测轧件厚度的变化,相对误差很小;与BP网络和Elman网络模型相比,GRNN网络模型具有更... 根据4200轧机轧制45号钢的实测数据,利用Matlab神经网络工具箱,建立中厚板轧机厚度预测的GRNN神经网络模型。研究结果表明:GRNN神经网络模型能较好地预测轧件厚度的变化,相对误差很小;与BP网络和Elman网络模型相比,GRNN网络模型具有更高的精度和更强的稳定性。 展开更多
关键词 grnn神经网络 中厚板 厚度预测
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GRNN神经网络在矿区地表变形预测中的应用 被引量:9
20
作者 高彩云 崔希民 +1 位作者 高宁 洪雪倩 《金属矿山》 CAS 北大核心 2014年第3期97-100,共4页
针对矿区地表变形预测受多种因素影响的复杂性、非线性等特点,基于新型广义回归神经网络(GRNN),构建了矿区地表变形预测模型。首先,介绍了GRNN的建模原理,并对影响GRNN网络预测的关键因素进行了讨论;其次,为了提高网络的泛化能力及预测... 针对矿区地表变形预测受多种因素影响的复杂性、非线性等特点,基于新型广义回归神经网络(GRNN),构建了矿区地表变形预测模型。首先,介绍了GRNN的建模原理,并对影响GRNN网络预测的关键因素进行了讨论;其次,为了提高网络的泛化能力及预测精度,采用滚动建模方式对网络进行建模训练,并基于最小均方误差原理提出了交叉验证搜索算法对GRNN网络预测关键参数平滑因子SPREAD进行优选;最后,将优化后的GRNN网络应用于某矿区地表变形预测,并与LM-BP、RBF、回归分析3种模型的预测效果进行了比较,结果表明,GRNN网络泛化能力强、算法稳定,且预测精度较高,适合于矿区地表变形预测。 展开更多
关键词 矿区地表变形 grnn神经网络 滚动建模 交叉验证 预测
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