一种求解非线性方程组的修正Levenberg-Marquardt算法 被引量：1

1

作者 韩扬 芮绍平 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第1期8-14,共7页

通过修改Levenberg-Marquardt(LM)参数,结合信赖域方法给出一种新的求解方程组的LM算法。在局部误差界条件下,证明了该算法具有局部快速收敛性。数值实验结果表明,此算法稳定、有效。

关键词 levenberg-marquardt算法 方程组 lm参数 局部快速收敛性

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一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法

2

作者 梁凌峰 李克昭 +2 位作者 张捍卫 雷伟伟 岳哲 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期35-42,共8页

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数... 针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。 展开更多

关键词 北斗卫星导航系统(BDS) 周跳探测与修复 莱文伯格-马夸特(lm)-反向传播(BP)算法 神经网络 伪距载波相位组合 电离层残差组合

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一种带有新参数的Levenberg-Marquardt算法

3

作者 司京宇 芮绍平 韩扬 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2023年第4期11-14,共4页

通过修改Levenberg-Marquardt算法中的LM参数,给出一种新的Levenberg-Marquardt算法.在弱于非奇异的局部误差界条件下证明了该算法的全局收敛性及局部二次收敛性,并给出数值实验比较.特别地,用该算法求解障碍自由边界问题,数值结果表明... 通过修改Levenberg-Marquardt算法中的LM参数,给出一种新的Levenberg-Marquardt算法.在弱于非奇异的局部误差界条件下证明了该算法的全局收敛性及局部二次收敛性,并给出数值实验比较.特别地,用该算法求解障碍自由边界问题,数值结果表明该算法稳定,有效. 展开更多

关键词 levenberg-marquardt算法 lm参数 全局收敛性 障碍问题

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一种自适应的线搜索Levenberg-Marquardt算法

4

作者 韩扬 芮绍平 司京宇 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2023年第5期1-5,共5页

通过自适应的选择Levenberg-Marquardt(LM)算法的LM参数,结合Armijo线搜索技术给出一种自适应的线搜索LM算法.在局部误差界条件下,证明了新算法具有二次收敛性.用新算法求解非线性方程组,数值结果表明,新算法稳定,有效.

关键词 levenberg-marquardt算法 lm参数 线搜索 二次收敛 非线性方程组

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Levenberg-Marquardt算法的一种新解释 被引量：68

5

作者 张鸿燕 耿征 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第19期5-8,共4页

Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是... Levenberg-Marquard(tLM)算法与最小二乘(Least Square,LS)方法关系密切,标度总体最小二乘(Scaled Total Least Square,STLS)是最小二乘,数据最小二乘(Data Least Square,DLS)与总体最小二乘(Total Least Square,TLS)的统一与推广,但是它与LM算法的关系尚不清楚。给出了一种求STLS解的算法及其子空间解释与拓扑解释,利用矩阵分解揭示了LM算法与STLS的密切关系,结果表明:阻尼因子使得LS解转变为STLS解;噪声子空间的剔除与系数矩阵条件数的控制保证了LM算法的稳健性与收敛速度;STLS的鲁棒性保障了LM算法处理过参数化问题的能力。 展开更多

关键词 标度总体最小二乘 levenberg—marquardt(lm)算法 计算机视觉

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基于LM算法的惯导自主阻尼算法 被引量：1

6

作者 李冬毅 覃方君 +2 位作者 黄春福 朱九鹏 李安 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期112-115,共4页

针对机动状态或外部信息缺失时,振荡误差补偿的难题,提出了一种不依赖外部参数的惯导自主阻尼算法。所提方法基于传统惯导算法,利用LM算法估计出速度误差模型,进而预测外速度时间序列进行外水平阻尼,摆脱了对外部信息的依赖,还能实现对... 针对机动状态或外部信息缺失时,振荡误差补偿的难题,提出了一种不依赖外部参数的惯导自主阻尼算法。所提方法基于传统惯导算法,利用LM算法估计出速度误差模型,进而预测外速度时间序列进行外水平阻尼,摆脱了对外部信息的依赖,还能实现对周期性振荡误差和载体加速度影响的有效抑制。阻尼算法仿真结果表明:对比遗传算法(GA)、最小二乘(LS)法,LM算法估计出的模型在自主阻尼中取得了最佳的阻尼效果,24 h内自主阻尼与外水平阻尼的俯仰角阻尼效果差值不超过4′,验证了所提算法对外水平阻尼算法的近似效果以及对于非训练数据的泛化能力。 展开更多

关键词 惯性导航 舒拉振荡 自主阻尼 lm算法 参数估计

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柴油机Wiebe模型参数优化及燃烧性能预测

7

作者 张帆 马庆国 +3 位作者 王子玉 曹如楼 李超凡 裴毅强 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期473-481,共9页

基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、... 基于一台单缸柴油机进行了发动机性能实验,通过结合单、双Wiebe燃烧模型和机器学习算法,提出了一种可预测的Wiebe燃烧模型,开展了不同边界条件下的燃烧参数和规律预测研究.首先,使用代数化Wiebe方程的线性拟合,根据线性拟合精度选取单、双Wiebe模型.然后,使用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法拟合Wiebe方程得到相应的6个Wiebe参数,实现放热率Wiebe参数化.最后,基于该Wiebe燃烧参数,应用误差反向传播神经网络(back propagation neural network,BP-NN)和随机森林(random forest,RF)算法,开发了实用性更广泛的两种Wiebe燃烧预测模型,研究了不同边界条件下的燃烧规律.结果显示:代数Wiebe方程的线性拟合精度小于等于0.99000时放热率曲线更复杂,此时选用双Wiebe方程可得到高精度的Wiebe燃烧参数,反之选用单Wiebe方程即可;在1200 r/min和2200 r/min时选择双Wiebe方程对放热率进行拟合,拟合精度R^(2)均大于0.99000,误差平方和均小于0.01,通过Wiebe参数重新构建的放热率和实验放热率基本一致.基于LM算法的放热率拟合算法,可以很好地反映柴油机不同工况下的燃烧特征.对比两种不同的燃烧预测模型BP-NN和RF发现:BP-NN模型对一Wiebe形状因子m1和一Wiebe燃烧初始相位φ_(01)的预测精度更高,而RF算法对一Wiebe燃烧比例α和燃烧结束相位φ_(end)的预测精度更高,因此,针对不同燃烧参数选择不同预测模型可以有效提高Wiebe燃烧预测模型的精度. 展开更多

关键词 柴油机 Wiebe燃烧模型 列文伯格-马夸尔特算法 神经网络 随机森林算法

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基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

8

作者 杨彦霞 王普 +2 位作者 高学金 高慧慧 齐泽洋 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期38-49,共12页

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,H... 针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络(radial basis function neural network RBFNN) 自组织 列文伯格-马夸尔特(levenberg marquardt lm)算法 混合双层 优化学习 泛化性能

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基于STF&LM算法的串联锂离子电池组不一致性辨识与状态估计 被引量：11

9

作者 葛云龙 陈自强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期4271-4280,共10页

电池组中单体间存在的不一致性是电池状态估计问题中的一大难点。针对串联锂离子电池组,提出了一种基于强跟踪滤波器（strong tracking filter,STF）与LevenbergMarquardt（LM）算法相结合的电池组不一致性辨识与状态估计的新方法。首... 电池组中单体间存在的不一致性是电池状态估计问题中的一大难点。针对串联锂离子电池组,提出了一种基于强跟踪滤波器（strong tracking filter,STF）与LevenbergMarquardt（LM）算法相结合的电池组不一致性辨识与状态估计的新方法。首先针对＂参考单体＂给出了一阶等效电路模型与开路电压–荷电状态（state of charge,SOC）特性关系曲线,通过STF算法得到其状态估计与参数估计;其次建立不同单体的＂电压相似函数＂,并引入LM算法对SOC、极化电压、欧姆内阻3种不一致因素进行辨识;最后对2组5个LiFePO4单体串联的电池组在不同的工况下进行了实验验证。结果表明,所提方法对各单体的状态与内阻估计误差在合理的范围内,对电池组不一致性辨识与状态估计具有良好的效果。 展开更多

关键词 锂离子电池组 不一致性 状态估计 强跟踪滤波器 lm算法

原文传递

采用“GA+LM”优化BP神经网络的电液伺服阀故障诊断 被引量：14

10

作者 权凌霄 郭海鑫 +1 位作者 盛世伟 李雷 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期505-510,共6页

针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;... 针对标准BP神经网络用于故障诊断时学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小点及对初始参数较为敏感等不足,提出了一种组合优化的方法,即采用遗传算法(GA)确定BP神经网络的最佳初始权值矩阵,以规避BP神经网络对初始参数较为敏感的不足;应用LM(Levenberg-Marquardt)算法在局部解空间里对BP神经网络进行精确训练,搜索全局最优解。该方法在保留BP神经网络的广泛映射能力的前提下,提升了网络的学习速度和精确搜索能力,进而大幅提高了基于BP神经网络的电液伺服阀故障诊断的效率和精度。通过对MOOG D761-2716A机械反馈伺服阀进行故障诊断,进一步说明了该方法的实用性和高效性。 展开更多

关键词 机械装备 电液伺服阀 故障诊断 BP神经网络 GA+lm算法

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乳腺肿瘤同伦LM算法EIT图像重建 被引量：2

11

作者 秦伟刚 王超 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期506-512,共7页

将同伦延拓方法与Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法相结合,对不同的乳腺肿瘤模型进行图像重建,并与LM算法进行比较.在不同迭代初始值下,同伦LM算法与LM算法的平均电导率相对误差相比,最优值能降低接近7%,,运行时间最大能减少46%,的计算... 将同伦延拓方法与Levenberg-Marquardt(LM)迭代算法相结合,对不同的乳腺肿瘤模型进行图像重建,并与LM算法进行比较.在不同迭代初始值下,同伦LM算法与LM算法的平均电导率相对误差相比,最优值能降低接近7%,,运行时间最大能减少46%,的计算开销,电压相对误差要优于LM算法7%,以上.实验结果表明,同伦LM算法比LM算法能重建更好的图像,提高了重建图像的精度和收敛速度. 展开更多

关键词 电阻抗层析成像 同伦延拓法 levenberg-marquardt算法

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FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用 被引量：2

12

作者 肖正安 罗海峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第12期219-222,245,共5页

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音... 信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化(PSO)及果蝇优化(FOA)等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏(LM)算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。 展开更多

关键词 拉凡格氏算法 果蝇优化算法 粒子群优化算法 稀疏分解

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基于LM算法的现场测量系统的传感器非线性误差校正方法 被引量：4

13

作者 倪飞舟 李桂权 《测控技术》 CSCD 2004年第6期70-72,共3页

BP神经网络及其改进算法虽然在测量精度方面有所改善 ,结构的不确定性、训练时间长的缺点限制了其在现场测量系统的应用。在引入LM算法的同时 ,并通过分段的方法对其缺陷进行了改进。仿真结果证明了该方法具有收敛速度快、实时性强的特点。

关键词 BP神经网络 lm算法 分段 实时性

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基于PSO和LM算法的坐标转换新方法

14

作者 郑建雷 黄张裕 +1 位作者 邱华旭 魏锦德 《测绘与空间地理信息》 2013年第2期183-186,共4页

3维坐标的转换精度与坐标转换参数的解算精度密切相关,在不同区域的坐标转换参数不完全相同,为了提高测量的精度,就必须求出适合本地区的坐标转换参数,以提高坐标转换的精度。本文直接从坐标转换的非线性方程出发,根据最优化问题的极值... 3维坐标的转换精度与坐标转换参数的解算精度密切相关,在不同区域的坐标转换参数不完全相同,为了提高测量的精度,就必须求出适合本地区的坐标转换参数,以提高坐标转换的精度。本文直接从坐标转换的非线性方程出发,根据最优化问题的极值条件,研究采用基于微粒群优化(PSO)和拉凡格氏(LM)组合算法求解3维坐标转换参数。结果表明,该方法具有简单性、高效性和普适性,适合测量中3维坐标的转换解算。 展开更多

关键词 坐标转换 微粒群优化(PSO)算法 拉凡格式(lm)算法

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基于LM算法的机器人运动学标定 被引量：10

15

作者 皇甫亚波 杭鲁滨 +4 位作者 程武山 余亮 李文涛 杨国彬 沈铖玮 《轻工机械》 CAS 2017年第4期1-7,共7页

机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造... 机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造出机器人末端位置误差与几何参数集间最小二乘方程目标函数,利用自适应步长的LM(Levenberg-Marquardt)算法对其进行迭代求解,进行参数估计得到几何参数标定值,以此修正机器人系统理论运动学模型结构参数集。最后对标定结果进行验证和分析,结果显示标定后最大误差降低了47.48%,平均误差降低了37.98%,均方根误差降低了40.40%,证明了该标定方法的有效性和可靠性。 展开更多

关键词 串联机器人 运动学标定 lm算法 DH参数运动学模型 激光跟踪仪

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一种无标识图像的FLANN-LM配准算法 被引量：4

16

作者 张乃千 王占刚 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2019年第2期63-68,共6页

为提升增强现实系统效率,加强增强现实系统的抗干扰性与实用性,提出一种改进的图像配准方法 FLANN-LM。运用SURF算子提取图像特征点;采用FREAK算子描述特征点;对提取到的特征点运用二进制快速高维最近邻FLANN算法粗匹配;运用非线性最小... 为提升增强现实系统效率,加强增强现实系统的抗干扰性与实用性,提出一种改进的图像配准方法 FLANN-LM。运用SURF算子提取图像特征点;采用FREAK算子描述特征点;对提取到的特征点运用二进制快速高维最近邻FLANN算法粗匹配;运用非线性最小二乘法LM(Levenberg-Marquardt)计算单应性矩阵,优化特征点匹配精度,实现图像增强。用FLANN-LM方法进行图像配准,提升了增强现实系统中无标识图片发生旋转及遮挡时的注册精度,完善了系统对实时性的追求。较传统图像配准算法RANSAC,图像匹配的准确性及速度得到了明显提高,保证了增强现实系统虚实融合的准确性。 展开更多

关键词 增强现实 虚实融合 FLANN-lm 图像配准 算法结合

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基于主成分分析及GA-LM的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测 被引量：8

17

作者 姚启 缪新颖 《大连海洋大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期851-858,共8页

为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相... 为了精准预测水产养殖过程中最重要的两个环境参数溶解氧和氨氮,针对预测模型需要解决的有效影响因子确定、预测算法和网络结构优化等问题,将Levenberg-Marquardt(LM)神经网络、遗传算法(genetic algorithm,GA)和主成分分析(PCA)算法相结合,提出一种基于GA-LM-PCA的水产养殖环境溶解氧和氨氮含量预测模型,即采用PCA确定影响因素,实现影响因素的去耦合降维,采用遗传算法对网络结构进行优化,确定合适的隐层节点数目和权值,采用LM训练神经网络,提高神经网络的收敛速度。为了验证GA-LM-PCA的预测效果,将GA-LM-PCA的预测效果与未用PCA方法的GA-LM预测模型进行了试验比较,并探讨了影响因素数量对预测效果的影响。结果表明:用GA-LM-PCA方法预测的溶解氧和氨氮值与实测值吻合较好,平均绝对误差和均方根误差分别为0.0047、1.8727×10^(-4)(溶解氧)和0.0065、9.4287×10^(-4)(氨氮),适用于影响因素数量较多的场合。研究表明,GA-LM-PCA是一种有效的水产养殖环境溶解氧和氨氮预测工具,尤其对于影响因素复杂繁多的非线性系统效果更好。 展开更多

关键词 溶解氧 氨氮 水产养殖环境 遗传算法(GA) lm神经网络算法 主成分分析(PCA)

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基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型 被引量：7

18

作者 孙伟超 袁颖 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2018年第13期1511-1515,共5页

采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对影响砂土液化的8个因素进行主成分提取,得到3个主成分。然后采用BP神经网络对提取主成分后的数据进行训练,并应用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行优化,建立了基于PCA... 采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对影响砂土液化的8个因素进行主成分提取,得到3个主成分。然后采用BP神经网络对提取主成分后的数据进行训练,并应用Levenberg-Marquardt(LM)算法对BP神经网络进行优化,建立了基于PCA-LM-BP融合的砂土液化预测评价模型,并结合工程实例将预测结果与BP神经网络模型预测结果进行比较分析。结果表明,本预测评价模型的判别结果具有更高的准确性,符合实际工程的需要。 展开更多

关键词 砂土液化 主成分分析 lm算法 BP神经网络 预测评价

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基于快速傅里叶变换和改进T-S模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断方法研究

19

作者 田广强 乔珊珊 +1 位作者 侯奥 王福忠 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期76-86,共11页

针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断... 针对受负载扰动和测量噪声影响,逆变器开路时的故障边界间、故障与特征间存在交叠和模糊性问题,在对逆变器功率管开路故障特征的分析基础上,提出基于快速傅里叶变换和改进T‑S(Takagi‑Sugeno)模糊神经网络集成模型的逆变器开路故障诊断模型。首先,依据快速傅里叶变换分析逆变器的三相输出电流波形,提取功率管发生不同类型开路故障时的故障特征;其次,采用规则自分裂技术和模糊C均值设计T‑S模糊神经网络的前件网络的隶属函数层;然后,依托自适应Levenberg‑Marquardt算法对T‑S网络参数进行训练;最后,利用训练后的T‑S网络实现逆变器功率管的多种故障类型与位置的诊断。实验结果表明,所提出模型的诊断准确率高达96%,能够显著改善逆变器功率管开路故障诊断时所存在的问题。 展开更多

关键词 逆变器 开路故障诊断 快速傅里叶变换 改进T‑S模糊神经网络 自适应lm算法

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基于BP神经网络的转炉炼钢终点预报 被引量：11

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作者 谢书明 陈昌 丁惜瀛 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2007年第6期707-710,共4页

转炉内的温度极高,对终点温度和碳的含量很难及时、准确地测量,因此建立精确的温度和碳的预报模型十分重要.但转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程,传统的静态模型控制精度不高,命中率不很理想.为此提出... 转炉内的温度极高,对终点温度和碳的含量很难及时、准确地测量,因此建立精确的温度和碳的预报模型十分重要.但转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程,传统的静态模型控制精度不高,命中率不很理想.为此提出了基于BP神经网络的转炉炼钢终点温度及碳含量的预报模型,以Levenberg-Marquardt(LM)算法来训练网络,其算法是梯度法与高斯牛顿法的结合.仿真结果表明,预报精度高于传统的机理模型. 展开更多

关键词 转炉 BP神经网络 预报模型 levenberg-marquardt算法 梯度

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