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基于改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型 被引量：9
1
作者 赵延明 《工矿自动化》 2009年第4期10-13,共4页
煤层瓦斯含量是矿井安全生产的重要性能指标之一,而常规基于经验和传统数学模型的预测方法难以准确预测煤层瓦斯含量。针对该问题,文章在分析了基于Fletcher-Reeves共轭梯度法的改进BP神经网络模型的基础上,结合煤层瓦斯含量的各种影响... 煤层瓦斯含量是矿井安全生产的重要性能指标之一,而常规基于经验和传统数学模型的预测方法难以准确预测煤层瓦斯含量。针对该问题,文章在分析了基于Fletcher-Reeves共轭梯度法的改进BP神经网络模型的基础上,结合煤层瓦斯含量的各种影响因素,建立了一个基于3层改进BP神经网络的瓦斯含量预测模型,并进行了具体的网络训练和预测仿真。结果表明,该瓦斯含量预测模型收敛速度快,预测精度高,可满足实际生产要求。 展开更多
关键词 瓦斯含量 预测 Fletcher--Reeves共轭梯度法 BP神经网络 改进
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共轭梯度BP算法在药品销售预测中的应用 被引量：2
2
作者 江学锋 《电脑知识与技术（过刊）》 2012年第5X期3361-3363,3370,共4页
该文讨论了BP神经网络和共轭梯度算法以及用改进的共轭梯度BP神经网络进行药品销售量预测。分别用二种方法对药品销售进行预测。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预测精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络不仅缩短了网络训练时间,而... 该文讨论了BP神经网络和共轭梯度算法以及用改进的共轭梯度BP神经网络进行药品销售量预测。分别用二种方法对药品销售进行预测。仿真结果表明,BP神经网络训练时间长,预测精度低;而共轭梯度算法改进BP神经网络不仅缩短了网络训练时间,而且提高了模型的预测精度。实例证明该方法可行,可用于药品销售预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 共轭梯度法 销售预测
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某随动平台模糊RBF神经网络终端滑模控制设计 被引量：2
3
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。 展开更多
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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基于ILSTM-AMSGD神经网络的时间序列预测方法 被引量：1
4
作者 杨爽 李文静 乔俊飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第10期1793-1800,共8页
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的结构参数众多、训练过程耗时长问题,提出一种基于自适应动量随机梯度下降(adaptive momentum stochastic gradient descent,AMSGD)算法的改进型长短期记忆神经网络(ILSTM-AM... 针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的结构参数众多、训练过程耗时长问题,提出一种基于自适应动量随机梯度下降(adaptive momentum stochastic gradient descent,AMSGD)算法的改进型长短期记忆神经网络(ILSTM-AMSGD神经网络),并将其用于时间序列预测中。首先,通过简化结构方程中的递归项权值,减少网络中所需训练的参数。其次,设计一种AMSGD算法对神经网络结构参数进行学习。最后,通过2个基准数据集和1个实际数据集对ILSTM-AMSGD神经网络模型在时间序列预测中的准确性和运行效率进行实验验证。结果表明,递归项权值简化方法可以提高模型的泛化能力,同时AMSGD算法加快了模型的收敛速度。与其他模型相比,ILSTM-AMSGD神经网络模型实现了对时间序列更加高效、准确的预测。 展开更多
关键词 时间序列预测 改进型长短期记忆神经网络 权重精简 梯度下降算法 自适应 动量
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的神经网络风速预测模型 被引量：9
5
作者 李志鹏 陈堂贤 《电器与能效管理技术》 2019年第11期24-31,共8页
风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风... 风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对VMD分解后的各子序列进行预测,最后将预测后各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区三组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS、VMD-ANFIS、VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明,所提出的混合模型预测精确度明显高于其他对比模型。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 共轭梯度算法 改进鲸鱼算法 变分模态分解 自适应模糊神经系统 风速预测
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络风速预测模型 被引量：6
6
作者 李志鹏 张智瀚 +1 位作者 王睿 陈堂贤 《电力与能源》 2019年第3期275-279,302,共6页
风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始... 风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解技术将原始风速序列分解为一系列子序列,而后对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,同时克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对变分模态分解后的各子序列进行预测,最后将预测后的各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区3组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS,VMD-ANFIS,VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明所提出的混合模型预测精度明显高于其他对比模型。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 共轭梯度算法 改进鲸鱼算法 变分模态分解 自适应模糊神经系统 风速预测
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应用神经网络研究煤气鼓风机振动趋势预报
7
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。 展开更多
关键词 神经网络 趋势预报 改进共轭梯度算法
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