基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮质量预测控制

针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法(PCA)提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序的质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定了基础.结果表明,文中方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,所建立的质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.     

基于EEMD和改进Elman神经网络的地球变化磁场短时预测

针对地球变化磁场时间序列的混沌特性,提出了一种集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和改进Elman神经网络的地球变化磁场预测模型.首先,利用EEMD将非平稳的地球变化磁场时间序列分解为一系列具有不同特征尺度的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后,针对每一个IMF分别建立改进Elman神经网络模型,选择各自适合的最优模型参数;最后,以地磁台站实测的地球变化磁场数据为研究对象,并与基于单一Elman神经网络预测模型相比较,结果表明,EEMD-改进Elman神经网络模型的预测值能紧跟地球变化磁场的变化趋势,且明显优于基于单一Elman神经网络的模型,体现出更好的预测效果.在地磁Kp3时,预测3h平均绝对误差为1.74nT.     

基于改进Elman神经网络的林隙大小预测模型

针对林隙大小的时变性、不确定性，及林隙大小与其影响因素存在复杂的非线性关系,采用改进的Elman神经网络对林隙大小建立动态模型。在分析改进的Elman神经网络结构特点、改进算法及训练过程的基础上，选择庞泉沟自然保护区内华北落叶松林、油松林、云杉林为对象,建立了基于改进的Elman神经网络林隙大小动态预测模型。结果表明:所建模型对林隙大小的拟合仿真具有很高的精度，预测效果比较稳定。最后运用此模型预测了3种林分对应调查林隙被填充者完全取代的年限。     

基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法

以单断面的交通流量为研究对象,采用动态Elman神经网络进行短时交通流量的预测,提出一种基于GA-Elman神经网络的交通流短时预测方法.该方法通过遗传算法优化Elman神经网络的权值和阈值,克服了Elman神经网络易陷入局部最小的缺陷,同时提高了Elman神经网络的泛化能力和预测精度.实验仿真表明,本文方法可用于城市快速路上预测实时交通流量,预测效果优于Elman、GA-BP预测模型.     

基于改进Elman神经网络的非线性预测控制

为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于灰色Elman-NN模型的粮食产量预测与分析

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上,建立灰色GM(1,1)模型,并利用Elman神经网络对粮食单产量数据预测模型进行残差修正。所设计的Elman-NN组合模型效果及预测精度优于单一的灰色预测模型。组合预测模型可用于农业及粮食产量领域的预测,为政府制定、实施农业经济政策提供科学依据。     

一种基于Elman改进的网络入侵检测算法

为了解决Elman神经网络预测入侵信息存在局部反馈、学习能力弱等问题,研究利用改进的Elman算法提高网络入侵检测的准确度。实验结果显示,与Elman算法和BP神经网络算法相比,改进的Elman算法预测准确度能提高5%。     

基于Elman组合预测模型的瓦斯涌出量预测

为提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,基于Elman回归神经网络原理,以指数型线性回归、双曲线型线性回归及灰色预测三种方法得到的瓦斯涌出量预测值为样本数据,建立Elman组合预测模型,并利用MATLAB软件进行预测。结果表明,Elman组合预测结果的拟合曲线更接近实际情况。该模型有效提高了瓦期涌出量的预测精度,为煤矿安全生产提供了理论支持。     

一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络

Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与 Elman 网络相结合,建立了改进的 AFSA-Elman 边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测.     

基于Elman神经网络的盾构滚刀磨损预测方法研究

为了解决盾构在复合地质掘进时滚刀磨损检测的难题,提出一种采用Elman神经网络预测盾构滚刀磨损状况的方法。利用滚刀换刀后正常磨损阶段的盾构掘进参数数据,建立Elman神经网络预测模型,根据依此模型得到的预测掘进速度与实际掘进速度的偏差来预测滚刀的磨损状况。文中分析了滚刀磨损影响因素,确定了Elman神经网络预测模型结构,给出了滚刀磨损判断依据。结合广州地铁五号线草淘区间左线盾构工程项目研究表明,预测结果与实际换刀情况相符。该方法建模简单,模型有效且适应性强,研究结论可为类似地质条件下的盾构滚刀磨损检测和更换提供有益的指导。     

Elman回归神经网络在大坝安全监控中的应用

给出了E1man回归神经网络的网络结构和学习方法。基于E1man回归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点，提出了一种基于E1man回归神经网络建立安全监控模型的方法。实验表明，所建立E1man神经网络模型收敛速度快，并且其拟合及预报精度高于统计模型和BP网络模型。     

基于小波包和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法

提出了一种基于小波包分析(WPA)和Elman神经网络的异步电机转子断条故障诊断方法.针对异步电机转子断条故障时定子电流出现的边频分量进行小波包分析,提取动态条件下各频带能量作为故障特征向量,削弱了负载变化及噪声对诊断准确性的影响.采用Elman神经网络对故障进行识别,并对Elman网络进行改进,在关联层增加了自反馈增益因子,提高了网络性能.以频带能量作为Elman神经网络识别故障的特征向量,建立从特征向量到电机转子断条故障之间的映射.试验结果表明:基于小波包分析提取的故障特征明显,由WPA和Elman神经网络构成的诊断系统,能有效地识别出转子断条故障,故障诊断准确率高.     

一种改进的递归神经网络及其仿真研究

针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出了一种带偏差单元的IRN(internally recurrent network)网络模型,根据BP算法推导出了该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了故障诊断方面的仿真分析.试验结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有了很大提高,具有很好的实用性.     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用

利用具有动态反馈机制的OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)人工神经网络模型对股市的综合指数进行预测,为股票市场的建模及预测提供了一种新的技术和方法。实验模拟结果表明,OIF Elman网络具有极佳的逼近性能,预测数据与实际数据基本吻合,因此,OIF Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的预测潜能和广泛的应用前景。     

基于PCA与Elman网络的地下矿山岩层移动

 由于地下金属矿床地质与开采条件的复杂性,影响岩层移动的因素错综复杂且相互影响,使得对岩层移动的预测具有很大的不确定性。大量的样本数据减慢了神经网络的训练速度,并且使得神经网络不稳定。将主成分分析(PCA)与Elman网络相结合构建模型,对地下矿山岩层移动角进行预测研究。利用主成分分析对原始数据进行预处理,提取原信息的主成分,将输入变量减少且互不相关,提高神经网络训练速度;用Elman网络对训练样本进行训练,进而利用训练好的网络对预测样本进行预测,与不采用PCA时的预测结果相比,采用PCA的预测结果更为准确,通过期望输出与实际输出的对比,相对误差都在5%以内,其预测的结果精度高,表明了PCA与Elman网络相结合对地下矿山岩层移动进行研究是可行的。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于小波神经网络的化工安全评估

鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高。     

数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.