GBP神经网络在改性石蜡性质预测中的应用

在误差反向传播神经网络算法中引入动量因子和非线性敏感度因子 ,并实现其在学习过程中根据整体误差的变化对非线性敏感度因子进行动态调整。首次采用GBP模型对改性石蜡的 2 5℃针入度和 1 0 0℃运动粘度进行了预测 ,2 5℃针入度预测的绝对误差 (A .D .)不超过± 0 .6 ( 1 0 -1 mm) ,标准偏差为 0 .5 4 ;1 0 0℃运动粘度预测的绝对误差 (A .D .)不超过± 1 .0 76mm2 /s ,标准偏差为 0 .5 8。结果表明 ,GBP神经网络算法适用于改性石蜡 2 5℃针入度和 1 0 0℃运动粘度的预测 ,可用于指导特种蜡产品的研制和生产 ,从而减少石蜡调合试验及相应的改性石蜡性质测试的次数 ,节省人力物力 ,缩短特种蜡的开发周期     

广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力.     

基于改进BPNN-MPF算法的锂离子电池SoE估计

为了提高锂离子电池能量状态（SoE）估计的准确性,考虑到电流或电压传感器噪声会累积误差,提出了一种基于改进反向传播神经网络（BPNN）与模型预测滤波（MPF）相结合的SoE估计方法。基于一阶RC等效电路模型,采用MPF算法估计电池的SoE,并使用改进BPNN对MPF算法的估计结果进行误差补偿。在NEDC工况下验证了本文方法的准确性。结果表明,与传统MPF算法和BPNN-MPF算法相比,本文方法的SoE估计值能较好地收敛到真实值,且最大绝对误差和均方根误差均在1%以内。     

一种基于神经网络的LD-CELP算法

在低延时矢量励线性预测 (LD -CELP)编码算法的基础上 ,提出直接矢量量化的低延迟矢量激励线性预测编码方案 (DVQ -LD -CELP) ,采用误差反向传播神经网络 (BPNN)来实现DVQ -LD -CELP方法中的码本搜索算法 ,实现在保持原编码方法 (LD -CELP)生成语音的音质和码率的同时 ,降低码本搜索的复杂度 ,提高码本搜索算法的效率     

基于自适应小波神经网络的复杂系统模式识别方法

针对传统神经网络应用于复杂系统建模和辨识中存在的训练效率、精度瓶颈问题,提出了一种自适应小波神经网络方法(adaptive wavelet neural network,AWNN).首先,通过设计自适应层、综合层,使神经网络能根据待处理的系统的样本数据特征自适应工作于最佳工作区间;然后,通过将小波分析方法与对经典的基于误差反向传播算法的神经网络(back propagation neural network,BPNN)、径向基神经网络(radical basis function neural network,RBFNN)结合,保留了上述方法的优点,克服了传统神经网络方法各自的问题;最后,通过对BPNN、RBFNN和AWNN方法进行计算机仿真实验,验证了各算法的可行性、可达性和算法参数特性.实验结果表明:AWNN方法具有更快的收敛速度、更高的精度和更好的鲁棒性.     

EBP神经网络在空调负荷预测中的应用

空调系统负荷是一个典型的具有动态性、不确定性等随机特性的非线性模型.传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷.人工神经网络ANN具有高度的非线性运算能力和较强的容错能力,其中使用最为广泛的是误差反向传播EBP算法.研究结果表明,用EBP神经网络预测空调负荷和计算结果能较好地吻和.     

嘉陵江北碚站含沙量变化趋势的神经网络模型分析

利用前馈神经网络模型和自适应调整学习率的反向传播算法,分析处理了嘉陵江流域北碚水文观测站30多年的实测数据,对未来几年含沙量变化的趋势进行了非线性预测,并讨论了隐层神经元个数以及迭代的误差标准等参数的最优选择问题.     

遗传神经网络在滑坡灾害预报中的应用研究

针对传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进遗传算法进行混合建模.采用遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免陷入局部极小.文中结合实例,对BP神经网络,遗传算法改进的神经网络进行了比较分析.实验表明,利用改进的混合模型可以提高预测精度,缩短收敛时间.     

基于神经网络的气压传感器非线性校正

为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6％的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19％的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中.     

基于神经网络的被测量重构方法研究

提出了基于神经网络的被测量重构方法 ;针对神经网络中误差反向传播算法收敛速度慢的问题对目标函数等三方面进行了改进 ,将改进的多层前向网络、误差反向传播算法用于被测量重构。在实际的测量系统中 ,进行了仿真研究 ,结果表明 ,神经网络用于被测量重构 ,方法是可行的 ;解决了重构之前建立数学模型问题和多影响量情况下的被测量重构问题。     

基于多频优化组合模型的我国大豆期货价格预测

针对ARIMA、BPNN、LSTM等单一模型在预测大豆期货价格时因不能同时捕获到原始序列中线性和非线性变化特征而导致的预测精度不高的问题,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)的多频优化组合模型,并利用大豆的日期货收盘价数据对多频优化组合模型的有效性进行了实证分析.结果表明,多频优化组合模型在大豆期货价格预测精度上优于BPNN、LSTM等单一模型,以及EMD - BPNN、CEEMDAN - LSTM(未重构)等组合模型,因此该模型在预测大豆期货价格走势中具有良好的参考价值.     

氧中毒方式及反应条件对F—T合成的影响

考察了合成气中氧浓度、中毒方式及反应条件对Ｆ—Ｔ合成铁催化剂的影响．实验表明，氧中毒催化剂的相对活性在反应初期超过１，随后降低．当其相对活性降至０．４后，不再降低而回升到０．６左右．催化剂中毒后，Ｆ—Ｔ合成产物中气态烃（Ｃ１～Ｃ５）含量明显增加，蜡含量和烯烷比降低，而水相中有机含氧化合物含量增加．Ｍｏｓｓｂａｕｅｒ谱分析表明，氧中毒催化剂中Ｆｅ３Ｏ４．含量较还原态催化剂中Ｆｅ３Ｏ４含量高，而χ—Ｆｅ５Ｃ２含量减小．     

Improved direct power injection model of 16-bit microcontroller for electromagnetic immunity prediction

To promote the modeling standardization process of the integrated circuits, an improved electrical simulation model for a direct power injection (DPI) setup which was used to measure the conducted immunity of a 16-bit microcontroller to radio frequency aggression was investigated. Based on the existing model of the same microcontroller, the PDN module was modified by adding the core, PLL and A/D network models, which could reflect the actual electric distribution situation within the microcontroller more accurately. By comparing the simulation results with the measurement results, the effectiveness of the modified model can be improved to 500 MHz, and its uncertainty is within ±1.8 dB (±2 dB is acceptable). Then, to improve the simulation accuracy of the complete model in the high frequency range, the I/O model which contained the dynamic and nonlinear characteristics reflecting the variation of the internal impedance of the microcontroller with increasing the frequency of the external noise was introduced. By comparing the simulation results with the measurement results, the effectiveness of the second modified model can be improved up to 1.4 GHz with the uncertainty of ±1.8 dB. Thus, a conclusion can be reached that the proposed model can be applied to a much wider frequency range with a smaller uncertainty than the latest model of the similar type. Furthermore, associated with the electromagnetic emission testing platform model, the PDN module can also be used to predict the electromagnetic conducted and radiated emission characteristics. This modeling method can also be applied to other integrated circuits, which is very helpful to the standardization of the IC electromagnetic compatibility (EMC) modeling process.     

Moving least squares-based multi-functional sensing technique for estimating viscosity and density of ternary solution

In the osmotic dehydration process of food,on-line estimation of concentrations of two components in ternary solution with NaCl and sucrose was performed based on multi-functional sensing technique.Moving Least Squares were adopted in approximation procedure to estimate the viscosity of such interested ternary solution with the given data set.As a result,in one mode of using total experimental data as calibration data and validation data,the relative deviations of estimated viscosities are less than ±1.24%.In the other mode,by taking total experimental data except the ones for estimation as calibration data,the relative deviations are less than ±3.47%.In the same way,the density of ternary solution can be also estimated with deviations less than ± 0.11% and ± 0.30% respectively in these two models.The satisfactory and accurate results show the extraordinary efficiency of Moving Least Squares behaved in signal approximation for multi-functional sensors.     

SVM model for estimating the parameters of the probability-integral method of predicting mining subsidence

A new mathematical model to estimate the parameters of the probability-integral method for mining subsidence prediction is proposed. Based on least squares support vector machine (LS-SVM) theory, it is capable of improving the precision and reliability of mining subsidence prediction. Many of the geological and mining factors involved are related in a nonlinear way. The new model is based on statistical theory (SLT) and empirical risk minimization (ERM) principles. Typical data collected from observation stations were used for the learning and training samples. The calculated results from the LS-SVM model were compared with the prediction results of a back propagation neural network (BPNN) model. The results show that the parameters were more precisely predicted by the LS-SVM model than by the BPNN model. The LS-SVM model was faster in computation and had better generalized performance. It provides a highly effective method for calculating the predicting parameters of the probability-integral method.     

进气温度对车用柴油机排放性能的影响

为了研究中冷器冷却性能对增压中冷柴油机排放性能的影响,模拟了不同进气温度对烟度及NOx 排放性能的影响。试验中增压中冷柴油机上的中冷器为模拟中冷器,冷却方式为水冷,通过电磁阀控制冷却水的流量来控制进气温度。选取进气温度分别为35±3 ℃、45±3℃、55±3 ℃,在9个工况点(转速为1000、1500、2500 r/min,负荷为50%、75%、100%)下进行了试验。试验结果表明:随着进气温度的降低,柴油机的排气烟度降低,且随着负荷的增加,烟度降低更为明显;试验工况下NO 排放性能都得到了明显的改善。     

用时间比例放大技术提高脉冲激光测距的精度

介绍了利用时间比例放大技术以低成本把脉冲激光测距精度提高到±1 m的方法.利用时间比例放大法可以把激光脉冲往返于测程之间的时间按比例放大1 000倍,放大后的结果用于计算被测距离.这种方法把测距系统的计时精度从纳秒级降低到微秒级,从而降低了对系统时钟分辨率的要求.采用时间比例放大技术可以有效地提高激光脉冲测距的精度,而且使测距系统成本低,工艺简单.     

原油管道结蜡规律的灰色预测模型

原油结蜡是影响管道安全、经济和高效运行的一个重要因素。为了对输油管道的结蜡状况进行预测,掌握输油管道结蜡的基本规律,应用灰色系统理论中的模型对输油管道的结蜡速度和结蜡厚度等指标的实际统计数据进行了灰色动态拟合,建立了相应的灰色微分方程和时间响应函数,结果表明,残差小于2％,模型精度满足工程实际需要;并在此基础上对实际输油管道的结蜡速度和结蜡厚度进行了预测。     

一种水文时间序列预报的新方法

介绍了混沌和人工神经网络的理论及其在水文中的应用 ,在此基础上分析了水文时间序列中嵌入维数和BP神经网络的输入节点数的内在联系 ,提出用嵌入维数作为BP神经网络输入节点数的新方法 .计算了宜昌日径流时间序列的李氏指数和嵌入维数 ,确定其具有混沌特性 ,并用新的方法做了预测 ,同混沌中局域预测法的预测结果做了比较 ,结果显示新的方法效果明显较好 .