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通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型。结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真。 相似文献
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电力变压器是电力系统中的重要组成部件,它的性能是否优越直接影响着整个电力系统的可靠安全运行。特别是对于高压电气设备而言,如何能够快速、正确的寻找并解决电力变压器发生的以及潜在的故障非常重要。本文以神经网络原理为基础,结合小波分析方法,研究电力变压器的故障诊断问题。 相似文献
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本文将径向基神经网络和采用非线性权值递减策略的粒子群优化(PSO)算法相结合对某缺电城市进行电力负荷的短期预报。在RBF神经网络对负荷进行预测的同时,通过PSO算法进一步确定其最佳扩展系数6,从而得到更精确的预测结果并提高网络的泛化能力,可以取得良好的效果。 相似文献
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目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法.仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点. 相似文献
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黄龙山 《中国新技术新产品》2023,(21):126-129
电力工程建设涉及物资种类繁多,物资价格受很多因素的影响,尽管当前许多学者已经提出关于电力物资采购价格的预测方法,但是多数模型局限于单因素考虑,鲜有研究对电力物资采购价格进行多因素综合分析。为更合理地预测当下电力物资价格走势并建立电力价格预测模型,该文首先针对收集的历史采购数据,总结影响电力物资采购价格的核心因素,其次通过支持向量机(SVM)算法对物资价格进行多因素分析预测,并与神经网络算法进行比较,结果表明,采用支持向量机的算法模型的预测结果与实际情况吻合度较好且比神经网络算法误差更小,可为电力公司物资采购提供参考。 相似文献
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集成小波神经网络在故障诊断中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以非线性Morlet小波基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络,并给出了具体的算法。基于信息融合技术的思想,从设备故障诊断的实际出发,建立了基于信息融合技术的集成小波神经网络故障诊断系统,即通过故障特征信息的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面对设备故障进行初步诊断,然后对诊断结果进行决策融合。给出了系统的实现策略和子网络的组建原则。从诊断实例中可以看出,此诊断系统充分利用各种特征信息,可以有效的提高确诊率。 相似文献
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神经网络由于优越的非线性数据处理性能以及较强的学习能力而被广泛地运用于电信业务的预测当中。然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果,而基于灰色系统模型神经网络是一种寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。本文针对影响电信业务量的主要因素,将神经网络与灰色系统模型有机结合起来,建立了相应的灰色系神经网络模型用于电信业务量的预测,并利用实际数据进行效果验证。实验表明,该预测模型具有很强的学习能力和自适应性,其预测结果优于传统的预测方法,而且具有良好的泛化性。 相似文献
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电力负荷预测是电力系统调度运营部门的一项重要工作,尤其是随着电力市场的建立和发展,电力负荷的预测难度增加,负荷预测的重要性对电力调度更为关键。结合当前国内外电力系统负荷预测研究现状,本文介绍了广义回归神经网络电力负荷预测的方法,并进行了仿真证明方法的可行性。 相似文献
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具体分析山体的稳定性因素及山体滑坡的成因,针对其本质提出一种以位移监测为主,声波监测为辅的预测方法,具有非常大的实用价值。并且利用小波变换模极大去噪法处理监测到的信号,实验结果表明该方法具有很好的消噪效果。 相似文献
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针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阈值选择,提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阈值的方法,从而提高对信号的去噪性能。对于确定的数据采集系统,信号噪声主要来源于系统本身,而且在短时间内系统可视为时不变的。首先给系统一个标准信号输入,将系统的输出输入到小波神经网络,在给定的噪声熵下训练网络使其熵最小,从而得到相应的去噪阈值,仿真实验表明该方法较一般的去噪方法效果好。 相似文献
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在利用神经网络对离心泵性能预测的研究,广大从事泵研究领域的专家的做了大量工作,在工程上也得到了广泛的应用,但也存在一定的不足。本文将贝叶斯理论引用到BP神经网络中,并通过一系列的仿真实验,发现贝叶斯BP神经网络在离心泵的性能预测中有很好的精度,从而为泵的性能预测研究开辟了新的思路。 相似文献