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变压器的故障诊断方法大部分以油中溶解气体为诊断基础,如目前较为常用的四比值法、三比值法等。但存在"编码盲点"、故障诊断准确度不够等问题。本文提出一种基于自适应RBF神经网络的电网变压器故障检测方案,算法输入层节点只会把信号传送到隐含层。在隐含层中,通常使用高斯函数来对所得到了输入向量响应。输出层则是使用一般的线性函数来对输出进行加权。这种模式是一种标准的前向网络模式,能够使得神经网络的输入空间与输出空间得到映射,进而为分类网络并实现函数逼近,提高了网络收敛速度。仿真实验结果表明,本文提出的自适应RBF网络在故障诊断的准确率以及诊断时间的表现皆优于BP、GA-BP神经网络,所在在变压器故障诊断时,可以优先考虑自适应RBF神经网络。 相似文献
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小波神经网络(WNN)的理论基础是小波函数的重构理论,只含有一个隐含层的3层小波神经网络,该网络可以通过多种形式来解决一个接近非线性映射问题。常用的遗传算法(GA)是在达尔文生物进化论的基础上逐渐形成的一种计算机模型,可以通过模拟自然进化来选择最佳的问题解决方法,基于遗传算法优化的小波神经网络包含了神经网络理论中最精华的部分,由于其结构简单、可塑性强,可以使权值收敛到某个值后,误差为全局最小值。通过建立金华市区红层地下水的GA-WNN模型,实现了对其进行科学的预测,为以后地下水预警体系建设打下了坚实的基础。 相似文献
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近些年,云模型在知识挖掘以及故障检测领域中得到了广泛地关注,但是在水轮机组的故障检测中,利用云神经网络的方法还很少见.本文针对传统的BP神经网络在水轮机故障诊断中的不足,提出了一种基于云-神经网络的水轮机故障检测算法.首先,根据云化层中的定性规则将输入定性概念转化为数值,并将云发生器层输出的定量数据传送到隐含层.接下来,并利用云神经网络的学习算法进行迭代计算,当误差值小于设定的阈值时输出故障检测结果.实验结果表明,在误差平方和的收敛速度以及检测的准确性方面,本算法都获得了令人满意的性能. 相似文献
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针对目前现有的地质滑坡的形成条件、诱发因素错综复杂,使用传统的测量手段存在实时性差,准确度低的情况,提出一种基于BP神经网络的滑坡预警模型。通过多个节点传感器综合测量得到滑坡发生的输入参数,对多组输入参数进行降维处理,并使用遗传算法调整输入层、隐含层以及输出层的权值和阈值,提高神经网络的训练精度,使得输出层的预测值更接近理想期望值。通过对多组神经网络的样本训练之后,对训练后的神经网络进行泛化,并将其投入到实际的应用场景,对地质滑坡进行预测分析。同时,搭建滑坡预警的信息采集显示系统,通过下位机多个节点采集传感器信号,传至主节点加以显示并在上位机监测软件实时显示。通过实验验证采用神经网络的智能学习算法,得到的预测结果与实际情况基本一致,验证了神经网络对于滑坡预测的切实可行性。 相似文献
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基于MATLAB的BP神经网络的设计与训练 总被引：10，自引：0，他引：10
本文介绍了BP神经网络以及运用matlab工具箱构造BP神经网络,并对该神经网络进行训练的方法及过程.并以函数逼近为例,通过改变被逼近函数的参数、BP网络隐层神经元的数目、BP网络的学习算法,比较训练效果的差别,进而得出结论. 相似文献
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高技能人才需求的BP神经网络预测——以天津为例 总被引：1，自引：0，他引：1
首先分析运用神经网络进行区域高技能人才需求预测的可行性,然后重点阐述二层MLP神经网络的BP学习算法以及网络结构的确定原则,接着运用BP神经网络对天津高技能人才需求进行预测. 相似文献
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采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。 相似文献
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BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有很强的学习功能,多次训练后的网络具有很好的预测能力。结合BP网络的特点和灌区分水闸的工作原理,应用BP神经网络对闸门控制进行预测,并分析预测结果。 相似文献
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针对BP神经网络的结构技术,液压系统故障原理进行深入分析,并通过实例剖析BP神经网络在工程机械液压系统中的故障诊断经过,充分结合系统工作原理特性,构建合理的算法。实验证明BP神经网络在故障分析中能够给出合适的正确结果。 相似文献
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基于蚁群算法的ACO-BP神经网络性能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一,存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。将蚁群算法与BP神经网络相结合,在一定程度上克服了训练网络时间长、精度不高的问题,并与GA-BP神经网络对比分析,展示了ACO-BP神经网络的性能优势。 相似文献
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利用MATLAB神经网络工具箱,根据BP神经网络的基本原理,建立了三层BP神经网络板凸度预报模型.通过实验仿真,结果表明该模型对测试数据预报结果均在3%之内,对板带凸度的预报具有很好的预测精度,且训练速度较快,具有很好的实用性. 相似文献
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论述了BP神经网络模型拓扑结构及其算法,给出了BP网络正向传播和反向传播的函数,BP网络的结构确定,提出了BP网络运算的改进方案。 相似文献
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BP神经网络在故障诊断时,对故障的学习训练盲目性大,导致速度慢,结果可靠性差。但是遗传算法可以优化挑选故障向量具有针对性,弥补BP神经网络诊断的不足。所以基于遗传算法的BP神经网络可以使各代种群在进化过程中容易得到全局最优解。实例对比分析,表明优化后的神经网络具有较好的收敛性能和运算速度,能够改善诊断精度。 相似文献
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文章指出了BP神经网络存在的问题,选择了一个具体的目标函数,利用Matlab的神经网络工具箱进行系统仿真,通过改变系统的隐层神经元数目、训练函数和激励函数,分别比较了系统在模型发生改变后在实现函数逼近性能方面的差异,并提出了要使BP神经网络在函数逼近方面具有良好的性能,在隐层神经元数目、训练函数以及传递（激励）函数三个方面需要注意的问题。 相似文献
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人工神经网络（ANN）是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究基础上提出的,并利用物理器件来模拟生物神经网络某些结构和功能,由于神经网络具有很强的自适应性和学习能力,非线性映射能力,鲁棒性和容错能力等特性,其广泛应用于控制领域。提出了一种基于三次V变换的神经网络系统。该系统在逼近非线性曲线时明显优于BP网络和Chebyshev神经网络,收敛时间和学习时间明显缩短,在较少的隐含神经元个数的情况下,达到较好的逼近效果,并在拐点处有较好的逼近特性。 相似文献
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基于BP神经网络的印刷体数字识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。 相似文献