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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
徐祖华 黄彦春 陈铭豪 赵均 邵之江
针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
张勃 王海青 张华
莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建立BP人工神经网络,通过对径流分类前后的模型进行比较,发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型,故此设计了4种不同气候情景,采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即,在降水量不变、气温增加0.5℃,2030年莺落峡年径流量将增加8.92%;气温增加1℃、降水量不变,年径流量将减少5.414%;气温不变、降水量增加10%,年径流量将增加9.905%;气...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王金满 杨培岭 任树梅 石懿
在土壤质地、土壤容重和含水量一定的情况下 ,把土壤溶质运移时间和运移距离看作影响土壤溶质运移的主要参数 ,建立2个输入单元和 1个输出单元的三层BP网络 ,对一维垂直土柱Cd2 + 的穿透试验进行了模拟和预测。其预测结果同数值解相比 ,R2 =0 .94 9,精度基本一致。可见BP网络预测模型反映了溶质穿透过程中 ,土壤溶质含量与运移时间和距离的动态关系 ;用BP网络预测土壤溶质含量的时空变化具有可行性 ,而且不需要建立具体的数学模型 ;工作量大大减小 ,不需要测定水动力弥散系数、阻滞系数等 ,具有很强的实用性
关键词：
神经网络 土壤溶质运移 模拟 预测
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈书谦
根据传统PID控制技术中的参数优化难题以及就PID控制用于轨迹跟踪时存在收敛速度慢的问题,提出了采用BP网络以及迭代算法相结合,为PID控制提供最优参数。通过利用神经网络具有自学习、自组织和并行处理等功能和对复杂系统控制可以达到满意效果的优势以及基于迭代学习算法,使PID控制更加精确。在车型机器人中进行了仿真实验并验证了该方法的有效性。
关键词：
PID控制 迭代算法 参数优化 神经网络
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李云良 张奇 李淼 姚静
考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示:综合考虑流域五河及长江来水(汉口或九江)的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度(R2和Ens)可达0.90以上,各站点的均方根误差(RMSE)变化范围约0.50~1.0m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数(Ens)和确定性系数(R2)显著降低,且低于0.50,均方根误差(RMS...
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
许童羽 王泷 张晓博 陈春玲 须晖 周云成
为探讨北方日光温室空气相对湿度因子的变化规律、预测其变化趋势,进而采取合理的调控措施,从分析比较BP和RBF神经网络的特点出发,选择RBF神经网络作为预测网络,并采用高斯径向基函数作为网络激活函数,提出了一种适用于北方日光温室空气相对湿度环境因子的模拟预测模型。选取沈阳农业大学北山试验基地内日光温室进行多种环境参数采集,采用主成分分析法确定模拟预测模型的输入因子,并分别选取600组和80组实测数据对网络模型进行建立和验证。结果表明:该模型学习过程相对较快,且预测值与实测值的相对误差小于7.35%,模拟值与实际值相对误差0.19%,模型可用于模拟和预测北方日光温室大棚内空气相对湿度的变化趋势,预...
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王鑫 徐祖华 赵均 邵之江
在分布曲线控制中,传统的积分平方误差指标仅考虑输出曲线与目标曲线的误差面积,忽略了分布曲线的内在特征结构。该文从曲线相似度度量出发,提出了一种基于梯度特征的分布曲线模型预测控制算法。该算法采用B样条模型描述分布曲线对象,基于梯度特征度量曲线相似度,综合曲线数值信息与梯度信息构造优化命题,并通过复合梯形方法对优化命题进行离散化,求解得到最优控制策略。仿真结果表明:该算法可提高曲线切换过程中输出曲线与目标曲线的相似度,实现了曲线形状的自然过渡。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
贺超英
目前已运行的可控串补(TCSC)工程都是采用常规的控制策略,采用各种先进控制策略比如非线性控制策略、智能控制策略能使TCSC的作用得到最大限度的利用.设计的TCSC模糊神经网络控制系统采用TCSC当地测量的频率增量及功率增量作为模糊控制的输入,用一种神经网络模拟模糊推理机的知识模型和推理模型,采取误差反传的方法依据输入量的值和系统当前的状态来设计调整神经网络的连接权值以及隶属度函数的参数,从而调整模糊控制规则和量化因子.通过对系统处于不同运行点受到不同干扰下的仿真,表明所设计的TCSC模糊神经网络控制系统具有良好的鲁棒性.
[期刊] 软科学
[作者]
尚珊珊 尤建新
采用PAF模型,即质量成本由预防成本、鉴定成本、损失成本(内部损失成本和外部损失成本)组成。首先根据以往各种研究文献以及企业实际情况设置质量成本三级科目。根据历史数据对各科目做Pareto分析,找出影响质量成本的主要影响科目,然后利用统计分析中的相关分析以及偏相关分析对其进行降维,找出真正影响质量成本的科目。而后对其分析得出可控影响因素及不可控影响因素,从而从可控因素上分析得出控制方法,再根据因素分析找出其潜在影响因素。最后,利用模糊控制方法以及神经网络建立质量成本控制模型。
[期刊] 物流技术
[作者]
牛忠海 贾元华 张亮亮 廖成
针对高速公路城市化路段拥堵日益严重的现状，对高速公路限速控制与匝道控制目标一致性进行分析，并基于神经网络与模糊控制思想，建立了单点匝道模糊控制模型与路段可变限速模糊控制模型。以此为基础，设计了基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法。并选取京津塘高速公路城市化路段对所建模型进行验证，结果表明，模型能够起到有效地稳定高速公路城市化路段交通流密度、缓解该区域交通拥堵的作用。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955～2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 审计研究
[作者]
张庆龙 何斯佳
通过审计意见预测模型的研究,可以帮助利益相关者根据上市公司、事务所、审计环境等相关数据推定注册会计师应当出具的审计意见类型,这对于优化证券市场资源配置和维护市场经济秩序具有重要意义。本文以我国2015～2017年间信息传输、软件和信息技术服务业A股上市公司为研究样本,从审计三方关系人的视角分析了审计意见的影响因素,并提出研究假设;随后建立了审计意见预测变量体系,运用因子分析法进行预测变量降维,并进行了Z-score数据标准化处理、SMOTE数据非平衡处理、审计意见数据的独热码转换;最后基于BP神经网络方法构建了多类别审计意见预测模型并进行检验。结果显示模型总体的平均预测准确率达到了90.7%,显示出了较为满意的预测效果。
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