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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量:1
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作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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RBFs Meshless Method of Lines for the Numerical Solution of Time-Dependent Nonlinear Coupled Partial Differential Equations 被引量:1
2
作者 Sirajul Haq Arshad Hussain Marjan Uddin 《Applied Mathematics》 2011年第4期414-423,共10页
In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-differenc... In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-difference and finite element methods to approximate spatial derivatives, this new technique does not require a mesh in the problem domain, and a set of scattered nodes provided by initial data is required for the solution of the problem using some radial basis functions. Accuracy of the method is assessed in terms of the error norms L2, L∞ and the three invariants C1, C2, C3. Numerical experiments are performed to demonstrate the accuracy and easy implementation of this method for the three classes of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. 展开更多
关键词 rbfs MESHLESS method of LINES TIME-DEPENDENT PDES
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RBF-FD Method for Some Dispersive Wave Equations and Their Eventual Periodicity
3
作者 Marjan Uddin Hameed Ullah Jan Muhammad Usman 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2020年第5期797-819,共23页
In this paper,we approximate the solution and also discuss the periodic behavior termed as eventual periodicity of solutions of(IBVPs)for some dispersive wave equations on a bounded domain corresponding to periodic fo... In this paper,we approximate the solution and also discuss the periodic behavior termed as eventual periodicity of solutions of(IBVPs)for some dispersive wave equations on a bounded domain corresponding to periodic forcing.The constructed numerical scheme is based on radial kernels and local in nature like finite difference method.The temporal variable is executed through RK4 scheme.Due to the local nature and sparse differentiation matrices our numerical scheme efficiently recovers the solution.The results achieved are validated and examined with other methods accessible in the literature. 展开更多
关键词 rbfs meshless methods rbf-FD scheme eventual periodicity BBM and KdV type equations.
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基于LDA-RBF及综合赋权法的顶板突水危险性评价
4
作者 王孝坤 郑禄林 +3 位作者 兰红 谢红东 田友稳 胥进 《煤矿安全》 CAS 北大核心 2024年第4期187-196,共10页
为了解决龙凤煤矿9号煤层开采过程中顶板突水危险性问题,采用线性判别分析法(LDA)构建1种LDA-RBF神经网络导水裂隙带发育高度预测模型,并基于改进CRITIC评价法结合层次分析法(AHP)建立了CRITIC-AHP综合赋权法,分别评价矿区顶板采裂危险... 为了解决龙凤煤矿9号煤层开采过程中顶板突水危险性问题,采用线性判别分析法(LDA)构建1种LDA-RBF神经网络导水裂隙带发育高度预测模型,并基于改进CRITIC评价法结合层次分析法(AHP)建立了CRITIC-AHP综合赋权法,分别评价矿区顶板采裂危险性及含水层富水性等级;通过ArcGis地理信息处理技术,将采裂危险性分区与富水性分区叠加,得到9号煤层顶板突水危险性综合分区图。结果表明:LDA-RBF神经网络预测模型结构简单且拟合精度更高,9号煤层导水裂隙带发育预测高度为50.4 m,已超过区域内大部分含水层底界标高,表明大部分区域存在较高的采裂危险性;而改进后的综合赋权法避免了评价结果主客观性过强的问题,其富水性分区结果与钻孔实际涌水量相符;突水危险区主要在矿区中北部呈条状分布,这是该区域含水层富水性较强和采裂危险性较高共同作用的结果,因此,在实际开采中应对以上区域予以重视。 展开更多
关键词 rbf神经网络 综合赋权法 ArcGis 导水裂隙带高度 突水危险性
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基于RBF的组合模型在水文流量预报中的应用研究
5
作者 韩雪强 《水利科技与经济》 2024年第5期110-116,共7页
针对目前水文流量预报准确度不佳问题,研究提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型,用于提高预报的准确性,并基于最小二乘法,提出流量预报实时校正方法。... 针对目前水文流量预报准确度不佳问题,研究提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的组合模型,用于提高预报的准确性,并基于最小二乘法,提出流量预报实时校正方法。结果表明,相较于RBF与LSTM单模型,RBF-LSTM预报30天后流量的误差分别降低60.87%和65.27%;相较于校正前,校正后RBF-LSTM预报误差减小48.15%,验证了研究所提方法的有效性。研究结果可为提升水文流量预报准确度以及防汛抗洪工作提供参考。 展开更多
关键词 水文流量 rbf LSTM 最小二乘法
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基于PCA-RBF的沥青混合料阻燃性能研究
6
作者 王娜 王振凯 《科技创新与应用》 2024年第11期111-114,共4页
该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收... 该研究旨在探讨基于主成分分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络的方法,以评估沥青混合料的阻燃性能。研究的主要目标是建立一个可靠的预测模型,以准确评估不同沥青混合料的阻燃性能,从而为沥青路面工程设计和交通安全提供支持。该文收集多种不同配方和成分的沥青混合料样本,并对其阻燃性能进行实验测试。然后,运用PCA降维技术提取关键特征,以减少特征空间的维度,从而优化数据分析。接着,采用RBF神经网络模型,利用经过降维处理的数据,进行阻燃性能的建模和预测。研究结果表明,PCA-RBF方法能够有效地分析沥青混合料的阻燃性能,并具有较高的预测准确性。通过使用PCA降维,成功地提取影响阻燃性能的主要特征,从而更好地理解不同混合料之间的差异。同时,RBF神经网络模型在预测方面表现出色,为不同沥青混合料的阻燃性能提供可靠的评估方法。该文讨论模型的优点和局限性,并提出进一步改进和研究的建议。 展开更多
关键词 PCA-rbf 沥青混合料 阻燃性能 评估方法 预测模型
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基于合作博弈法的RBF神经网络矿井通风系统风险监测预警模型
7
作者 张迪 郑义 《能源与环保》 2024年第11期11-15,共5页
在煤矿生产过程中,矿井通风系统对矿井安全生产起着重要作用,为了确保矿井通风系统的安全、做到实时监测,需要对矿井通风系统风险监测辨识预估等。传统的BP神经网络评价方法准确率低,提出了基于合作博弈法的BPF风险预警模型。首先建立... 在煤矿生产过程中,矿井通风系统对矿井安全生产起着重要作用,为了确保矿井通风系统的安全、做到实时监测,需要对矿井通风系统风险监测辨识预估等。传统的BP神经网络评价方法准确率低,提出了基于合作博弈法的BPF风险预警模型。首先建立矿井通风系统安全风险指标体系,然后采用合作博弈理论计算各指标权重,并对其进行重要性排序,最后利用RBF神经网络进行安全风险评价预测。以保德煤矿矿井通风系统为例,对矿井通风实时模拟、动态预警分析。仿真实验结果表明,该方法具有一定的精度及有效性,研究为实时掌握矿井通风安全状况提供了技术手段。 展开更多
关键词 层次分析法 rbf神经网络 合作博弈法 矿井通风 安全评价
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IGOA-RBF模型在石门水库水质预测中的应用
8
作者 孙晓蕾 《东北水利水电》 2024年第6期26-27,41,71,共4页
文中以石门水库为例,通过改进蚱蜢算法(IGOA)增加局部值的泛化性,并对RBF神经网络模型进行参数优化,构建了运行效率高、预测精确度高的IGOA-RBF的水质预测模型。结果表明,IGOA-RBF水质预测模型误差均较小,可为水源地水环境的水质评价和... 文中以石门水库为例,通过改进蚱蜢算法(IGOA)增加局部值的泛化性,并对RBF神经网络模型进行参数优化,构建了运行效率高、预测精确度高的IGOA-RBF的水质预测模型。结果表明,IGOA-RBF水质预测模型误差均较小,可为水源地水环境的水质评价和治理提供重要参考。 展开更多
关键词 IGOA-rbf 连续流动分析法 总磷 总氮 水质预测模型 石门水库
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基于RBF神经网络的无线电信号自动调制识别方法
9
作者 张双玲 谷小娅 《通信电源技术》 2024年第2期196-198,共3页
无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经... 无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经网络构建信号自动调制识别模型,将RBF作为隐单元的“基”,并通过隐单元函数空间,映射调制信号矢量特征到隐空间,通过调制信号瞬时角频率偏移情况,确定自动调制类型,实现无线电信号的自动调制与精准识别。开展对比实验,实验结果表明该方法的识别准确率更高,能够应用于实际生活。 展开更多
关键词 径向基函数(rbf) 无线电信号 自动调制 识别方法
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基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法研究
10
作者 李兴龙 梁俊宇 +1 位作者 张贵鹏 龚新勇 《自动化与仪表》 2024年第10期29-33,共5页
常规的光伏储能并网自适应控制,主要采用电压动态调节实现,忽略了并网电流波形偏差对控制结果造成的影响,导致控制结果超调量较大。因此,提出基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法。根据光伏储能并网的等效电路分析输出特性... 常规的光伏储能并网自适应控制,主要采用电压动态调节实现,忽略了并网电流波形偏差对控制结果造成的影响,导致控制结果超调量较大。因此,提出基于RBF神经网络优化光伏储能并网自适应控制的方法。根据光伏储能并网的等效电路分析输出特性,建立基于RBF神经网络的等效电路连接架构,辨识储能作用方式,基于辨识分类结果计算并网电流的谐波补偿值,分析补偿后的内环电流,引入能量需求参数对并网输出功率控制策略进行自适应优化。实验结果表明,所提方法应用后得出的控制结果,表现出的超调量较低,仅为1.8%,控制效果较优,满足了光伏储能并网的现实应用需求。 展开更多
关键词 光伏储能并网 rbf神经网络 自适应控制 优化控制 控制方法 并网控制
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基于递推正交最小二乘的RBF网络结构优化 被引量:9
11
作者 范文兵 陶振麟 张素贞 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期503-506,共4页
讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有... 讨论了次胜者受罚的竞争学习规则 ,提出了基于正交最小二乘 ( OLS)递推算法 ,采用改进的 Givens旋转变换技术避免了大型矩阵的 QR分解运算。在满足系统测量精度条件下 ,使用反向优选算法优化 RBF网络结构。仿真结果表明 ,所得算法能有效地解决网络学习隐层单元的确定需要人介入的问题 。 展开更多
关键词 RPCL聚类算法 递推正交最小二乘算法 rbf网络反向优选算法 网络结构 学习算法
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基于RBF插值技术的CFD/CSD非线性耦合分析方法研究 被引量:6
12
作者 刘艳 白俊强 +1 位作者 华俊 黄江涛 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期120-127,共8页
基于非结构混合网格的N-S方程求解器和结构柔度影响系数法,发展了一种考虑气动、结构非线性的基于RBF插值技术CFD/CSD耦合分析方法,适用于解决现代大展弦比飞机的非线性静气动弹性问题。该方法采用时间相关法(即求解非定常方程组,用长... 基于非结构混合网格的N-S方程求解器和结构柔度影响系数法,发展了一种考虑气动、结构非线性的基于RBF插值技术CFD/CSD耦合分析方法,适用于解决现代大展弦比飞机的非线性静气动弹性问题。该方法采用时间相关法(即求解非定常方程组,用长时间的渐近解趋于定常状态)求解静气弹分析时的定常流动。考虑大展弦比飞机结构变形问题为大变形小应力问题,在利用柔度系数法求解结构方程时,假设每次求解结构方程时应力与应变为线性关系,整体静气弹分析过程为非线性关系,因此每次求解结构方程时要更新柔度影响系数矩阵。在非定常N-S方程每求解一个时间步耦合一次结构有限元分析,由于结构有限元分析的时间相对于气动分析时间是很短的,所以这种方法实际上近似使用了一次求解非定常气动力的时间完成了整个静气动弹性分析的过程。对于气动网格与结构有限元网格不一致性,本文采用径向基函数(RBF)插值方法中的TPS方法进行结构弹性变形和气动载荷插值,采用虚功原理完成气动载荷数据交换。为了节省气弹分析时间,采用动网格方法对气动网格进行更新,本文基于RBF插值方法发展一种适用于混合网格(四面体、三棱柱、金字塔和六面体)变形的动网格方法,可以保证附面层网格的质量与分布从而准确模拟其流动。利用该方法对M6机翼、DLR-F6翼身组合体和某大型客机机翼进行了静气动弹性特性分析,结果验证了本文开发的非线性CFD/CSD耦合分析方法的可行性、精确性和高效性。 展开更多
关键词 N—S方程 静气动弹性 柔度系数矩阵 非线性 rbf插值方法
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梯度算法下RBF网的参数变化动态 被引量:13
13
作者 魏海坤 李奇 宋文忠 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期356-360,365,共6页
分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:... 分析神经网络学习过程中各参数的变化动态,对理解网络的动力学行为,改进网络的结构和性能等具有积极意义.本文讨论了用梯度算法优化误差平方和损失函数时RBF网隐节点参数的变化动态,即算法收敛后各隐节点参数的可能取值.主要结论包括:如果算法收敛后损失函数不为零,则各隐节点将位于样本输入的加权聚类中心;如果损失函数为零,则网络中的冗余隐节点将出现萎缩、衰减、外移或重合现象.进一步的试验发现,对结构过大的RBF网,冗余隐节点的萎缩、外移、衰减和重合是频繁出现的现象. 展开更多
关键词 梯度算法 rbf 学习动态 神经网络 泛化能力
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基于RBF神经网络的加热炉钢温预报模型 被引量:20
14
作者 王中杰 柴天佑 邵诚 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 1999年第3期181-184,193,共5页
本文针对加热炉钢温预报模型存在的缺陷,研究用RBF神经网络建立加热炉钢温预报模型,仿真结果表明所建立的模型简单、精度高,满足工程要求。
关键词 加热炉 钢温 预报 rbf 神经网络 炼钢
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用最陡下降法修正RBF隐层参数 被引量:5
15
作者 李波 王成友 +2 位作者 蔡宣平 唐朝京 张尔扬 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 2004年第4期67-69,共3页
在用传统聚类方法得到初步的RBF隐节点参数之后,提出再用最陡下降法进行误差反传学习,进一步校正隐节点参数。仿真实验证明该方法可以使RBF网络的函数逼近能力明显增强。
关键词 rbf神经网络 最陡下降法 全局逼近
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多连杆机械臂GA-RBF神经网络轨迹跟踪控制 被引量:19
16
作者 肖凡 李光 周鑫林 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2018年第5期669-674,共6页
针对多连杆机械臂模型系统信息不完整、存在外界干扰等问题,设计了一种新型的GA-RBF神经网络闭环自适应控制系统。该系统利用径向基函数(RBF)神经网络来逼近并补偿系统的模型误差和外界扰动,在基于计算力矩法的基础上实现对机械臂的轨... 针对多连杆机械臂模型系统信息不完整、存在外界干扰等问题,设计了一种新型的GA-RBF神经网络闭环自适应控制系统。该系统利用径向基函数(RBF)神经网络来逼近并补偿系统的模型误差和外界扰动,在基于计算力矩法的基础上实现对机械臂的轨迹跟踪控制,并采用遗传算法(GA)对RBF神经网络权值进行在线优化,确保机械臂控制系统能在更短时间内获得稳定,实现了高精度的轨迹跟踪,提高了轨迹跟踪的性能。MATLAB数值仿真的结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 计算力矩法 rbf神经网络 遗传算法 机械臂 轨迹跟踪 MATLAB
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基于Boosting算法和RBF神经网络的交通事件检测 被引量:5
17
作者 党长青 张景辉 沈志远 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期3105-3107,共3页
提出一种新颖的基于Boosting RBF神经网络的交通事件检测方法。对Boosting算法进行改进,采用更有效的参数求解方法,即弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关。以上下游的流量和占有率作为特征,将RBF神经网... 提出一种新颖的基于Boosting RBF神经网络的交通事件检测方法。对Boosting算法进行改进,采用更有效的参数求解方法,即弱分类器的加权参数不但与错误率有关,还与其对正样本的识别能力有关。以上下游的流量和占有率作为特征,将RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成。最后运用Matlab进行了仿真分析,结果表明提出的交通事件检测算法利用较少样本数据即可快速实现交通事件检测。 展开更多
关键词 交通事件检测 BOOSTING方法 rbf神经网络
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RBF网络在实时在线检测系统中的应用 被引量:15
18
作者 刘东辉 孙晓云 +1 位作者 孙会琴 何鉞 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期445-448,共4页
采用 RBF网络完成系统的实时在线检测。首先应用传统的 RBF方法完成定量检测 ,然后针对神经网络结构优化这个难点 ,提出应用改进的 Gram- Schmidt方法优化 RBF网络结构 ,结果表明 :能极大地简化网络结构 ,提高收敛速度 ,为神经网络在实... 采用 RBF网络完成系统的实时在线检测。首先应用传统的 RBF方法完成定量检测 ,然后针对神经网络结构优化这个难点 ,提出应用改进的 Gram- Schmidt方法优化 RBF网络结构 ,结果表明 :能极大地简化网络结构 ,提高收敛速度 ,为神经网络在实时在线检测中的应用提供可能。 展开更多
关键词 rbf网络 Gram-Schmidt方法 在线检测 神经网络 自动控制 学习算法
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基于RBF神经网络的天然气管道泄漏检测技术研究 被引量:5
19
作者 高丙坤 郑仁谦 +2 位作者 尹淑欣 张莉 岳武峰 《电子设计工程》 2016年第16期78-81,共4页
为了正确判断管道是否发生泄漏,本文采用混合学习方法对网络进行训练学习。通过将管道运行参数作为神经网络的输入,管道运行状态作为神经网络的输出,实现两者的非线性映射,以此来判断输入信号是否为泄漏信号,并选用K-means聚类方法和递... 为了正确判断管道是否发生泄漏,本文采用混合学习方法对网络进行训练学习。通过将管道运行参数作为神经网络的输入,管道运行状态作为神经网络的输出,实现两者的非线性映射,以此来判断输入信号是否为泄漏信号,并选用K-means聚类方法和递推最小二乘法来确定网络参数。通过用天然气管道运行的实测数据对RBF神经网络进行了训练和测试,得到结果误差在可接受的范围内,从而证明RBF神经网络的方法可用于天然气管道泄漏检测的研究。 展开更多
关键词 径向基函数(rbf) 聚类方法 非线性映射 泄漏检测
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一种改进的RBF神经网络学习算法 被引量:54
20
作者 王洪斌 杨香兰 王洪瑞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期103-105,共3页
提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性... 提出了一种改进的RBF神经网络学习算法 ,分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练 ,既可以根据样本合理地聚类、确定RBF径向基函数的个数和相应参数 ,又具有较强的网络映射能力 ,从而不仅使RBF神经网络结构得以优化 ,性能也得到了提高。 展开更多
关键词 rbf神经网络 减聚类算法 监督学习算法
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