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基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型
被引量:
19
1
作者
王雨虹
付华
张洋
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期271-277,共7页
为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析(KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行...
为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析(KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行降维处理,提取出可以表征煤与瓦斯突出的敏感参数作为辨识模型的输入值。利用混沌免疫粒子群算法(CIPSO)优化概率神经网络(PNN)的σ参数,以克服PNN中平滑参数σ单一而导致的分类错误,避免了人为因素的影响,提高辨识模型的精度。实例分析结果表明,相比BP、PNN、PSO-PNN等方法,该方法对煤与瓦斯突出强度进行辨识,结果更为准确。
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关键词
煤与瓦斯突出
强度辨识
核主成分分析
概率神经网络
混沌免疫粒子群
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职称材料
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
被引量:
1
2
作者
庞丽萍
曲洪权
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期946-949,共4页
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,...
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.
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关键词
飞机座舱环境
污染浓度预测
污染源
强度辨识
双模滤波器
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型
被引量:
19
1
作者
王雨虹
付华
张洋
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期271-277,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51274118)
文摘
为了实现对煤与瓦斯突出强度等级的准确辨识,提出将核主成分分析(KPCA)和改进概率神经网络相结合,建立煤与瓦斯突出的强度辨识模型。根据煤层条件和生产条件,确定影响煤矿瓦斯突出的相关基础参数并对其进行测定,采用KPCA对该参数集进行降维处理,提取出可以表征煤与瓦斯突出的敏感参数作为辨识模型的输入值。利用混沌免疫粒子群算法(CIPSO)优化概率神经网络(PNN)的σ参数,以克服PNN中平滑参数σ单一而导致的分类错误,避免了人为因素的影响,提高辨识模型的精度。实例分析结果表明,相比BP、PNN、PSO-PNN等方法,该方法对煤与瓦斯突出强度进行辨识,结果更为准确。
关键词
煤与瓦斯突出
强度辨识
核主成分分析
概率神经网络
混沌免疫粒子群
Keywords
coal and gas outburst
identification
kernel principal components analysis
probabilistic neural network
chaos immune particle swarm optimization
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
被引量:
1
2
作者
庞丽萍
曲洪权
机构
北京航空航天大学航空科学与工程学院
北方工业大学信息工程学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期946-949,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50808007)
"凡舟"青年科研基金资助项目(20080504)
文摘
随着大型民机飞行时间的延长,座舱空气污染事故发生概率也随之增大,快速准确的污染浓度预测对保证乘客生命安全具有重要意义.座舱各污染浓度的动态预测和污染源项强度辨识是实现座舱空气质量实时预测的关键技术.污染源项散发强度辨识,如采用最小二乘算法,参数估计是静态的,一般延迟较大;如采用单模卡尔曼滤波算法,虽能实现动态辨识,但不能同时兼顾稳态和过渡过程(突发污染)的参数估计性能,导致误差较大.为解决上述难题,本文提出基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测方法,同时完成污染源散发强度动态辨识和污染浓度状态实时预测.该算法由2个滤波器组成,分别用于匹配系统的稳态和突发过渡过程特征,提高浓度方程参数估计和状态预测性能,保证飞机座舱空气质量态势预测的快速性和准确性.仿真结果证实了该算法的有效性.
关键词
飞机座舱环境
污染浓度预测
污染源
强度辨识
双模滤波器
卡尔曼滤波
Keywords
aircraft cabin environment
contaminant concentration prediction
contaminant source estimation
double model filter
Kalman filter
分类号
V851 [航空宇航科学技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于KPCA和CIPSO-PNN的煤与瓦斯突出强度辨识模型
王雨虹
付华
张洋
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
19
下载PDF
职称材料
2
基于源项辨识的飞机座舱污染浓度动态预测
庞丽萍
曲洪权
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
1
下载PDF
职称材料
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