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基于混沌RBF神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识研究
被引量:
7
1
作者
徐东辉
李岳林
+2 位作者
解福泉
丁景峰
杨巍
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期100-105,共6页
提出了基于混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识方法。利用混沌优化算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,有效地提高RBF神经网络的收敛速度;同时,利用混沌算法训练RBF神经网络,使目标...
提出了基于混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识方法。利用混沌优化算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,有效地提高RBF神经网络的收敛速度;同时,利用混沌算法训练RBF神经网络,使目标函数取全局最小值或逼近全局最小值,有效地提高辨识模型的辨识精度,并与BP神经网络模型及最小二乘法辨识进行了分析和比较。仿真结果表明:混沌RBF神经网络模型收敛速度快,具有更强的非线性辨识能力,能够有效地提高油膜动态参数的辨识精度,进而得出不同工况下的油膜参数动态特征。
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关键词
内燃机
混沌rbf神经网络
瞬态工况
油膜参数
辨识
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职称材料
基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究
被引量:
6
2
作者
徐东辉
李岳林
+2 位作者
杨巍
丁景峰
彭玲
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第1期222-226,共5页
针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用...
针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。
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关键词
混沌rbf神经网络
进气流量
预测
汽油机
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职称材料
汽油机瞬态工况油膜参数的混沌径向基神经网络预测模型研究
被引量:
3
3
作者
徐东辉
李岳林
解福泉
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期353-358,共6页
针对瞬态工况下油膜参数难于准确确定,提出了基于混沌径向基神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数预测模型。首先证明了汽油机油路系统时间序列具有非线性混沌特性,对试验测定的数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练...
针对瞬态工况下油膜参数难于准确确定,提出了基于混沌径向基神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数预测模型。首先证明了汽油机油路系统时间序列具有非线性混沌特性,对试验测定的数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测。然后,利用混沌算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。最后,将预测结果与采用BP神经网络模型和最小二乘法辨识的结果进行比较,验证了混沌RBF神经网络模型具有较强的非线性预测能力,能有效地提高油膜动态参数的预测精度,进而得出不同工况下的油膜参数动态特征。
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关键词
汽油机
瞬态工况
油膜参数
混沌rbf神经网络
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职称材料
基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究
4
作者
苗长伟
《地理空间信息》
2023年第4期78-81,共4页
混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对...
混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。
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关键词
相空间重构
混沌
识别
混沌
时间序列
加权一阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
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职称材料
混沌理论支持下的桥梁变形监测研究
被引量:
6
5
作者
许章平
栾元重
+2 位作者
刘中华
崔腾飞
相涛
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第6期41-46,共6页
针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌...
针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性;最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型,分别对观测数据进行预计分析,将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度,RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高,证明混沌时间序列预计精度可靠,能够实时对桥身变形进行监测,避免灾害的发生。
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关键词
混沌
时间序列
混沌
识別
加权一阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
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职称材料
混沌理论在桥梁变形监测中的应用
被引量:
1
6
作者
黄维腾
《地理空间信息》
2022年第2期147-151,共5页
针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模...
针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接近实测值,三者相比RBF神经网络混沌预计模型的预计精度优于另外两者,表明混沌预计模型预测精度满足桥梁变形监测精度需求。
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关键词
参数求取
相空间重构
混沌
识别
混沌
时间序列
加权零阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
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职称材料
题名
基于混沌RBF神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识研究
被引量:
7
1
作者
徐东辉
李岳林
解福泉
丁景峰
杨巍
机构
长沙理工大学汽车与机械工程学院
宜春学院物理科学与工程技术学院
河南交通职业技术学院
出处
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期100-105,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51176014)
高等学校博士学科专项科研基金项目(20104316110002)
+1 种基金
河南省交通厅科研项目(2012PⅡ10)
江西省科技计划项目(20151BBE50108)
文摘
提出了基于混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识方法。利用混沌优化算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,有效地提高RBF神经网络的收敛速度;同时,利用混沌算法训练RBF神经网络,使目标函数取全局最小值或逼近全局最小值,有效地提高辨识模型的辨识精度,并与BP神经网络模型及最小二乘法辨识进行了分析和比较。仿真结果表明:混沌RBF神经网络模型收敛速度快,具有更强的非线性辨识能力,能够有效地提高油膜动态参数的辨识精度,进而得出不同工况下的油膜参数动态特征。
关键词
内燃机
混沌rbf神经网络
瞬态工况
油膜参数
辨识
Keywords
IC engine
Chaos-
rbf
neural network
transient conditions
oil filmparameter
identification
分类号
TK411 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究
被引量:
6
2
作者
徐东辉
李岳林
杨巍
丁景峰
彭玲
机构
长沙理工大学汽车与机械工程学院
宜春学院物理科学与工程技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第1期222-226,共5页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(No.20104316110002)
国家自然科学基金(No.51176014)
文摘
针对汽油机进气流量的多维非线性特性,提出了一种混沌径向基(RBF)神经网络的汽油机进气流量预测模型。证明了汽油机进气流量时间序列具有混沌特性,对采集的原始数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测,并利用混沌算法确定输出层连接权值和隐含层高斯函数径向基中心,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。仿真结果表明,与空气进气流量平均值模型、RBF神经网络预测模型比较,该模型具有更高的预测精度,为精确及时测试汽油机进气流量提供了一种全新的软件测量方法。
关键词
混沌rbf神经网络
进气流量
预测
汽油机
Keywords
chaotic
rbf
neural network
intake flow
forcast
gasoline engine
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
汽油机瞬态工况油膜参数的混沌径向基神经网络预测模型研究
被引量:
3
3
作者
徐东辉
李岳林
解福泉
机构
长沙理工大学汽车与机械工程学院
宜春学院物理科学与工程技术学院
河南交通职业技术学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015年第3期353-358,共6页
基金
高等学校博士学科点专项科研基金(20104316110002)
国家自然科学基金(51176014)
+1 种基金
河南省交通厅科研项目(2012PII10)
工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室基金项目(2013kfjj02)资助
文摘
针对瞬态工况下油膜参数难于准确确定,提出了基于混沌径向基神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数预测模型。首先证明了汽油机油路系统时间序列具有非线性混沌特性,对试验测定的数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测。然后,利用混沌算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。最后,将预测结果与采用BP神经网络模型和最小二乘法辨识的结果进行比较,验证了混沌RBF神经网络模型具有较强的非线性预测能力,能有效地提高油膜动态参数的预测精度,进而得出不同工况下的油膜参数动态特征。
关键词
汽油机
瞬态工况
油膜参数
混沌rbf神经网络
Keywords
gasoline engine
transient conditions
fuel film parameters
chaos
rbf
neural network
分类号
U464.171 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究
4
作者
苗长伟
机构
中核勘察设计研究有限公司
出处
《地理空间信息》
2023年第4期78-81,共4页
文摘
混沌理论特征识别是进行混沌时间序列分析和预测的前提。普通的线性数学算法已经无解决基坑变形所遇到的问题,为了研究基坑变形监测数据的非线性复杂问题,采用混沌非线性理论方法,首先求取基坑变形时间序列的延迟时间和嵌入维数,其次对基坑监测数据进行相空间重构,最后对比分析加权一阶局域预测模型以及RBF神经网络混沌预测模型的预测结果,实验表明RBF神经网络混沌预测模型预测精度最高,同时也说明了混沌预测模型更适合短期预测。最终证明了RBF神经网络混沌预测模型应用在基坑变形监测中的可行性与有效性。
关键词
相空间重构
混沌
识别
混沌
时间序列
加权一阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
Keywords
the phase space reconstruction
chaotic recognition
chaotic time series
the weighted first-order local prediction
the chaotic predic-tion model of
rbf
neural network
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
混沌理论支持下的桥梁变形监测研究
被引量:
6
5
作者
许章平
栾元重
刘中华
崔腾飞
相涛
机构
山东科技大学测绘科学与工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019年第6期41-46,共6页
基金
山东省重点研发计划(2017GSF220010)
文摘
针对桥墩的非线性下沉问题,引入了混沌理论。采用改进的C-C算法计算时间序列的时间延迟τ,采用改进的G-P算法计算最佳嵌入维数m,进行相空间重构,并与传统算法对比抗干扰性,计算效率等得到了改善,运用Lvyapunov指数判别该时间序列的混沌特性;最后根据所求参数建立加权一阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型,分别对观测数据进行预计分析,将混沌时间预测结果与指数平滑法预测结果进行对比分析。得出混沌时间预测精度高于指数平滑法预测精度,RBF神经网络混沌预计模型的预计精度最高,证明混沌时间序列预计精度可靠,能够实时对桥身变形进行监测,避免灾害的发生。
关键词
混沌
时间序列
混沌
识別
加权一阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
Keywords
chaotic time series
chaotic identification
weighted first order local
rbf
neural network model
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
混沌理论在桥梁变形监测中的应用
被引量:
1
6
作者
黄维腾
机构
茂名市城规勘察测绘院有限公司
出处
《地理空间信息》
2022年第2期147-151,共5页
文摘
针对桥梁的非线性下沉问题,引用了混沌理论,首先求取时间序列的两重构参数时间延迟τ和嵌入维数m进行相空间重构;随后进行混沌特性判别,确定该时间序列存在混沌迹象;最后根据所求参数建立加权零阶局域预计模型和RBF神经网络混沌预计模型对观测数据进行预计分析,并与系数为0.9的指数平滑预测模型进行比较,结果显示混沌预计模型值更接近实测值,三者相比RBF神经网络混沌预计模型的预计精度优于另外两者,表明混沌预计模型预测精度满足桥梁变形监测精度需求。
关键词
参数求取
相空间重构
混沌
识别
混沌
时间序列
加权零阶局域预测
rbf
神经网络
混沌
预测
Keywords
parameter extraction
phase space reconstruction
chaotic recognition
chaotic time series
weighted zero order local prediction
cha-otic prediction of
rbf
neural network
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于混沌RBF神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数辨识研究
徐东辉
李岳林
解福泉
丁景峰
杨巍
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
下载PDF
职称材料
2
基于混沌RBF神经网络的汽油机进气流量预测研究
徐东辉
李岳林
杨巍
丁景峰
彭玲
《计算机工程与应用》
CSCD
2014
6
下载PDF
职称材料
3
汽油机瞬态工况油膜参数的混沌径向基神经网络预测模型研究
徐东辉
李岳林
解福泉
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2015
3
下载PDF
职称材料
4
基坑变形混沌特征识别与非线性预测模型研究
苗长伟
《地理空间信息》
2023
0
下载PDF
职称材料
5
混沌理论支持下的桥梁变形监测研究
许章平
栾元重
刘中华
崔腾飞
相涛
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2019
6
下载PDF
职称材料
6
混沌理论在桥梁变形监测中的应用
黄维腾
《地理空间信息》
2022
1
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职称材料
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