基于RPROP神经网络算法的主变DGA故障诊断模型

故障诊断模型是开展输变电设备状态检修的核心环节之一,文中采用弹性反馈(RPROP)神经网络算法建立主变压器油中溶解气体的神经网络故障诊断模型,通过与带动量因子的标准反向传播(BP)算法、Bold Driver算法、SuperSAB算法相比较,表明了RPROP算法在故障模式识别中具有更好的学习效率与泛化能力,故障诊断的准确度高于传统分析方法,在变电设备状态诊断中具有良好的应用前景。

基于RPROP神经网络算法的异步电动机故障诊断

为了更快、更精确地识别异步电动机的各种故障类型,克服BP神经网络存在的局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种改进的BP算法——RPROP(Resilient PROPagation)神经网络算法。在介绍RPROP算法的基础上,建立了基于RPROP算法的异步电动机故障诊断模型,对异步电动机的定子匝间短路、转子断条、转子偏心和轴承4种故障进行识别和诊断。实验结果表明,该方法对异步电动机的故障诊断是有效的。

RPROP算法在测井岩性识别中的应用

为了更好地解决测井岩性识别问题,引入一种快速实用的BP算法Resilient Backpropaga tion (RPROP)算法。在说明RPROP算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立基于RPROP算法的BP网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究。结果表明,应用RPROP算法进行测井资料岩性识别,识别的准确率较高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景。

RPROP算法在火成岩岩石分类中的应用

为了更好地解决火成岩岩石分类问题,引入一种快速实用的BP算法—Resilient Backpropagation(RPROP)算法.在说明RPROP算法的基础上,结合火成岩岩石资料,建立基于RPROP算法的BP网络火成岩岩石分类模型,进行火成岩岩石分类的应用研究.结果表明,应用RPROP算法进行火成岩岩石分类,分类的准确率高,与基本BP算法及其一些改进算法相比,训练速度快,具有很好的应用前景.

基于RPROP算法的模糊系统优化

提出了一种模糊系统优化方法:应用RPROP算法辨识模糊系统参数,消除了偏导数的大小对权值改变的影响。采用自适应模糊规则数选取方法获取模糊规则,避免了规则选取的盲目性。对非线性动态系统进行辨识研究,仿真结果表明了该方法的有效性和可行性。

基于RPROP神经网络的电力系统谐波分析

为了提高谐波分析的速度和精度,将RPROP(Resilient Propagation)神经网络应用于电力系统谐波分析。该网络利用加汉宁窗插值谐波分析算法获得其权值和阈值的初值,并在此基础上采用RPROP算法训练。与BP(BackPropagation)算法不同,该算法根据一阶偏导数的符号信息调整可变参数,避免了受对参数调整意义不大的一阶偏导数幅值信息的影响,且不存在参数选择问题,提高了谐波分析的收敛速度、精确度和实时性。通过变学习速率且加动量项的BP神经网络与RPROP神经网络的比较验证了分析结论的正确性。

基于蚁群优化算法的BP神经网络的RPROP混合算法仿真的研究

针对无线网络传感器中如何处理信息服务点中大量的冗余数据、网络运行速度等相关问题;在基于蚁群优化算法的基础上,提出一种BP神经网络的RPROP混合算法;该方法通过在建立系统构架及信息服务点基础上,能够延长BP神经网络的生命周期,加快BP神经网络的收缩速度,能够将网络中信息服务点的重复数据进行有效的合并处理,并及时过滤掉非正常信息服务点的数据,减少数据服务点的能量消耗;仿真结果显示,与普通的蚁群算法相比,该混合算法在训练过程中迭代次数改善明显,解决了BP神经网络的学习、训练时间冗余等问题,同时具有较强的计算、寻优等能力,提高了网络分类正确率和运行的效率;具有一定的实用价值,从而完全能够满足日益增长的无线互联网终端的运行需要。

基于RPROP算法的变压器油中溶解气体分析故障诊断

在分析BP算法和RPROP(振荡传播)算法原理的基础上,指出了RPROP算法具有收敛速度快、不容易陷入局部极小点、自适应能力强等优点,并分析了原因。将RPROP算法训练的多层前馈神经网络用于变压器油中溶解气体分析故障诊断,给出了网络模型,分析了隐层神经元数目对网络训练和诊断的影响。变压器油中溶解气体数据的训练和诊断表明,RPROP算法的收敛速度快于BP算法、加动量项BP算法,并且具有较高的诊断准确率,是一种有效的方法。

三江平原地下水位的预测——基于RPROP的BP神经网络方法

鉴于三江平原地下水位预测对该地区农林经济的重要性,详细介绍了RPROP的BP神经网络算法思想和数学模型;综合三江平原地下水位埋深的具体情况,建立了弹性BP神经网络地下水位埋深预测模型,而且以单口井为例做了具体的预测和分析。结果证明:使用该方法预测三江平原地下水位埋深值具有准确性和实效性,该理论和方法在地下水动态预测方面具有较好的应用前景。

PCA-改进RPROP方法的BP算法在音乐信号分类中的应用

针对标准的BP神经网络仅从预测误差负梯度方向修正权值和阈值,学习过程收敛缓慢,并且容易陷入局部最小值,导致泛化能力不足的问题,提出了一种基于学习经验变学习速率改进的RPROP方法作为BP神经网络权值和阈值更新方法,并与主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合,形成了PCA-改进神经网络算法。同时,采用Matlab软件对四类音乐信号进行分类实验。实验结果表明,改进算法比标准算法的稳定识别率提高2.6%,当稳定识别率达到90%时,用时节省75%,表明该算法可以加快网络的收敛过程,提高泛化能力。

基于RPROP算法的湖泊富营养化评价

根据湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级间的关系复杂且是非线性的特点,建立了湖泊营养状态的弹性BP人工神经网络模型,并应用于我国的湖泊营养状态评价。根据传统BP人工神经网络收敛速度不稳定,容易陷入局部极小点等特点,使用RPROP算法进行网络的训练。在分析BP神经网络和RPROP算法原理的基础上,指出了RPROP算法具有收敛速度快、不容易陷入局部极小点、自适应能力强等优点,并分析了原因。将RPROP算法训练的多层前馈神经网络用于湖泊富营养化评价,给出了网络模型,分析了隐含层神经元数目对网络训练和评价的影响。水质评价参数的训练和评价表明,RPROP算法的收敛速度快于传统BP算法,并且与传统的评价结果具有高度的相关性,是一种有效的方法。

RPROP神经网络在非侵入式负荷分解中的应用

为了解决常用家电设备投切状态辨识问题,提出一种以神经网络为辨识模型的方法,增强其快速辨识能力。首先,从负荷印记出发,针对各用电设备的稳态电流谐波特性,建立用电设备特征标签。然后,采用弹性BP(Resilient back propagation,RPROP)神经网络,将输入数据特征向输出层非线性映射,实现快速收敛至全局最优点。训练中采用多种设备组合方式,进行用电设备特征辨识。最终,以五类常用用电设备进行实验,实验结果表明该算法能够有效地识别家用设备的工作状态组合,且对功率相近、谐波具有较小差异的用电设备工作状态也具有很好的辨识能力。

中小企业板上市公司退市风险预警研究--基于因子分析的Rprop神经网络模型分析

以我国中小企业板上市公司退市风险预警为例,利用弹性反向传播算法(resilient back propagation,Rprop)和因子分析法相结合,建立了一种基于因子分析的Rprop神经网络模型。首先利用因子分析法构建包含财务变量和非财务变量的预警体系;其次运用Rprop神经网络模型对我国160家中小企业板上市公司进行退市风险预警实证分析;最后对该模型的有效性进行了实证分析,结果表明,该模型对上市公司退市风险预警的准确性比标准的BP神经网络模型和支持向量机模型分别提高了2.91%和6.09%。因此,该模型可为投资者决策提供较好的参考依据。

基于RPROP算法目标识别的数据归一化研究

在复杂的目标识别问题中,高维数的待识别数据往往存在较大的数值差异,导致神经网络分类器学习速度变慢甚至不收敛,因此需要对数据进行归一化处理。文中以回弹后向传播算法在目标识别中的应用为背景,系统深入地研究了BP算法网络输入数据归一化方法,详细讨论了6种归一化方法的特点和应用范围。使用4类目标的仿真数据、5类飞机的暗室测量数据和UCIdata数据库的部分数据集进行实验,以数据未经归一化时作参考,分析比较了这6种归一化方法对网络学习性能的影响。结果表明:归一化能消除不同特征分量间的数值大小差异,改善网络的学习性能,其中分量白化方法效果好、概念直观,可作为通用的归一化方法。

基于RPROP算法的MASS人为风险量化分析

通过分析IMO定义的海上自主水面船(MASS)的人为风险因素,以找到重点防控对象、制定正确的防范措施为目的,提出了MASS在不同航行阶段的人为风险量化分析模型。首先通过STPA方法识别出船员及岸基人员的不安全控制行为,得到MASS存在的人为风险因素。随后对中国海事局的船舶事故调查报告进行分析,利用安全控制结构图筛选出与MASS人为风险因素相同的事故报告,利用数据挖掘对报告中的关键信息进行提取并分组,同时使用MATLAB神经网络工具箱函数构造神经网络模型,将分组后的信息作为数据源传入网络中进行训练并测试网络的有效性,最终得到网络的有效程度为95.25%。

基于RPROP神经网络的多模盲均衡算法研究

针对传统盲均衡算法运算量大、收敛速度慢的问题,结合RPROP神经网络算法运算量小、速度快的优点,提出了一种基于RPROP神经网络的多模盲均衡算法。运用Matlab软件,以16QAM、16PSK信号为输入源,对该算法均衡效果进行仿真研究,仿真结果表明该算法在有效减少码间串扰的同时,缩短了收敛时间,达到了预期效果。

基于PCA-Rprop神经网络的建筑业上市公司退市风险预警研究

针对标准BP神经网络仅从预测误差负梯度方向修正权值和阈值,存在学习算法收敛速度满、容易陷入局部最小值从而导致模型泛化能力不足的问题.本文提出了一种基于误差反向传播算法(back-propagation algorithm,BP)改进的弹性反向传播算法(resilient back propagation,Rprop),并与主成分分析法相结合,形成了PCA-Rprop神经网络算法.同时,构建包含财务变量和非财务变量的预警体系,运用Matlab软件对我国195家建筑业(涉及房地产概念)上市公司进行退市风险预警实证分析,实证结果表明PCA-Rprop神经网络算法的退市风险预警准确性相较于标准BP神经网络算法和支持向量机模型分别提高了7.03%和10.29%.因此,该模型有望为利益相关者的风险管控和投资决策提供较好的参考依据.

基于动态RPROP算法的对角递归神经网络

在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络连接权值改变量对本次权值改变量产生影响。并将基于该算法的对角递归神经网络用于非线性时变系统的辨识,仿真结果表明该算法可以有效提高辨识效果、网络的收敛速度和辨识精度。

RPROP神经网络的电力系统谐波分析

将RPROP(Resilient Propagation)神经网络运用到电力系统的谐波分析中,能够提高其精度以及速度.与BP(Back Propagation)不同,RPROP算法能够调整可变参数,因此能够避免一阶偏导数幅值信息对参数调整的影响,并且能够提高谐波分析的精确度以及收敛速度.通过对RPROP神经网络与BP神经进行比较,验证了基于RPROP神经网络的电力系统谐波分析具有的高精度以及收敛速度快等特点.

基于自组织竞争网络与RPROP算法的线损计算研究

为更好地发现高效的降损措施,并为科学地制定线损目标提供依据,提出了一种基于自组织竞争神经网络的RPROP神经网络的线损计算方法。RPROP神经网络确保了网络在有限的训练次数下能够收敛,利用自组织竞争神经网络对信息数据进行有效分类,提高了RPROP神经网络的输出精度。通过在MATLAB平台进行仿真实验,并与线性回归算法、标准BP神经网络算法,以及未分类的RPROP算法进行比较,验证了该方法的有效性。