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The Hidden-Layers Topology Analysis of Deep Learning Models in Survey for Forecasting and Generation of the Wind Power and Photovoltaic Energy
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作者 Dandan Xu Haijian Shao +1 位作者 Xing Deng Xia Wang 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2022年第5期567-597,共31页
As wind and photovoltaic energy become more prevalent,the optimization of power systems is becoming increasingly crucial.The current state of research in renewable generation and power forecasting technology,such as w... As wind and photovoltaic energy become more prevalent,the optimization of power systems is becoming increasingly crucial.The current state of research in renewable generation and power forecasting technology,such as wind and photovoltaic power(PV),is described in this paper,with a focus on the ensemble sequential LSTMs approach with optimized hidden-layers topology for short-term multivariable wind power forecasting.The methods for forecasting wind power and PV production.The physical model,statistical learningmethod,andmachine learning approaches based on historical data are all evaluated for the forecasting of wind power and PV production.Moreover,the experiments demonstrated that cloud map identification has a significant impact on PV generation.With a focus on the impact of photovoltaic and wind power generation systems on power grid operation and its causes,this paper summarizes the classification of wind power and PV generation systems,as well as the benefits and drawbacks of PV systems and wind power forecasting methods based on various typologies and analysis methods. 展开更多
关键词 Deep learning wind power forecasting PV generation and forecasting hidden-layer information analysis topology optimization
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城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型
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作者 胡开成 严爱军 汤健 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1001-1014,共14页
为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration... 为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration,MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测,提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on improved stochastic configuration network,MRI-SCN).首先,设计了一种并行方式增量构建SCN隐含层,通过信息叠加与跨越连接来增强隐含层映射多样性,并利用参数自适应变化的监督不等式分配隐含层参数;其次,使用F范数与L_(2,1)范数正则项建立矩阵弹性网对模型参数进行稀疏约束,以建模炉温与烟气含氧量间的相关性;接着,采用混合拉普拉斯分布作为每个目标建模误差的先验分布,通过最大后验估计重新评估SCN模型的输出权值,以增强其鲁棒性;最后,利用城市固废焚烧过程的历史数据对所提建模方法的性能进行测试.实验结果表明,所提建模方法在预测精度与鲁棒性方面具有优势. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 炉温 烟气含氧量 随机配置网络 隐含层并行构造 多目标鲁棒建模
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基于MFO-BP算法的移动机器人定位研究
3
作者 陈泉 王湘江 《自动化仪表》 CAS 2024年第7期40-44,共5页
针对移动机器人定位问题,以自主搭建的复合式机器人为基础,提出一种基于飞蛾火焰优化-反向传播(MFO-BP)算法的移动机器人定位预测方法。将移动机器人视为一个“黑箱”,不单独考虑系统和非系统误差的影响,输入理论坐标值,输出预测坐标值... 针对移动机器人定位问题,以自主搭建的复合式机器人为基础,提出一种基于飞蛾火焰优化-反向传播(MFO-BP)算法的移动机器人定位预测方法。将移动机器人视为一个“黑箱”,不单独考虑系统和非系统误差的影响,输入理论坐标值,输出预测坐标值。试验结果表明,MFO-BP算法预测模型能有效进行移动机器人定位预测,并且精度远高于传统反向传播(BP)神经网络预测模型。为了验证模型结构对预测结果的影响,将MFO-BP算法预测模型分为单隐含层和双隐含层这两种。试验结果显示,MFO-BP算法双隐含层与单隐含层相比,前者平均绝对误差更小、误差波动范围也更小、预测误差趋势更平稳。MFO-BP算法双隐含层预测效果更优,可以应用于复合式机器人末端定位。 展开更多
关键词 移动机器人 定位 预测模型 飞蛾火焰优化算法 反向传播神经网络 隐含层
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改进声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别仿真研究
4
作者 李敏峰 周小龙 徐永峰 《计算机仿真》 2024年第2期163-166,217,共5页
针对因环境中存在过多噪声,导致桥梁焊缝裂纹识别精准度低的问题,提出基于声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别方法。利用传感器提取桥梁周围的实时信号,通过信号在周期序列上的幅值变化,判定噪声信号,采用小波变换算法对噪声信号实施重构变换... 针对因环境中存在过多噪声,导致桥梁焊缝裂纹识别精准度低的问题,提出基于声发射信号的桥梁焊缝裂纹识别方法。利用传感器提取桥梁周围的实时信号,通过信号在周期序列上的幅值变化,判定噪声信号,采用小波变换算法对噪声信号实施重构变换,建立硬阈值和软阈值函数,约束噪声信号。采用神经元传递函数计算原始信号序列中隐含层神经元的具体特征表现参数,得到信号的特征类间平均值,通过类间参数求得特征量。以带有声发射信号提取技术的传感器作为识别载体,将特征参数输入到识别传感器中,针对不同的桥梁测试点,建立焊缝裂纹识别通道,完成有效识别。实验结果证明,所提方法的识别精准度较高,无论是以持续频率还是持续时间信号作为测试指标,均能实现高效识别。 展开更多
关键词 声发射信号 桥梁焊缝裂纹 硬阈值 神经元传递函数 隐含层神经元
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基于BP神经网络的刀片切割竹枝性能研究
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作者 杨梦迪 周兆兵 +1 位作者 孙炜 商庆清 《林业机械与木工设备》 2024年第3期4-9,共6页
为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显... 为探究竹枝切割时的刀片切割性能影响因素,支持后续打枝装置的设计,开展竹枝切割刀片性能研究试验,通过单因素试验研究,利用切割阻力作为衡量标准,探究刀片切割性能与关键参数(刀片的滑动角、楔角和滑动速度)之间的相互关系。试验结果显示,随着刀片滑动角和楔角的减小,刀片切割性能呈现明显改善。同时,随着刀片滑动速度的增加,切割性能也呈现相应提升趋势。在多组实验中,采用不同的刀片滑切角度、楔角和滑切速度参数,对不同直径尺寸的竹枝进行切割,并收集了切割阻力的数据构成数据集,构建一个3层BP神经网络模型,研究了刀片切割性能与滑切角度、楔角以及滑切速度之间的关联,并应用相关模型进行了拟合和预测。在BP神经网络中,当隐含层节点数设定为9时,成功建立了刀片切割阻力模型,精准地预测了刀片切割过程中的阻力变化,对刀片切割竹枝性能研究具有一定参考价值。 展开更多
关键词 竹枝切割 试验 刀片切割性能 BP神经网络 隐含层节点数
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基于Yu范数深度迁移度量学习的夹送辊剩余寿命预测
6
作者 孟飞 徐增丙 王志刚 《农业装备与车辆工程》 2024年第1期157-161,共5页
针对夹送辊历史数据少和相关寿命预测方法匮乏的问题,提出基于Yu范数深度迁移度量学习的夹送辊剩余寿命预测方法。首先使用Yu范数深度度量学习(DMN-Yu)对振动信号提取深层特征,并以主成分分析法(PCA)和自组织映射神经网络(SOM)相结合对... 针对夹送辊历史数据少和相关寿命预测方法匮乏的问题,提出基于Yu范数深度迁移度量学习的夹送辊剩余寿命预测方法。首先使用Yu范数深度度量学习(DMN-Yu)对振动信号提取深层特征,并以主成分分析法(PCA)和自组织映射神经网络(SOM)相结合对特征进行约简,构建一维健康因子(HI);再结合长短时记忆网络(LSTM)模型,通过迁移策略利用共享隐含层的方法对目标夹送辊进行预测分析。实验验证,经过深度迁移学习的LSTM模型预测效果更好,对夹送辊设备的健康状态评估及剩余使用寿命预测具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 夹送辊 寿命预测 Yu范数 深度度量学习 共享隐含层迁移
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基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络
7
作者 董镇林 伍世虔 +1 位作者 叶健 银开州 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1062-1068,共7页
针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚... 针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络。为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 隐层结构 自组织聚类 K-MEANS算法 戴维森堡丁指数 敏感度分析 詹森-香农散度
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基于机器学习算法的青少年电子烟使用及影响因素分析
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作者 徐心怡 朱平华 +8 位作者 罗娜 蒋碧玲 张秀岚 白思怡 王宣伊 黄靖语 刘苏仪 潘怡双 谭琼 《广西医科大学学报》 CAS 2024年第1期117-123,共7页
目的:了解广西某市15岁以上青少年吸电子烟现状及影响因素,为控制电子烟在青少年中的流行提供资料参考。方法:通过多阶段分层整群随机抽样对广西某市15岁以上青少年进行问卷调查,综合运用logistic回归、随机森林、XGboost、支持向量机... 目的:了解广西某市15岁以上青少年吸电子烟现状及影响因素,为控制电子烟在青少年中的流行提供资料参考。方法:通过多阶段分层整群随机抽样对广西某市15岁以上青少年进行问卷调查,综合运用logistic回归、随机森林、XGboost、支持向量机模型、单隐藏层神经网络、KNN模型进行影响因素分析。结果:广西某市15岁以上青少年电子烟使用率为1.68%,其中高中生、职高生电子烟使用率分别为1.08%、1.74%;不同的机器学习模型在各项评价指标的表现上各有优劣;青少年使用电子烟的9个主要影响因素包括:过去30 d是否在互联网上看到电子烟广告、朋友是否吸烟、学习压力水平、是否看到过老师吸烟、抑郁情况、性别、公共场合是否看到有人吸烟、吸烟是否使年轻人具有吸引力、是否有人给免费烟草产品。结论:广西某市15岁以上青少年电子烟使用率相对较低,可将6种机器学习模型的结果结合起来对青少年电子烟使用行为进行预测,判断使用人群的特征。 展开更多
关键词 青少年 电子烟 机器学习 LOGISTIC回归模型 随机森林模型 XGboost模型 支持向量机模型 单隐藏层神经网络模型 KNN模型
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基于BP神经网络和数据挖掘的情感分析与心理预警模型研究 被引量:2
9
作者 朱佳雯 《电子设计工程》 2023年第20期100-104,共5页
针对传统心理问题处理算法对学生心理状态评估结果不准确、人工处理方式效率较低且难以面对海量数据等问题,提出了一种基于BP神经网络和数据挖掘的情感分析与心理预警算法。该算法采集原始心理数据,并通过数据预处理等步骤将原始数据处... 针对传统心理问题处理算法对学生心理状态评估结果不准确、人工处理方式效率较低且难以面对海量数据等问题,提出了一种基于BP神经网络和数据挖掘的情感分析与心理预警算法。该算法采集原始心理数据,并通过数据预处理等步骤将原始数据处理成规范化数据。同时,通过BP神经网络数据挖掘算法获取心理数据之间隐含的关系,使用SVM算法对数据挖掘结果进行分类分析,进而得到最终的心理预警结果。实验结果表明,所提算法在处理心理问题时具有93%以上的准确率,验证了该算法的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 BP神经网络 数据挖掘 数据预处理 隐藏层 心理问题预警
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基于深度学习的粉煤灰混凝土氯离子浓度预测 被引量:2
10
作者 章玉容 余威龙 +2 位作者 麻雪晴 骆天意 王京京 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期205-212,共8页
为研究深度学习方法在氯离子浓度预测中的应用,通过自然潮差环境下粉煤灰混凝土的长期暴露试验获取3150组自由氯离子浓度数据,建立不同激活函数、不同隐藏层层数的多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)模型,开展考虑水灰比、暴露时... 为研究深度学习方法在氯离子浓度预测中的应用,通过自然潮差环境下粉煤灰混凝土的长期暴露试验获取3150组自由氯离子浓度数据,建立不同激活函数、不同隐藏层层数的多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)模型,开展考虑水灰比、暴露时间、粉煤灰掺量、渗透深度4个输入参数影响的粉煤灰混凝土中的自由氯离子浓度预测研究.结果表明,采用ReLu函数及4层隐藏层构建MLP模型时,自由氯离子浓度的预测结果最优.同时,将构建的最优MLP模型开展基于未测参数的自由氯离子浓度预测,比基于菲克第二定律的预测结果更准确.因此,MLP模型具有精度高和适用范围广泛的特点,可作为氯盐环境下混凝土中自由氯离子浓度预测的新方法. 展开更多
关键词 自由氯离子浓度预测 深度学习 多层感知器 激活函数 隐藏层层数 粉煤灰混凝土
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基于邻域粗糙集的气象因子选择在虾塘水温预测中的应用 被引量:1
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作者 胡晶晶 罗永明 +3 位作者 张纲强 匡昭敏 谢映 曾行吉 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期732-740,共9页
基于邻域粗糙集对影响虾塘水温变化的气象因子进行选择,并选取模型预测虾塘水温,为南美白对虾养殖趋利避害提供科学参考。首先,将平均气温、最高气温、最低气温、降水量、气压、2 min风速、10 min风速和瞬时风速等8个气象因子组合输入S... 基于邻域粗糙集对影响虾塘水温变化的气象因子进行选择,并选取模型预测虾塘水温,为南美白对虾养殖趋利避害提供科学参考。首先,将平均气温、最高气温、最低气温、降水量、气压、2 min风速、10 min风速和瞬时风速等8个气象因子组合输入SFNN模型(单隐层前馈神经网络模型)、高斯回归模型和岭回归模型进行虾塘水温预测,选取预测效果最好的SFNN模型为本研究预测模型。然后,运用邻域粗糙集和熵理论,考虑气象因子和虾塘水温之间的相关性、冗余性和交互性,选出影响虾塘水温变化的主要气象因子。最后,利用选出的主要气象因子和SFNN模型实现虾塘水温预测。将基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合与8个气象因子组合,以及8个气象单因子分别输入SFNN模型,预测结果表明:邻域粗糙集选出的5个气象因子组合预测结果最好,其预测均方根误差、均方误差、平均绝对误差最小,分别为1.1211、1.2569和0.8938,决定系数(R2)为0.7916;在气象单因子中,气压对虾塘水温的预测结果较好。因此,基于邻域粗糙集选出的5个气象因子组合,通过SFNN模型进行虾塘水温预测结果最好,此方法在南美白对虾养殖趋利避害、防灾减灾中具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 虾塘水温 气象因子 邻域粗糙集 SFNN模型
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波形板混凝土组合墙抗震性能的有限元分析 被引量:1
12
作者 吴涛 杨旭 +2 位作者 彭剑锋 高怡 胡钢 《山西建筑》 2023年第6期62-65,共4页
基于国家大力推进新农村建设的需要和顺应国家着力发展装配式建筑的趋势,提出了一种新型双层波形板-混凝土组合墙,考虑波形钢板不同组合类型,采用ABAQUS对该新型组合墙的抗震性能进行研究分析。结果表明空腔暗柱是影响组合墙抗震性能的... 基于国家大力推进新农村建设的需要和顺应国家着力发展装配式建筑的趋势,提出了一种新型双层波形板-混凝土组合墙,考虑波形钢板不同组合类型,采用ABAQUS对该新型组合墙的抗震性能进行研究分析。结果表明空腔暗柱是影响组合墙抗震性能的重要因素。空腔暗柱大,组合墙的水平承载力和抗侧刚度提高,而耗能能力减弱。 展开更多
关键词 双层-波形板混凝土组合墙 空腔暗柱 抗震性能
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多层人工神经网络合理结构的确定方法 被引量:36
13
作者 侯祥林 胡英 +1 位作者 李永强 徐心和 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期35-38,共4页
隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给... 隐层结构如何选择是多层人工神经网络应用中一个关键问题·基于多层神经网络优化算法原理和非线性方程理论,建立了多层神经网络计算输出和理想输出关系的非线性方程组,分析了权阈变量、标准样本数量和输出层单元数量的内在关系,给出隐层层数和每个隐层单元数量选取应该满足的基本条件·提出多层神经网络合理结构,即隐层层数和每个隐层单元数量选取的一般原则,给出隐层结构定量求解的直接计算方法和间接优化计算方法·对具体算例进行了合理结构分析,通过神经网络优化算法对多种结构组合比较,表明所提出的合理结构分析方法的正确性·这种方法将为多层神经网络在工程应用中如何选取合理结构提供理论依据和选取有效方法· 展开更多
关键词 多层人工神经网络 隐层结构分析 隐层层数 隐层单元数量 非线性方程组 优化算法
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前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法 被引量:120
14
作者 夏克文 李昌彪 沈钧毅 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第10期143-145,共3页
由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐... 由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数。算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效。 展开更多
关键词 前向神经网络 隐含层节点数 黄金分割 优化算法 前向神经网络 优化算法 节点数 隐含层 黄金分割法 搜索效率 算法分析 逼近能力 总误差
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关于BP网络变结构问题的研究 被引量:12
15
作者 郝培锋 肖文栋 +1 位作者 祝钢 徐心和 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期287-298,共12页
BP神经网络的收敛性涉及诸如网络初始权重赋值、隐结点个数以及隐层个数等问题。通过对BP神经网络隐结点个数的讨论 ,以及对 BP神经网络训练样本空间的研究 ,得出了一个重要结论 ,即网络结构可以随训练样本空间进行变换 ,从而使 BP神经... BP神经网络的收敛性涉及诸如网络初始权重赋值、隐结点个数以及隐层个数等问题。通过对BP神经网络隐结点个数的讨论 ,以及对 BP神经网络训练样本空间的研究 ,得出了一个重要结论 ,即网络结构可以随训练样本空间进行变换 ,从而使 BP神经网络能够进行结构化简。 展开更多
关键词 BP神经网络 变结构 阈值 学习算法
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BP人工神经网络隐层结构设计的研究进展 被引量:67
16
作者 范佳妮 王振雷 钱锋 《控制工程》 CSCD 2005年第S1期109-113,共5页
指出BP人工神经网络隐层结构的确定,尤其是隐层神经元数目的选择历来是研究的热点。针对目前解决这一问题尚缺乏严格的理论依据,设计者多凭经验而定,介绍了用来优化设计隐层结构的可行方法,纵览了现有多种设计研究成果,从而探讨了新的... 指出BP人工神经网络隐层结构的确定,尤其是隐层神经元数目的选择历来是研究的热点。针对目前解决这一问题尚缺乏严格的理论依据,设计者多凭经验而定,介绍了用来优化设计隐层结构的可行方法,纵览了现有多种设计研究成果,从而探讨了新的设计方向。分析了网络隐层结构优化问题的产生及其理论依据,对各种设计方法进行了详细的分类综述, 探讨各自的优势与不足,并对神经网络结构优化问题的研究和发展做了评述与展望。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐层结构设计 修剪法 增长法 遗传算法
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神经网络在电力负荷预测中的应用 被引量:10
17
作者 刘瑾 杨海马 +1 位作者 陈抱雪 曾启澔 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2012年第9期21-24,共4页
在短期负荷预测过程中,引起负荷变动的因素与负荷之间的非线性映射关系是造成预测结果与实际结果之间存在偏差的原因之一。神经网络具有很强的非线性映射能力和自学习能力。为提高短期负荷预测的精度,基于神经网络的研究方法,设计了预... 在短期负荷预测过程中,引起负荷变动的因素与负荷之间的非线性映射关系是造成预测结果与实际结果之间存在偏差的原因之一。神经网络具有很强的非线性映射能力和自学习能力。为提高短期负荷预测的精度,基于神经网络的研究方法,设计了预测网络。该网络以洋山深水港东港路10 kV开关站中沈家湾的日负荷数据为样本,对采集电量进行了预处理;然后对其隐层个数及节点个数进行了分析设计;最后对短期日负荷进行预测。对比结果表明,预测值与实际值吻合较好。 展开更多
关键词 负荷预测 非线性映射 神经网络 预处理 隐层 节点
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ELM算法中随机映射作用的实验研究 被引量:6
18
作者 翟俊海 李塔 +1 位作者 翟梦尧 王熙照 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第20期164-168,共5页
通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响。在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数。实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络... 通过实验研究ELM算法中随机映射的作用及神经网络中隐含层结点个数对网络泛化能力的影响。在35个数据集上进行实验,针对不同的数据集,找到网络的最优精度所对应的隐含层结点个数。实验结果表明,当随机映射使数据升维到一定维数时,网络性能得到提高。 展开更多
关键词 ELM算法 随机映射 神经网络 隐含层偏置 隐含层结点
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隐含层对人工神经元网络电压安全评估的影响 被引量:9
19
作者 付英 曾敏 +2 位作者 李兴源 刘俊勇 王贵德 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1996年第11期13-16,22,共5页
电力系统电压安全评估对电力系统运行与控制的安全性、稳定性是极其重要的。隐含层对人工神经元网络(ANN)训练的速度、精度和收敛性有很大的影响。该文利用ANN对某一实际电力系统进行电压安全评估。
关键词 神经网络 电压 安全 电力系统
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Hermite前向神经网络隐节点数目自动确定 被引量:10
20
作者 张雨浓 肖秀春 +1 位作者 陈扬文 邹阿金 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期271-275,共5页
从函数逼近论出发,构造了一类以Hermite正交基为激励函数的前向神经网络.在保证网络逼近能力的前提下,令其输入层至隐层的权值和各神经元阈值分别为1和0,导出了基于伪逆的隐层至输出层最优权值的直接计算公式.并针对Hermite前向神经网络... 从函数逼近论出发,构造了一类以Hermite正交基为激励函数的前向神经网络.在保证网络逼近能力的前提下,令其输入层至隐层的权值和各神经元阈值分别为1和0,导出了基于伪逆的隐层至输出层最优权值的直接计算公式.并针对Hermite前向神经网络,提出一种依照学习精度要求而逐次递增型的隐节点数自动、快速、准确的确定算法.对多个目标函数的计算机仿真和预测结果表明,该神经网络权值直接确定方法和隐节点数自动确定算法能很快地找到最优的隐节点数及其对应的最优权值,且网络具有较好的预测能力. 展开更多
关键词 Hermite神经网络 隐节点数 权值直接确定 伪逆
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