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基于不同ELM的西北旱区参考作物蒸散量模拟模型 预览
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作者 徐颖 张皓杰 +3 位作者 崔宁博 冯禹 胡笑涛 龚道枝 《中国农村水利水电》 北大核心 2019年第1期6-12,共7页
参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-... 参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)的精准模拟是智慧灌溉、农田水分高效利用及水资源优化调度的重要依据。为有效提高气象资料缺乏情况下对西北旱区ET0的模拟精度,在西北旱区选取4个代表性站点,并以FAO 56 Penman-Monteith(P-M)模型的ET0计算结果为标准值,基于"sin"、"radbas"和"hardlim"3种激活函数构建27种极限学习机模型(extreme learning machine,ELM,分别记为ELM-sini、ELM-radj、ELM-hardk),并将其模拟结果与Hargreaves-Samani(H-S)、Makkink(MK)、Irmark-Allen(I-A)模型进行比较。结果表明:ELM-sin7(输入u2、Tmax和Tmin)的R2和NSE均大于0.96,RMSE小于0.35 mm/d,其GPI排名第4,模型模拟精度较高;ELM-rad5(输入Tmax、Tmin和n)和ELM-sin8(输入Tmax和Tmin)的R2和NSE分别大于0.78和0.76,RMSE小于0.93 mm/d;H-S、MK和I-A模型的R2和NSE分别小于0.77和0.63,RMSE大于1.00 mm/d,可见ELM-rad5和ELM-sin8模型精度明显高于相同输入下的其他物理模型;基于ELM-sin7探究隐含层节点数对模型精度的影响发现隐含层节点数为60~100时模型精度最高;基于ELMsin7模型进行可移植性分析发现,ELM-sin7在西北旱区内各训练站点和模拟站点组合下模拟精度较高。因此,在相同气象因子组合输入下,ELM-sini和ELM-radj模型模拟精度明显高于ELM-hardk,其中ELM-sin7模拟精度较高适用于西北旱区气象因子较少时的ET0模拟;而较传统物理模型,仅有温度和日照时数时ELM-rad5模型在西北旱区适用性更好,仅有温度时ELM-sin8模型在西北旱区适用性更强。 展开更多
关键词 ET0 ELM 激活函 隐含节点 中国西北旱区
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基于和声搜索算法的极限学习机网络优化 预览
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作者 黄清宝 蒋成龙 +3 位作者 林小峰 徐辰华 唐鹏 张梦桥 《广西大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第2期517-524,共8页
极限学习机(ELM)因其运算速度快、误差小等优点而得到广泛的应用,但由于随机给定输入权值和阈值可能导致隐含层节点无效,因此,ELM通常需要增加隐含层节点数来提高预测精度,从而导致网络泛化能力不佳。为了解决上述问题,提出一种和声搜... 极限学习机(ELM)因其运算速度快、误差小等优点而得到广泛的应用,但由于随机给定输入权值和阈值可能导致隐含层节点无效,因此,ELM通常需要增加隐含层节点数来提高预测精度,从而导致网络泛化能力不佳。为了解决上述问题,提出一种和声搜索算法的极限学习机网络(HS-ELM),采用和声搜索算法不断调整ELM输入权值和隐含层阈值矩阵选取最优以达到优化网络的目的。最后通过两种复杂度不同的非线性函数拟合加以验证。结果表明,传统ELM网络平均预测误差为0.31×10-3%和1.6%,HS-ELM的平均预测误差为0.01×10-3%和0.4%。证明和声搜索算法优化后的ELM网络在同等情况下所需的隐含层节点数和预测精度均优于传统ELM网络的。 展开更多
关键词 和声搜索算法 极限学习机 隐含节点 预测精度
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神经网络自适应噪声抵消系统的性能比较与仿真 预览
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作者 张磊 李方鑫 +1 位作者 王建新 肖超恩 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期263-268,共6页
线性自适应滤波算法(LMS、NLMS、RLS)对非线性噪声抵消效果较差。针对这一问题,研究神经网络自适应噪声抵消系统中不同隐含层神经元节点数、不同隐含层传输函数、不同神经网络学习算法以及不同信噪比原始输入下系统的噪声抵消性能。... 线性自适应滤波算法(LMS、NLMS、RLS)对非线性噪声抵消效果较差。针对这一问题,研究神经网络自适应噪声抵消系统中不同隐含层神经元节点数、不同隐含层传输函数、不同神经网络学习算法以及不同信噪比原始输入下系统的噪声抵消性能。建立结构为单层隐含层,且输入层、隐含层和输出层节点数为1-N-1结构的神经网络模型。通过仿真分析,优化神经网络自适应噪声抵消系统中,隐含层节点数经验公式的参数取值。结果表明该系统中噪声抵消效果受到神经网络结构的影响;对于原始输入信噪比在2~10 dB的信号,参考输入与原始输入中噪声非线性相关;选择传输函数为tansig,神经网络隐含层节点数使用优化后的参数取值,输出信号信噪比提高了1.0~1.5 dB。 展开更多
关键词 神经网络 自适应噪声抵消系统 隐含节点 信噪比
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基于进退法的神经网络隐含层节点数的确定方法 预览 被引量:1
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作者 孙弋清 《现代商贸工业》 2018年第35期197-199,共3页
在BP神经网络的拓扑结构中,输入节点和输出节点个数的确定取决于问题本身,构建神经网络的关键点就在于隐含层层数以及隐含层节点数的确定。如何合理的对网络的结构进行设计以及隐含层节点数的设定至今没有严格的理论指导,只能借助学者... 在BP神经网络的拓扑结构中,输入节点和输出节点个数的确定取决于问题本身,构建神经网络的关键点就在于隐含层层数以及隐含层节点数的确定。如何合理的对网络的结构进行设计以及隐含层节点数的设定至今没有严格的理论指导,只能借助学者给出的经验公式并进行多次试验得以确定。针对该问题,提出了一种“进退法”算法可快速确定隐含层节点数的最优解区间。运用Matlab进行仿真实验,结果表明该算法在合理有效的基础上极大地提高了网络的运行效率。 展开更多
关键词 神经网络 隐含节点 最优解区间 进退法
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基于MATLAB的BP神经网络对电弧炉炼钢的终点预报 被引量:1
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作者 江萍萍 程婧璠 +1 位作者 李冰 蔡启舟 《铸造技术》 CAS 北大核心 2016年第2期312-316,共5页
针对电弧炉炼钢终点的重要性,建立了基于MATLAB的BP神经网络对电弧炉炼钢终点碳含量及温度预报的模型,运用传统试凑法和单向调节法相结合的方法,可快速地找到最佳隐含层节点数,节省网络训练时间,具有实用性。对比预报线性回归相关系数可... 针对电弧炉炼钢终点的重要性,建立了基于MATLAB的BP神经网络对电弧炉炼钢终点碳含量及温度预报的模型,运用传统试凑法和单向调节法相结合的方法,可快速地找到最佳隐含层节点数,节省网络训练时间,具有实用性。对比预报线性回归相关系数可知,在0.01显著水平下终点碳含量和终点温度的相关系数均通过显著性检验;终点碳含量和温度的预报值和实测值的整体相关系数分别为0.899和0.820,均高于0.75,表明预测值与实测值的相关性十分显著,该网络模型具有极好的预报性;终点碳含量和温度在误差范围为±0.02%和±10℃内的预报命中率达到91.2%和94%,表明运用神经网络对电弧炉炼钢终点进行预报是有效的、可行的。 展开更多
关键词 电弧炉炼钢 终点预报 BP神经网络 MATLAB 隐含节点
基于小波神经网络的穆棱河作物生育期径流预测 预览 被引量:2
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作者 徐淑琴 刘琦 +3 位作者 兰天洋 王秋梅 王立坤 周春旭 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期65-70,共6页
为提高研究精度,在基本的小波神经网络基础上改变隐含层节点数选取方法,降低基本方法随机性和盲目性。将改进的小波网络与人工神经网络进行对比分析。结果表明,小波神经网络改进方法更适合穆棱河流域径流预测。
关键词 穆棱河流域 径流 小波神经网络 隐含节点
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GIS 局部放电故障智能识别技术的研究 预览
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作者 孙曙光 任晓琨 +1 位作者 王景芹 陆俭国 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2013年第6期7-11,共5页
不同局部放电类型对GIS的绝缘性能的破坏程度不同,所以要进行局部放电类型的识别.为进行局部放电故障类型的识别,设计了GIS局部放电在线分析系统,并介绍了其系统构成以及数据分析流程;重点研究了样本的处理与神经网络模式识别器的关键... 不同局部放电类型对GIS的绝缘性能的破坏程度不同,所以要进行局部放电类型的识别.为进行局部放电故障类型的识别,设计了GIS局部放电在线分析系统,并介绍了其系统构成以及数据分析流程;重点研究了样本的处理与神经网络模式识别器的关键参数的设定,测试结果表明,所设计的神经网络识别器实现了局部放电故障类型的识别,并且具有结构简单识别精度高的特点,这也为进行GIS的绝缘状态的评估提供了理论依据. 展开更多
关键词 GIS 局部放电 BP神经网络 归一化 隐含节点
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粒子群算法优化神经网络结构的研究 预览 被引量:3
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作者 田雨波 潘朋朋 《现代电子技术》 2011年第4期 110-112,共3页
针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后... 针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。 展开更多
关键词 粒子群 神经网络 隐含节点 拟合
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基于AR模型与神经网络的核爆与闪电电磁脉冲信号识别 预览 被引量:7
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作者 李鹏 宋立军 +5 位作者 韩超 郑毅 曹保锋 李小强 张雪芹 梁睿 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期,共5页
对平稳随机信号功率谱估计的AR模型,分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数,作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数,对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究.结果表... 对平稳随机信号功率谱估计的AR模型,分别利用自相关函数法和Burg算法求该模型系数,作为核爆炸和闪电电磁脉冲信号的特征值;采用BP神经网络作为分类器以及不同的隐含层数和隐含层节点数,对核爆和闪电电磁脉冲实测数据进行识别研究.结果表明:AR参数模型法对两类信号特征值提取是非常有效的,采用Burg算法来求AR模型参数,其特征值提取效果优于自相关函数法. 展开更多
关键词 模型法 神经网络 核爆炸 闪电电磁脉冲 信号识别 network model based 自相关函 特征值提取 Burg算法 隐含节点 功率谱估计 随机信号 实测 模型参 脉冲信号 分类器 平稳
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BP神经网络在石油产量预测中的应用 被引量:19
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作者 周彩兰 刘敏 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期125-129,共5页
石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。为提高产量预测精确度,文中提出了一种BP神经网络模型,详细介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后把它应用到... 石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。为提高产量预测精确度,文中提出了一种BP神经网络模型,详细介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后把它应用到石油行业的预测工作中。在该模型进行学习与训练的仿真实验后,预测结果与实际结果的比较表明该模型能很好的实现预期效果,对石油产量预测工作有重要意义。 展开更多
关键词 神经网络 网络训练 BP算法 隐含节点 石油预测
基于神经网络的结构损伤诊断的探讨 预览
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作者 阿肯江·托呼提 张长江 严跃成 《新疆大学学报:自然科学版》 CAS 2006年第3期 355-361,共7页
利用神经网络技术对框架结构的损伤位置和损伤程度进行了研究,用振动模态分析技术对组合结构、框架结构的动力参数进行计算,得出组合结构的各种单损伤情况和双损伤情况的各种组合的频率、竖向位移、水平位移变化数据,将这些数据和损... 利用神经网络技术对框架结构的损伤位置和损伤程度进行了研究,用振动模态分析技术对组合结构、框架结构的动力参数进行计算,得出组合结构的各种单损伤情况和双损伤情况的各种组合的频率、竖向位移、水平位移变化数据,将这些数据和损伤位置、损伤程度之间的映射关系作为网络训练样本,用神经网络技术进行数值模拟,提出了修正隐含层节点数公式和优选振型向量的方法.说明了用低阶振型和经优选后的振型向量结合的方法进行组合结构、框架结构损伤诊断的可行性,并且用这个方法成功地解决对称结构难于判断对称损伤的难题. 展开更多
关键词 损伤识别 频率 神经网络 对称结构 隐含节点 组合结构
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前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法 预览 被引量:88
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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合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合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 隐含节点 黄金分割 优化算法 前向神经网络 优化算法 节点 隐含 黄金分割法 搜索效率 算法分析 逼近能力 总误差
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BP神经网络在模拟非线性系统输出中的应用 预览 被引量:21
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作者 林盾 陈俐 《武汉理工大学学报:交通科学与工程版》 北大核心 2003年第5期 731-734,共4页
概述了非线性系统输出模拟的方法,对BP神经网络及改进的BP算法作了简要介绍.以BP神经网络运用于激光焊接过程中模拟焊缝形状的典型例子,探讨了BP神经网络在非线性系统模拟输出中的可行性;通过实例分析及比较测试结果,对BP网络的结构和... 概述了非线性系统输出模拟的方法,对BP神经网络及改进的BP算法作了简要介绍.以BP神经网络运用于激光焊接过程中模拟焊缝形状的典型例子,探讨了BP神经网络在非线性系统模拟输出中的可行性;通过实例分析及比较测试结果,对BP网络的结构和训练样本的选取等进行了有益的探索. 展开更多
关键词 BP神经网络 非线性系统 模拟输出 隐含节点 模拟精度
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基于自适应GA_Elman神经网络的短时交通预测 预览
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作者 邝先验 周扬栋 宋二猛 《计算机仿真》 北大核心 2018年第7期103-107,共5页
为了提高短时交通流量的预测精度和针对Elman神经网络容易陷入局部最小值的缺点,采用了自适应GA_Elman神经网络模型。通过对比Elman神经网络不同隐含层数模型的预测误差,选用最佳层数;通过输入的样本数自动选取隐含层的节点数来实现... 为了提高短时交通流量的预测精度和针对Elman神经网络容易陷入局部最小值的缺点,采用了自适应GA_Elman神经网络模型。通过对比Elman神经网络不同隐含层数模型的预测误差,选用最佳层数;通过输入的样本数自动选取隐含层的节点数来实现隐含节点的自适应,通过遗传算法优化模型的权值和阈值,从而获得最佳的预测模型。通过实例分析,与E1-man神经网络、GA—Elman模型进行对比,表明模型具有更好的预测效果。 展开更多
关键词 遗传算法 不同隐含 自适应隐含节点 短时交通预测
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基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测 预览 被引量:2
15
作者 肖蕾 李郁侠 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期102-107,共6页
针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型.通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练... 针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型.通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度. 展开更多
关键词 短期风电功率预测 不同隐含 隐含节点的自适应 自适应Elman神经网络模型
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基于GRA-GSBP选矿成本预测的研究 预览
16
作者 杨刚 王建民 《中国钨业》 北大核心 2017年第3期71-78,共8页
针对选矿成本影响因素较多,各因素间存在耦合和非线性关系以及BP神经网络隐含层节点数难以选择的问题,提出一种基于灰色关联分析与黄金分割法改进BP神经网络的成本预测法。首先运用灰色关联分析法计算各因素与选矿成本的关联度,选取关... 针对选矿成本影响因素较多,各因素间存在耦合和非线性关系以及BP神经网络隐含层节点数难以选择的问题,提出一种基于灰色关联分析与黄金分割法改进BP神经网络的成本预测法。首先运用灰色关联分析法计算各因素与选矿成本的关联度,选取关联度最大的四个变量作为BP网络的输入;其次采用黄金分割法搜索历史数据区间中的理想数值,在高精度的要求下,对隐含层节点数频繁出现的区间进行拓展,求得非线性映射能力更强的隐含层网络节点数;最后利用仪表柜中储存的现场数据对成本预测模型进行验证,验证结果证明该方法能够实时准确地预测选矿成本的变化趋势。 展开更多
关键词 灰色关联分析(GRA) 黄金分割法(GS) BP神经网络 成本预测 关联度 隐含网络节点
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