基于动态RBF神经网络的出水氨氮软测量研究 

随着社会经济的快速发展以及工业化、城市化进程的不断加快,城市用水量急剧增多,导致污水排放量也相应增加,从而加剧了淡水资源短缺和水环境污染的程度。出水氨氮(NH_4~+-N)是水体重要的污染物之一,可以作为评价水体质量的一个重要指标,氨氮超标会使水体富营养化和环境污染。因此,为了减少氨氮浓度超标带来的危害,对污水中氨氮的...
北京工业大学  硕士论文  2017年 下载次数(139)| 被引次数(2)

基于动态神经网络在线辨识的PID控制 

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统和传统RBF神经网络辨识PID控制的不足,提出了一种基于聚类结合算法的动态RBF神经网络在线辨识PID自适应控制方法.通过优化的动态RBF辨识神经网络更好地描述了控制对象的动态行为,获得PID参数在线调整信息,实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法...
《微电子学与计算机》  2008年 第03期 下载次数(436)| 被引次数(31)

基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度...
《系统仿真学报》  2006年 第S2期 下载次数(857)| 被引次数(44)

人工神经网络在板形板厚综合控制中的应用研究 

本课题以人工神经网络理论为基础,以神经网络的优化算法研究为重点,实现了板形板厚的综合控制和板形模式识别的应用研究。 首先介绍神经网络系统的基础知识,重点介绍本文主要研究的对象—RBF 神经网络,针对该神经网络的结构、运行机理、优缺点等方面进行分析,重点研究常用的几种数据中心选取方法。设计和改进了 5...
燕山大学  硕士论文  2005年 下载次数(252)| 被引次数(7)

基于状态相依模型的非线性时间序列建模及其优化方法研究 

时间序列是探索现实世界运动规律的重要工具。工程技术、经济、自然科学和社会科学领域存在着大量的时间序列数据需要我们进行处理和分析。时间序列分析的一个重要问题是时间序列模型的建立。早期的线性时间序列模型常常不足以刻画复杂的实际系统,近几十年,一系列的非线性时间序列模型被陆续提出以满足更高的要求。然而,非线性模型...
中南大学  博士论文  2010年 下载次数(893)| 被引次数(8)

RBF神经网络及其在锅炉过热汽温控制中的应用 

神经网络具有较强的逼近非线性函数的能力,具有自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特点,为解决未知不确定非线性系统的建模和控制问题提供了一种有效途径。由于常用的多层前馈网络具有计算量大、收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺点,其应用受到限制。径向基函数RBF(Radial Basis Function...
哈尔滨工业大学  硕士论文  2007年 下载次数(1008)| 被引次数(18)

非线性非高斯时间序列预测研究 

决策是人们生产、生活和工作中一项基本思维和实践活动。小至个人生活,大至整个国家建设,都会遇到对一些行动方案可行性及优劣做出评价,从中选择满意或“最优”的行为,而预测作为决策的前提和基础,对方案最终选择起着至关重要的作用,因此预测也是人类生存和发展的一项重要活动。 时间序列预测作为预测领域内的一个重...
南京航空航天大学  博士论文  2008年 下载次数(1289)| 被引次数(21)

确定学习理论与智能振动故障诊断 

随着信息技术的发展,基于计算机的学习方法受到越来越多的重视。现有的学习理论主要采用静态函数映射的方法,如统计学习。最近,Wang等人运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,提出了确定学习理论。该理论研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题,为动态系统的学习提出了一个系统的理论框架。 本...
华南理工大学  博士论文  2010年 下载次数(774)| 被引次数(23)

RBF神经网络在滑模变结构控制中的应用研究 

滑模变结构控制具有响应快和对系统参数以及外部干扰呈不变性的优点,而且其算法简单易于工程实现,近年来在解决复杂非线性系统的综合问题时取得了比较突出的进展。神经网络是一种具有高度非线性的连续时间动力系统,它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力。神经网络用于滑模变结构控制,可实现自适应滑模控制。本文主要研究滑模变...
青岛科技大学  硕士论文  2011年 下载次数(438)| 被引次数(13)

神经网络在直吹式制粉系统中速磨煤机建模中的应用研究 

锅炉制粉系统是火电厂的重要组成部分,其运行的安全可靠性和经济性直接影响到锅炉机组的安全可靠性和经济性。随着火电机组容量和参数的不断提高,火电厂普遍采用中速磨直吹式制粉系统。热工过程的自动控制是保证热力设备安全和经济运行的必要技术措施和手段,而建立对象精确的数学模型又是自动控制的前提条件,因此,有...
东南大学  硕士论文  2006年 下载次数(546)| 被引次数(15)

动态RBF神经网络在浮选过程模型失配中的应用 

铝土矿泡沫浮选过程中,因矿浆的快速沉淀等原因工艺参数在线检测困难,且入矿性质变化频繁,造成浮选过程参数随入矿的变化而不断改变。而通常建立的静态软测量模型利用固定样本集训练得到,当矿源变化时容易发生模型失配现象,使模型不能跟踪当前对象。针对变矿源下的模型失配问题,本文提出基于隐层节点动态分配和模型参数动态修正策略的RBF...
《化工学报》  2016年 第03期 下载次数(152)| 被引次数(4)

基于动态RBF的单神经元PID控制研究 

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数的在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,从而实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控...
《烧结球团》  2008年 第04期 下载次数(141)| 被引次数(2)

基于径向基函数(RBF神经网络滑模变结构厚度控制 

热连轧带钢是钢铁产业最重要的钢材产品之一,其拥有生产速度快、实用价值高等特点,热连轧带钢的品质、生产技术代表了一个国家的钢铁产业水平。经过多年的发展,以传统控制理论为依据的生产线难以满足随着科技发展而对产品品质要求更高的市场,一些难点无法得到处理方法,新的控制理论和方法应运而生,以此来弥补传统控制方法的不足,满足市场的...
华北理工大学  硕士论文  2016年 下载次数(169)| 被引次数(2)

基于粗糙集和RBF网络动态建模方法研究 

随着社会经济的飞速发展,人们面临的生产系统工况日益复杂,要求也日益提高,控制系统往往具有多变量、非线性、强耦合、工况范围广、控制性能综合要求高等特点,因此对复杂动态系统的建模提出了更高的要求。波兰科学家Z.Pawlak提出的粗糙集理论对于处理不精确、不确定、不完整的信息和知识是一种非常有效的新的数学工具。而RBF网络是...
上海海事大学  硕士论文  2004年 下载次数(377)| 被引次数(5)

基于神经网络的预测控制方法研究 

随着工业控制要求的提高及控制理论与计算机技术的发展,产生了控制效果好、鲁棒性强,适用于复杂的工业过程的预测控制算法,并已在石油、化工、冶金、机械等工业领域的控制系统中得到了成功的应用,是一类很有发展前景的新型计算机控制算法。 本文首先阐述了预测控制的基本原理和结构,深入讨论了动态矩阵控制的预测模型...
大庆石油学院  硕士论文  2005年 下载次数(10585)| 被引次数(77)

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