首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
本文在分析三电平逆变器主电路的故障类型基础上,利用BP神经网络设计三电平逆变器故障诊断方法 ,即采用三层BP网络对三电平逆变器的非典型故障进行诊断,设计并构建了三电平逆变器实验平台,在该平台上模拟三电平逆变器主电路功率开关管的各种故障,验证了基于BP神经网络的故障诊断方法的可行性和正确性。  相似文献   

2.
本文研究了基于BP神经网络方法的变压器内部故障保护。运用MATLAB/SUMILINK对变压器励磁涌流、励磁涌流与故障电流的差异进行了数字仿真。利用MATLAB的人工神经网络工具箱,建立了BP神经网络模型,对励磁涌流和故障电流的样本进行训练及测试并对训练好的网络进行验证。表明BP神经网络可以较为正确地区分励磁涌流和故障电流,用于变压器内部故障保护。  相似文献   

3.
短时交通量预测是实时管理、调度城市交通的基础。采用小波神经网络方法预测短时交通量,给出了小波变换的基本原理,选取母小波为隐含层基函数构建小波神经网络的基本框架。选取南京市某路段为实例,通过对比传统BP神经网络说明小波神经网络的准确性。实验表明,两种神经网络预测方法都具有一定的准确性,小波神经网络优于BP神经网络。  相似文献   

4.
小波去噪是小波变换应用的常见用途,本文介绍了三种常用的小波去噪方式,分别是小波模极大值法、小波分解与重构法和小波阈值法。将这几种方式分别加入白噪声并实施去噪处理,通过对比优缺点,为小波去噪方法的选取提供了参考依据。  相似文献   

5.
本文通过对三电平光伏逆变器的故障类型和当前常用的故障诊断方法进行分析,将不同故障诊断方法的优劣进行对比,发现当前的故障诊断方法存在一定的缺陷;提出一种基于小波变换和极限学习机神经网络相结合的逆变器故障诊断方法,该方法可实现对三电平光伏逆变器多模式故障的诊断。通过仿真实验,验证该方法的正确性和有效性。  相似文献   

6.
陈原  刘民  罗先利 《蚕桑通报》2004,35(4):9-12
提出了一种根据振动信号无损检测蚕茧质量的方法,介绍了对振动信号进行小波分解重构蚕蛹的随机振动信号,提取了与蚕蛹重量有关的特征值,利用模糊聚类的方法优选了特征值,然后建立了蚕茧质量无损检测的BP神经网络数学模型.试验证明该检测方法有效可行.  相似文献   

7.
本文提出一种通过贝叶斯网络和粗糙集对常用的电网故障情况进行诊断的方法。该方法可以灵活的表示不确定信息,并能进行不确定性推理。通过研究分析电网在各相短路故障时的电流和阻抗的变化,选用粗糙集理论对故障信息量进行约简,最后通过贝叶斯网络对故障情况进行诊断。通过仿真实验,验证了该方法的正确性和有效性。  相似文献   

8.
BP网络模型己成为神经网络的重要模型之一,在很多领域得到了应用,但它也存在一些不足。如从数学上看,它是一个非线性优化问题,这就不可避免地存在局部极小点问题;BP网络学习算法收敛速度较慢,且收敛速度与初始权值的选择有关;网络的结构设计,即隐层及节点数的选择尚无理论直到,而是根据经验选取。本文针对BP算法局部极值的缺点,考虑将遗传算法和BP算法结合,进行对BP神经网络进行优化。用遗传算法优化神经网络,主要包括三个方面:连接权的进化、网络结构的进化,学习规则的进化。  相似文献   

9.
能源是影响人类生存、发展的最重要的因素之一,它决定着生活水平和经济发展的快慢,准确预测能源总量具有重要意义。本文提出一种采用BP网络及粒子群优化对能源总量进行预测的方法。仿真实验表明,BP神经网络预测精度与网络参数初始值有很大关系,将粒子群优化BP模型与传统的BP网络预测结果进行比较,证明PSO-BP模型预测比传统BP网络的预测结果更加准确。  相似文献   

10.
应用煤相分析完成煤层气潜力评价和生气有利带预测已成为煤层气勘探开发中十分重要的方法 ,然而复杂多样的成煤环境导致不同的层位(纵向上)和不同地区(平面上)的煤相特征存在明显差异,使用传统方法很难实现快速准确的煤相描述,本文采用BP神经网络的方法,利用其较强的自适应非线性学习能力,建立了煤相神经网络模型,并进行了网络训练及预测。结果表明,BP神经网络预测值与实际值非常吻合,从而为煤相研究提供了一种高效准确的方法。  相似文献   

11.
为了解决BP神经网络在对含根土抗剪强度的预测中存在的预测精度低,计算收敛速度较慢,容易陷入局部极值等问题,本研究通过直剪试验、团聚试验、根系分形分析试验等探究了不同因素对含根土抗剪强度的影响,并对各因素进行相关性分析,从中选取了大团聚体含量(R0.25)、平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)、土壤分形维数(Dd)、根表面积、平均直径6个影响含根土抗剪强度的因素作为模型输入层节点,含根土的抗剪强度作为输出层节点。参考FangfaGorman理论公式、Kolmogorov理论公式以及一种经验公式分别计算,并对结果进行讨论,确定了本研究中神经网络的最佳隐含层节点数量为13。建立6∶13∶1的BP神经网络模型,并引入了烟花算法(FWA)对BP神经网络进行优化。结果显示,BP神经网络、粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络、FWA-BP神经网络的预测值与期望值的最大相对误差分别为11.12%、9.06%、7.44%,平均相对误差分别为4.60%、3.24%、1.96%,相较于BP神经网络和PSO-BP神经网络,FWA-BP神经网络预测误差值有明显降低;对比引入的统计参数,均方根误差(R...  相似文献   

12.
针对舰船装备保障过程中备件数量的确定方法缺乏科学性和实际操作繁琐的现状,分析了影响舰船备件数量主要因素,研究了径向基神经网络的工作原理,提出基于径向基函数神经网络的舰船备件需求预测方法。最后给出了预测实例,并与BP神经网络预测结果进行对比。结果表明,径向基神经网络预测方法操作简单,预测结果符合实际情况,拟合效果优于BP。  相似文献   

13.
利用BP网络预测初产母牛305天产奶量   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用三层BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了一个用于预测初产母牛305d产奶量的BP模型,通过对初产母牛日最高产奶量、90d产奶量与初产母牛305d产奶量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,经仿真实验结果表明,应用BP网络预测方法可以提前210d左右预测初产母牛305d产奶量,模型预测精度高,预测方法可行,具有一定的实用价值。  相似文献   

14.
冯毅  吴必瑞 《山东饲料》2013,(14):179-180
介绍了采用数字信号处理器(DSP)实现自适应自动重合闸,根据电力线路工作和故障跳闸时采集的暂态量参数变化,利用BP神经网络所构成的专家系统进行运算,从而确定是否重合闸,有效地解决了目前自动重合闸中合于永久性故障对电力系统造成的危害。通过仿真试验结果分析,证明设计方案可满足实际要求。  相似文献   

15.
本文提出了一种基于BP神经网络和归一化处理的教练员执教能力评价方法。优秀教练员的评定标准不应仅依据所指导过的队伍的成绩,这样并不能科学准确、客观全面地反映教练员的水平。所以,考虑多元化原则,为客观科学反映教练员的实际能力,首先以大量数据为基础,计算并选择关于教练员的六项重要指标,再结合文献资料法、筛选法、BP神经网络法等构造评估模型,将归一化的评价指标作为BP神经网络的输入,教练员的综合评估值即为输出。经验证和分析,该模型可以对教练员的执教能力进行客观、合理的综合评估。  相似文献   

16.
基于神经网络集成的蚕茧干壳量无损检测方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
蚕茧无损检测中的核心问题是蚕茧干壳量的测定。利用虚拟仪器技术和神经网络集成技术研究了一种无损检测蚕茧干壳量的方法,并实现了数据采集和信号处理等功能。系统首先提取并选择蚕茧振动信号中与蚕蛹质量相关的特征值,再将选择的特征值训练BP神经网络和RBF神经网络,用训练得到的这两种类型网络作为神经网络集成的输入,以蚕蛹质量作为神经网络集成的输出。检测试验的结果表明该方法有效可行,最高检测准确率达到85.6%。  相似文献   

17.
介绍了采用数字信号处理器(DSP)实现自适应自动重合闸,根据电力线路工作和故障跳闸时采集的暂态量参数变化,利用BP神经网络所构成的专家系统进行运算,从而确定是否重合闸,有效地解决了目前自动重合闸中合于永久性故障对电力系统造成的危害.通过仿真试验结果分析,证明设计方案可满足实际要求.  相似文献   

18.
为了充分利用各种遥感图像的信息,在分析以往图像融合方法优缺点的基础上,针对多光谱与全色图像的融合,提出了基于二进小波变换的融合方法,将各源图像进行二进小波分解,根据低频和高频分量的特点,按照各自的融合算法融合源图像的各分解层。再进行小波逆变换得到融合图像。利用信息熵等标准与其他融合方法进行比较,实验结果证明该融合方法较常用的正交(双正交)小波融合算法有更好的融合效果。  相似文献   

19.
本文首先介绍了神经网络预测控制模型,然后建立BP网络预测模型并运用Matlab编程语言,对黄油枪的运行参数进行预测。预测用的学习样本和测试数据都是实际测量数据,经过BP网络训练与测试达到了相应的要求。从测试结果看,采用输入参数正常的数据所得到的预测误差很小,而采用异常输入数据则产生了较大的预测误差。说明该网络预测模型有较高的准确性,能够预测出产品的异常运行参数,为产品的质量控制提供可靠依据。  相似文献   

20.
人工神经网络作为人工智能的重要组成部分,有非常大的应用潜力。本文在阐述其神经网络的基本原理、发展与应用的基础上,着重研究了BP神经网络算法与其它一些优化算法之间相互融合的改进。BP神经网络在人工神经网络模型中是最典型、最好用、也是应用最广泛的一种网络模型。它是多层前向神经网络的一种,可以用任意精度逼近任意非线性函数,逼近性能尤其明显,最关键是它结构简单,是一种性能优良且简单易看的神经网络。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号