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基于Elman神经网络的股票价格预测研究 被引量：40
1
作者 林春燕 朱东华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期476-477,484,共3页
为了更好地把握股票价格的波动,应用了在处理序列数据输入输出具有优越性的E lman递归神经网络建立股市预测模型,并用两支股票进行了检测,检测结果说明人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效的,有着良好的前景。
关键词 elman神经网络 预测 股票
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基于EEMD-样本熵和Elman神经网络的短期电力负荷预测 被引量：56
2
作者 陈艳平 毛弋 +2 位作者 陈萍 童伟 袁建亮 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2016年第3期59-64,共6页
针对电力负荷序列的非线性、非平稳性等特点,提出了一种基于集总经验模式分解EEMD-样本熵和El-man神经网络的短期负荷预测方法。为了减小电力负荷序列局部分析的计算规模以及提高负荷预测的精度,先利用EEMD-样本熵将原始电力负荷序列分... 针对电力负荷序列的非线性、非平稳性等特点,提出了一种基于集总经验模式分解EEMD-样本熵和El-man神经网络的短期负荷预测方法。为了减小电力负荷序列局部分析的计算规模以及提高负荷预测的精度,先利用EEMD-样本熵将原始电力负荷序列分解成一系列复杂度差异明显的子序列;然后在综合考虑温度及日期类型等因素对各子序列影响的基础上,根据各子序列的特点构造不同的Elman神经网络对各子序列分别进行预测;最后将各子序列的预测结果叠加得到最终预测值,并对EUNITE国际电力负荷预测竞赛公布的数据进行仿真实验。仿真结果表明该方法能有效地提高负荷预测的精度。 展开更多
关键词 短期负荷预测 样本熵 集总经验模式分解 elman神经网络
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基于ACC-ENN算法的煤矿瓦斯涌出量动态预测模型研究 被引量：47
3
作者 付华 谢森 +1 位作者 徐耀松 陈子春 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期1296-1301,共6页
为了对煤矿瓦斯监测数据进行有效分析,以实现准确、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,提出了蚁群聚类算法优化Elman神经网络的绝对瓦斯涌出量动态预测方法。算法通过对Elman神经网络的权值、阈值寻优,建立了基于ACC-ENN算法的绝对瓦... 为了对煤矿瓦斯监测数据进行有效分析,以实现准确、可靠的回采工作面绝对瓦斯涌出量预测,提出了蚁群聚类算法优化Elman神经网络的绝对瓦斯涌出量动态预测方法。算法通过对Elman神经网络的权值、阈值寻优,建立了基于ACC-ENN算法的绝对瓦斯涌出量预测模型,并结合矿井监测到的历史数据进行实例分析。试验结果表明:经蚁群聚类优化后的Elman神经网络绝对瓦斯涌出量预测模型较其他预测模型具有更好的泛化能力和更高的预测精度,有效地实现了煤矿绝对瓦斯涌出量动态预测。 展开更多
关键词 绝对瓦斯涌出量 蚁群聚类 elman神经网络 动态预测
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基于Elman神经网络的网络流量建模及预测 被引量：40
4
作者 王俊松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第9期190-191,共2页
根据实际网络中测量得到的网络流量数据,建立一个基于Elman神经网络的流量模型,介绍Elman神经网络的架构设计,并提出一种基于正交最小二乘的学习算法,在此基础上对网络流量进行预测。仿真实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于... 根据实际网络中测量得到的网络流量数据,建立一个基于Elman神经网络的流量模型,介绍Elman神经网络的架构设计,并提出一种基于正交最小二乘的学习算法,在此基础上对网络流量进行预测。仿真实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。 展开更多
关键词 elman神经网络 网络流量 建模 预测
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基于Elman神经网络的传感器故障诊断研究 被引量：41
5
作者 丁硕 常晓恒 +2 位作者 巫庆辉 杨友林 胡庆功 《国外电子测量技术》 2014年第4期72-75,共4页
针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系... 针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 elman神经网络 BP神经网络 故障诊断 流量传感器 收敛速度 泛化能力
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改进Elman神经网络的综合气象短期负荷预测 被引量：38
6
作者 刘荣 方鸽飞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期113-117,共5页
由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法。该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于E... 由于地区电网负荷受气象因素影响较大,提出了综合考虑气象因子的处理方法。该方法采用综合气象因子(人体舒适度和温湿指数)作为输入,克服了气象因子直接输入时输入量多、预测时间长的缺点。同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于Elman动态神经网络的短期负荷预测模型,并对该模型的激励函数和网络结构进行改进。改进后的模型考虑了电网的动态特性,减少了神经网络输入量,增强了负荷预测模型的适应性。采用杭州地区实际数据对提出的方法和模型进行验证,结果显示该方法和模型能明显提高负荷预测精度,表明该方法和模型是实用有效的。 展开更多
关键词 短期负荷预测 elman神经网络 综合气象因子 激励函数 双隐含层
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基于Elman神经网络的道路网短时交通流预测方法 被引量：34
7
作者 董春娇 邵春福 +1 位作者 熊志华 李娟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第1期145-151,共7页
以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测.首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并... 以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测.首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析.验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络. 展开更多
关键词 城市交通 交通流短时预测 道路网划分 广义空间距离 elman神经网络 BP神经网络
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基于Elman神经网络的旋转机械故障诊断 被引量：34
8
作者 汤宝平 习建民 李锋 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期2148-2152,共5页
提出了一种基于Elman神经网络的旋转机械故障诊断模型。该诊断模型综合了经验模态分解在故障特征提取和Elman网络在故障模式识别方面的优势,对故障信号进行经验模态分解,再对表征故障调制特征的本征模态函数计算瞬时幅值欧式范数构成特... 提出了一种基于Elman神经网络的旋转机械故障诊断模型。该诊断模型综合了经验模态分解在故障特征提取和Elman网络在故障模式识别方面的优势,对故障信号进行经验模态分解,再对表征故障调制特征的本征模态函数计算瞬时幅值欧式范数构成特征矢量,将特征矢量输入到训练好的Elman神经网络中进行故障诊断。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了所提故障诊断模型的有效性。 展开更多
关键词 elman神经网络 旋转机械 故障诊断 经验模态分解 瞬时幅值欧式范数
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基于Elman神经网络的短期风电功率预测 被引量：35
9
作者 张靠社 杨剑 《电网与清洁能源》 2012年第12期87-91,共5页
为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场... 为提高风电场输出功率预测精度,提出一种动态基于神经网络的功率预测方法。根据实际运行的风电场相关风速、相关风向和风电功率的历史数据,建立了基于Elman神经元网络的短期风电功率预测模型。运用多层Elman神经网络模型对西北某风电场实际1 h和24 h的风电输出功率预测,与BP神经网络模型对比,经仿真分析证明前者具有预测精度高的特点,三隐含层Elman神经网络模型预测效果最佳。这表明利用Elman回归神经网络建模对风电功率进行预测是可行的,能有效提高功率预测精度。 展开更多
关键词 风力发电功率 elman神经网络 预测模型 短期预测
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基于神经网络模型的锅炉广义预测控制 被引量：15
10
作者 卢勇 徐向东 《热能动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期55-58,69,共5页
针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的E... 针对目前电站锅炉运行中 ,控制性能不佳 ,热效率低下等不足 ,提出了运用基于神经网络模型的GPC控制方法(NNGPC)以改善控制器性能的策略 ,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外 ,为简化模型结构 ,便于实时在线计算 ,又利用改进后的Elman网络模型代替原有的多层前向BP网络模型进行了对比实验 ,效果令人满意。最后 ,利用仿真结果 。 展开更多
关键词 电站锅炉 广义预测控制 神经网络模型
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基于V-foldCross-validation和Elman神经网络的信用评价研究 被引量：20
11
作者 吴德胜 梁樑 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期92-98,共7页
　研究了关于公司信用评估问题的现状,指出一般神经网络应用于信用评估领域的不足.在此基础上,提出一套甄选原则以选择关键的信用评分指标;然后依据这些指标建立了基于Elman回归神经网络的我国企业的信用评估模型.采用V-foldCross-valid... 　研究了关于公司信用评估问题的现状,指出一般神经网络应用于信用评估领域的不足.在此基础上,提出一套甄选原则以选择关键的信用评分指标;然后依据这些指标建立了基于Elman回归神经网络的我国企业的信用评估模型.采用V-foldCross-validation技巧对该模型的评分效果进行了实证研究. 展开更多
关键词 elman神经网络 V-fold cross-validation技巧 信用评分
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几种神经网络模型在湖库富营养化程度评价中的应用 被引量：31
12
作者 崔东文 《水资源保护》 CAS 2012年第6期12-18,共7页
基于我国湖库富营养化评价标准和RBF、GRNN、BP、Elman神经网络算法原理,分别构建RBF等4种神经网络湖库富营养化等级评价模型,采用内插法构造网络训练样本,把我国湖库富营养化评价等级临界值作为评价样本进行"预测",将"... 基于我国湖库富营养化评价标准和RBF、GRNN、BP、Elman神经网络算法原理,分别构建RBF等4种神经网络湖库富营养化等级评价模型,采用内插法构造网络训练样本,把我国湖库富营养化评价等级临界值作为评价样本进行"预测",将"预测"结果作为湖库富营养化程度评价等级的划分依据,对全国24个主要湖库富营养化程度进行评价。结果表明:RBF、GRNN、BP、Elman神经网络模型对全国24个主要湖库富营养化程度评价结果基本相同,表明研究建立的RBF等4种神经网络湖库富营养化程度评价模型和评价方法均是合理可行的,其评价精度高,可为湖库富营养化程度评价提供新的途径和方法。同BP和Elman网络算法相比,RBF与GRNN神经网络模型不仅对湖库富营养化程度评价结果完全相同,且模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少(只有SPREAD参数),不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测评价网络,具有较大的计算优势。 展开更多
关键词 湖库 富营养化评价 RBF神经网络 GRNN神经网络 BP神经网络 elman神经网络
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粗糙集-神经网络系统在商业银行贷款五级分类中的应用 被引量：29
13
作者 薛锋 柯孔林 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期40-45,55,共7页
采用某股份制银行的698家贷款企业样本,基于粗糙集-Elman神经网络集成构建了贷款企业五级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系,然后将训练样本送入Elman神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险等级进行判别... 采用某股份制银行的698家贷款企业样本,基于粗糙集-Elman神经网络集成构建了贷款企业五级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系,然后将训练样本送入Elman神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明,与传统的logistic回归模型相比,粗糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的分类方法,为我国商业银行五级分类管理提供一个新的方法. 展开更多
关键词 粗糙集 elman神经网络 信用风险 五级分类
原文传递
基于神经网络和ARIMA模型的冷热电短期负荷预测 被引量：32
14
作者 梁荣 王洪涛 +3 位作者 吴奎华 孙伟 付春梅 张晓磊 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期52-58,共7页
冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving... 冷热电负荷预测对终端供能系统的规划设计有重要意义,针对冷热电负荷预测方法中存在的变量多、时间开销大等问题,以5种典型建筑的冷热电负荷历史数据为基础,将Elman神经网络、自回归求和滑动平均ARIMA(autoregressive integrated moving average)模型和小波神经网络用于冷热电短期负荷预测。仿真结果表明:在冬夏典型日的冷热电负荷预测中,小波神经网络的最大平均绝对百分比误差为2.1%,计算速度适中,是较为合适的冷热电负荷预测方法;ARIMA模型的最大平均绝对百分比误差为4.1%,计算速度慢,但调试和确定参数的难度不大;Elman神经网络的最大平均绝对百分比误差为7.4%,但计算速度最快,网络参数少且调节简捷,适用于对预测精度的要求不太高,但需快速响应的场合。 展开更多
关键词 冷热电联供 负荷预测 elman神经网络 自回归求和滑动平均模型 小波神经网络
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基于神经网络的短期电力负荷预测仿真研究 被引量：32
15
作者 陈亚 李萍 《电气技术》 2017年第1期26-29,共4页
为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matla... 为了提高短期电力负荷预测精度,分别建立了基于BP神经网络和Elman神经网络的短期负荷预测模型。采用附加动量法优化BP神经网络以提高其收敛速度;针对Elman神经网络易陷入局部极值的缺点,改进其激励函数并采用LM算法优化学习算法。Matlab仿真结果表明,改进后的Elman神经网络模型比BP神经网络模型的预测精度高,收敛速度快,更适合处理动态问题。 展开更多
关键词 BP神经网络 elman神经网络 短期电力负荷 预测精度
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基于改进Elman神经网络的网络流量预测 被引量：32
16
作者 党小超 郝占军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第10期2648-2652,共5页
针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型... 针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。 展开更多
关键词 elman神经网络 网络流量 建模 预测 网络行为
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基于PCA-GA-Elman的短期光伏出力预测研究 被引量：31
17
作者 胡兵 詹仲强 +2 位作者 陈洁 余金 岳云凯 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期256-263,共8页
针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后... 针对光伏发电出力随机变化,提出一种PCA-GA-Elman模型对光伏有功功率进行短期预测方法,用于提高电网对可再生能源的调度能力。该方法首先采用主成分分析法对原始数据进行降维;接着使用遗传算法对Elman神经网络的反馈因子进行寻优;然后利用训练集构造PCA-GA-Elman预测模型;最后在对比仿真中验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 主成分分析 elman神经网络 遗传算法
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基于IPSO-Elman神经网络的航空发动机故障诊断 被引量：31
18
作者 皮骏 黄江博 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3031-3038,共8页
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,... 为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM(support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO-Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 展开更多
关键词 航空发动机 elman神经网络 平均影响值 改进粒子群优化算法 故障诊断
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基于粗糙集理论-主成分分析的Elman神经网络短期风速预测 被引量：31
19
作者 尹东阳 盛义发 +2 位作者 蒋明洁 李永胜 谢曲天 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期46-51,共6页
为了解决传统静态前馈神经网络(FNN)在短期风速预测中易陷入局部最优值及动态性能的不足,引入Elman动态神经网络建立风速预测模型,采用主成分分析法(PCA)对原始风速数据进行特征提取以优化神经网络的输入,改进激励函数和网络结构以寻求... 为了解决传统静态前馈神经网络(FNN)在短期风速预测中易陷入局部最优值及动态性能的不足,引入Elman动态神经网络建立风速预测模型,采用主成分分析法(PCA)对原始风速数据进行特征提取以优化神经网络的输入,改进激励函数和网络结构以寻求函数收敛速度和预测精度的最优解。针对Elman神经网络预测模型在风速波动的峰值处预测误差较大及预测精度存在波动性,提出采用粗糙值理论对模型预测值进行修正与补偿,进一步提高预测精度。实验证明:所提出的方法能有效提高预测精度,增强神经网络模型的泛化能力,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 风速预测 elman神经网络 主成分分析 粗糙集理论 预测值修正 principal components analysis (PCA)
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基于希尔伯特—黄变换与Elman神经网络的气液两相流流型识别方法 被引量：27
20
作者 周云龙 王强 +1 位作者 孙斌 张永刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期50-56,共7页
气液两相流的流型对其流动和传热特性有很大的影响,所以如何确定流型一直是两相流研究中的重要课题。但是,由于两相流介质之间存在着随机多变的相界面,致使两相流的流型不仅是多种多样,而且其变化也带有随机性,这给流型识别带来了很大... 气液两相流的流型对其流动和传热特性有很大的影响,所以如何确定流型一直是两相流研究中的重要课题。但是,由于两相流介质之间存在着随机多变的相界面,致使两相流的流型不仅是多种多样,而且其变化也带有随机性,这给流型识别带来了很大困难。而希尔伯特-黄变换(HHT)和神经网络在气液两相流流型识别中还很少见,文中提出了希尔伯特-黄变换与Elman神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法。将压差波动信号经验模态分解(EMD)后的固有模态函数(IMF)进行分析,提取IMF能量特征作为Elman神经网络的输入特征向量,对水平管内的气液两相流流型进行识别。实验结果表明:该方法能很好地识别水平管内的4种流型,为流型识别开辟了一条新的途径;另外,该方法优于BP网络且稳定、识别率高,具有可行性。 展开更多
关键词 气液两相流 流型识别 希尔伯特-黄变换 经验 模态分解 固有模态函数 elman神经网络
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