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基于遗传算法进化小波神经网络的电力变压器故障诊断 被引量:61
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作者 潘翀 陈伟根 +2 位作者 云玉新 杜林 孙才新 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第13期88-92,共5页
在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替... 在电力变压器故障诊断方法中,小波神经网络常用的反向传播算法存在着易陷入局部极小点和对初值要求较高的缺点,往往给故障诊断带来困难。文中提出了一种基于遗传算法进化小波神经网络的变压器故障诊断方法,用实数编码的遗传算法来代替人解决小波神经网络结构的选择和参数的设定。在整个学习过程中,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了较好的综合。大量实例表明,该方法能有效地对电力变压器单故障和多故障样本进行分类,提高了诊断准确率。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 遗传算法进化 小波神经网络 遗传算法
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基于小波神经网络的电力系统振荡和故障识别 被引量:19
2
作者 毛鹏 张兆宁 +1 位作者 林湘宁 孙雅明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期9-13,44,共6页
目前距离保护中的振荡闭锁元件都不同程度地导致振荡中故障的延时及无选择切除 ,基于此 ,文中综合小波变换以及神经网络的突出优点 ,构建了一种新型的小波神经网络模型 ,并给出了其相应的算法 ,以此小波神经网络实现了高压输电线路距离... 目前距离保护中的振荡闭锁元件都不同程度地导致振荡中故障的延时及无选择切除 ,基于此 ,文中综合小波变换以及神经网络的突出优点 ,构建了一种新型的小波神经网络模型 ,并给出了其相应的算法 ,以此小波神经网络实现了高压输电线路距离保护中基于暂态信号的系统振荡闭锁元件。理论分析及大量 EMTP仿真实验表明 :充分训练学习后的小波网络能够正确、快速地识别系统振荡和各种故障情况 ,即使是系统振荡时最不利情况下的线路轻微故障 ,亦能获得比较满意的结果 。 展开更多
关键词 小波 神经网络 电力系统 振荡 故障识别
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基于改进小波神经网络的信息安全风险评估 被引量:21
3
作者 赵冬梅 刘金星 马建峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第2期90-93,共4页
由于信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在一定的局限性。将人工神经网络(ANN)理论、小波分析及粒子群优化算法有机结合,提出了粒子群-小波神经网络(PWNN)的信息安全风险评估方法... 由于信息安全风险评估具有非线性、不确定性等特点,采用传统的数学模型进行信息安全的风险评估存在一定的局限性。将人工神经网络(ANN)理论、小波分析及粒子群优化算法有机结合,提出了粒子群-小波神经网络(PWNN)的信息安全风险评估方法。首先,采用模糊评价法对信息安全的风险因素的指标进行量化,对神经网络的输入进行模糊预处理;其次,采用粒子群优化算法对小波神经网络进行训练。仿真结果表明,提出的改进的小波神经网络模型可实现对信息系统的风险因素级别的量化评估,克服现有的评估方法所存在的主观随意性大、结论模糊等缺陷,具有更强的学习能力、更快的收敛速度。 展开更多
关键词 信息安全 风险评估 小波神经网络(wnn) 粒子群 优化
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小波神经网络在土地利用效益分析中的应用——以兰州市为例 被引量:20
4
作者 韩璐 谢俊奇 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2011年第1期153-157,共5页
随着我国工业化与城镇化进程的加快,土地利用效益作为土地资源利用水平的有效度量标准,其分析对于提高土地资源的优化配置水平具有重要的作用。提高土地利用效益分析水平可以通过改进计算模型的方法来实现。本文探讨将小波神经网络这一... 随着我国工业化与城镇化进程的加快,土地利用效益作为土地资源利用水平的有效度量标准,其分析对于提高土地资源的优化配置水平具有重要的作用。提高土地利用效益分析水平可以通过改进计算模型的方法来实现。本文探讨将小波神经网络这一改进的人工神经网络模型在土地利用效益分析中进行研究。以兰州市为研究区,在经济效益、社会效益和生态效益3个方面建立了土地利用效益指标体系的基础上,采用小波神经网络模型对兰州市土地利用效益进行评价,并与熵值法、BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,小波神经网络的效率性与精确性更高,效果更好,具有较好的适用价值。这为土地利用效益的方法研究提供了一种科学的思路;同时,也为兰州市土地资源优化配置研究提供了一定的参考依据。 展开更多
关键词 土地利用效益 人工神经网络(ANN) 小波神经网络(wnn) 兰州市
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基于小波网模型的区域供热系统负荷预测 被引量:15
5
作者 马涛 徐向东 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期708-710,共3页
中国的供热系统运行调节中普遍存在由于系统本身的热惯性等因素导致供热量不能实时跟随需求量调整的问题。将小波网络引入热力过程优化运行,通过综合分析系统运行数据间关系,识别供热系统复杂非线性动态特性,建立区域供热系统热负荷小... 中国的供热系统运行调节中普遍存在由于系统本身的热惯性等因素导致供热量不能实时跟随需求量调整的问题。将小波网络引入热力过程优化运行,通过综合分析系统运行数据间关系,识别供热系统复杂非线性动态特性,建立区域供热系统热负荷小波预测模型。仿真实验表明,该方法在网络规模和预测精度上优于常规多层前馈神经网络。实际运行预测结果表明,该方法辨识精度高,实时性强。 展开更多
关键词 区域供热 小波分析 小波网络
原文传递
基于小波神经网络的传感器故障诊断方法研究 被引量:16
6
作者 李冬辉 周巍巍 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期49-52,共4页
详细阐述了小波神经网络的结构、原理,在分析智能大厦中空调机组传感器主要故障的基础上,提出了基于小波神经网络的诊断方案。MATLAB仿真和模拟实验结果表明,在相同的条件下,小波神经网络在解决传感器故障检测、分离和补偿问题上优于传... 详细阐述了小波神经网络的结构、原理,在分析智能大厦中空调机组传感器主要故障的基础上,提出了基于小波神经网络的诊断方案。MATLAB仿真和模拟实验结果表明,在相同的条件下,小波神经网络在解决传感器故障检测、分离和补偿问题上优于传统的BP网络。 展开更多
关键词 小波神经网络 Meyer小波 空调机组 传感器故障诊断
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基于改进的量子粒子群优化小波神经网络的网络流量预测 被引量:14
7
作者 孟飞 兰巨龙 胡宇翔 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1450-1453,共4页
为了改善小波神经网络(WNN)进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法(QPSO)搜索后期的早熟收敛缺陷,提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度,改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从随机分布,以使粒子群具有动态自适应... 为了改善小波神经网络(WNN)进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法(QPSO)搜索后期的早熟收敛缺陷,提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度,改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从随机分布,以使粒子群具有动态自适应性,避免陷入局部最优,并通过搜索使用WNN待优化参数编码位置向量的粒子群的全局最优位置来实现目标参数的优化,使用本算法优化WNN参数,建立了基于改进的QPSO优化WNN的网络流量预测模型。使用真实网络流量通过两组对比实验对其预测精度进行验证,证明了该方法的可用性。实验结果表明,该方法的预测精度优于WNN和QPSO-WNN方法。 展开更多
关键词 小波神经网络 量子粒子群优化 聚拢度 流量预测 收缩—扩张系数
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一种面向成本预测控制的方法研究 被引量:10
8
作者 刘子先 武立玮 姬升启 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2006年第6期659-662,共4页
成本控制是现代成本管理工作的重要环节,目前成本控制中所分析的信息受财务会计指标的影响,成本控制活动是以会计期间为分析间隔期的,这影响了成本控制的及时性和成本控制系统的有效性.针对成本控制中存在的问题,本文尝试将工程领域的... 成本控制是现代成本管理工作的重要环节,目前成本控制中所分析的信息受财务会计指标的影响,成本控制活动是以会计期间为分析间隔期的,这影响了成本控制的及时性和成本控制系统的有效性.针对成本控制中存在的问题,本文尝试将工程领域的预测控制思想引入成本控制,以小波神经网络作为模型预测算法,CUSUM控制图作为成本预测控制律,建立了成本预测控制模型.该模型有别于传统的成本控制方法,是对成本控制理论的创新性尝试. 展开更多
关键词 成本控制 预测控制 小波神经网络 CUSUM控制图
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小波神经网络在油田产量预测中的应用 被引量:11
9
作者 李智超 赵正文 +2 位作者 钟仪华 李建丽 刘道杰 《大庆石油地质与开发》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期52-54,共3页
在油田开发中,准确的产量预测对开发调整部署和提高措施作业效益有重要作用,它决定了油田生产投资的规模和决策方向。但是,油藏是一个复杂的多变量非线性动力学系统,由于油藏储层的非均质性和决定油田产量因素的不确定性,往往很难对油... 在油田开发中,准确的产量预测对开发调整部署和提高措施作业效益有重要作用,它决定了油田生产投资的规模和决策方向。但是,油藏是一个复杂的多变量非线性动力学系统,由于油藏储层的非均质性和决定油田产量因素的不确定性,往往很难对油田产量进行准确的预测。小波神经网络是小波分析与前馈神经网络的融合,具有比BP网络更好的收敛性,同时具有处理复杂性、时变性和防震性的功能,可以对地质条件比较复杂、影响因素不确定的油田进行产量预测。通过对油田产量预测的实例计算表明,该方法具有很强的理论指导和较好的实际应用效果。 展开更多
关键词 小波分析 神经网络 小波神经网络(wnn) 油田产量预测 应用
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基于动力测试的钢筋混凝土梁火灾损伤识别方法 被引量:12
10
作者 刘才玮 苗吉军 +2 位作者 高天予 黄绪宏 郭新雨 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期121-131,共11页
为获得混凝土梁的受火损伤程度,提出了基于小波神经网络技术以等效爆火时间为指标的损伤识别新方法。首先建立了简支梁的火灾损伤识别方法,并用数值模拟对其进行了验证;然后建立了的适用于混凝土连续梁火灾损伤识别的三步定位新方法,以... 为获得混凝土梁的受火损伤程度,提出了基于小波神经网络技术以等效爆火时间为指标的损伤识别新方法。首先建立了简支梁的火灾损伤识别方法,并用数值模拟对其进行了验证;然后建立了的适用于混凝土连续梁火灾损伤识别的三步定位新方法,以三跨连续梁为例对其应用进行了详细说明,数值模拟结果表明该方法准确度较高;最后设计4根足尺寸钢筋混凝土简支梁L1 -L4,分别对LI -L4进行60 min、90 min、120 min、150 min的火灾试验及灾后承载力试验,实测了火灾前、后及过程中的结构模态信息及灾后荷载-位移曲线,基于修正后的精细化模型,利用前2阶不完备模态信息构造小波神经网络输入参数,等效爆火时间作为输出参数进行损伤识别,实测值与识别预测值吻合较好,验证该方法的可靠性。 展开更多
关键词 钢筋混凝土梁 损伤识别 小波神经网络 动力测试 火灾试验
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基于SOA-WNN的光伏短期输出功率预测 被引量:12
11
作者 高毅 李盛伟 +2 位作者 迟福建 葛磊蛟 张东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期62-66,共5页
为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小... 为了进一步提高预测的准确性,本文提出了一种基于人群搜索算法-小波神经网络SOA-WNN(seekeropti.mizationalgorithm-waveletneuralnetwork)的光伏短期输出功率预测算法,利用SOA在速度及全局搜索上的优势对WNN进行改进,使WNN中权值与小波因子等参数得到优化。通过与传统的WNN预测方法以及遗传算法优化的WNN预测算法进行比较,结果显示所提方法有效地提高了光伏短期输出功率预测的稳定性与准确性,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 人群搜索算法 光伏输出功率 小波神经网络 优化
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考虑不确定区间的电力负荷GELM-WNN预测方法 被引量:12
12
作者 李廷顺 王伟 刘泽三 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期315-320,共6页
为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相... 为提高电力市场负荷预测的可靠性,结合广义极值学习机(GELM)、小波神经网络(WNN)和抽样模型构建技术,提出一种混合概率电力负荷预测方法。考虑预测模型和数据噪声的不确定性,利用小波函数将信息分成具有不同频率属性的子序列,并采用相似的分辨率尺度对其进行分析。使用GELM对WNN进行快速训练,通过迭代自适应抽样技术实现模型的不确定性评估,以概率区间形式输出电力负荷预测。提前24 h预测电力系统的最大负荷,结果表明,该方法的MAPE值低于1.1 %,优于灰度值预测和比率估计方法。 展开更多
关键词 预测区间 不确定性 电力负荷 小波神经网络 广义极限学习机
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基于短时客流预测的地铁动态限流预警模型研究 被引量:10
13
作者 杨安安 陈艳艳 +2 位作者 黄建玲 熊杰 王少华 《城市轨道交通研究》 北大核心 2018年第10期29-33,共5页
结合国内外对限流阈值的研究,以站台滞留人数达到阈值为限流启动条件,构建地铁站点限流预警模型。以北京地铁十号线某站为例,验证了小波神经网络在短时客流预测方面的有效性,且进行了限流方案的详细分析。结果表明,该模型可得到限流时... 结合国内外对限流阈值的研究,以站台滞留人数达到阈值为限流启动条件,构建地铁站点限流预警模型。以北京地铁十号线某站为例,验证了小波神经网络在短时客流预测方面的有效性,且进行了限流方案的详细分析。结果表明,该模型可得到限流时间和限流流率,以及站外最大排队长度等量化指标,为实现动态限流预警提供了科学依据。 展开更多
关键词 地铁 限流 预警模型 小波神经网络 短时客流预测
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基于MAPSO算法的小波神经网络训练方法研究 被引量:10
14
作者 唐雪琴 王侃 +2 位作者 徐宗昌 黄书峰 李博 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期608-612,共5页
为提高小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的建模质量,针对标准粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化WNN存在的早熟和局部收敛问题,提出一种基于多粒子信息共享(Multi-particle information share)和自适应惯性权重(... 为提高小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的建模质量,针对标准粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化WNN存在的早熟和局部收敛问题,提出一种基于多粒子信息共享(Multi-particle information share)和自适应惯性权重(Adaptive inertia weight)策略的PSO方法(MAPSO)用于WNN训练。多粒子信息共享采用多粒子信息来修正各粒子下一次的行动策略,以降低粒子陷入局部最优的可能性;惯性权重自适应调整根据群体早熟收敛程度,按个体适应度自适应调整惯性权重,以使陷入局部最优粒子跳出。同时,给出了算法实现的基本流程。仿真结果表明MAPSO算法既具有PSO算法的简捷性,又能够提高WNN学习速度和精度及全局搜索能力,是小波网络的有效训练方法。 展开更多
关键词 粒子群 小波神经网络 多粒子信息共享 自适应惯性权重 早熟收敛
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基于改进型小波神经网络的电子战无人机作战效能评估研究 被引量:9
15
作者 陈侠 胡乃宽 《电光与控制》 北大核心 2018年第5期64-67,91,共5页
小波神经网络(WNN)采用梯度下降法调整连接权值和伸缩平移尺度,存在收敛速度慢,易陷入局部极值等缺点。提出了基于遗传算法(GA)优化小波神经网络的电子战无人机作战效能评估模型。该评估模型在小波神经网络的基础上,采用遗传算法搜索最... 小波神经网络(WNN)采用梯度下降法调整连接权值和伸缩平移尺度,存在收敛速度慢,易陷入局部极值等缺点。提出了基于遗传算法(GA)优化小波神经网络的电子战无人机作战效能评估模型。该评估模型在小波神经网络的基础上,采用遗传算法搜索最优初始的小波神经网络连接权值和伸缩平移尺度,避免了人为设定连接权值和伸缩平移尺度的盲目性。仿真实验结果表明此模型可以准确有效地对电子战无人机进行作战效能评估。 展开更多
关键词 电子战无人机 作战效能评估 遗传算法 小波神经网络
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改进的HMM和小波神经网络的抗噪语音识别 被引量:9
16
作者 肖勇 覃爱娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第22期162-164,235,共4页
通过MFFC计算出的语音特征系数,由于语音信号的动态性,帧之间有重叠,噪声的影响,使特征系数不能完全反映出语音的信息。提出一种隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)混合模型的抗噪语音识别方法。该方法对MFCC特征系数利用小波神经... 通过MFFC计算出的语音特征系数,由于语音信号的动态性,帧之间有重叠,噪声的影响,使特征系数不能完全反映出语音的信息。提出一种隐马尔可夫模型(HMM)和小波神经网络(WNN)混合模型的抗噪语音识别方法。该方法对MFCC特征系数利用小波神经网络进行训练,得到新的MFCC特征系数。实验结果表明,在噪声环境下,该混合模型比单纯HMM具有更强的噪声鲁棒性,明显改善了语音识别系统的性能。 展开更多
关键词 隐马尔可夫模型 小波神经网络 鲁棒性 特征系数
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经GA优化的WNN在交通流预测中的应用 被引量:8
17
作者 杨超 王志伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期149-151,共3页
针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市... 针对城市交通流的复杂性、随机性、非线性等特点,利用遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN),以克服传统神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小点等缺陷,在此基础上建立基于GA-WNN的城市交通流预测模型。利用GA-WNN、GA-BP和WNN模型对南昌市南京西路交通流进行仿真预测,实验结果表明,GA-WNN模型的预测效果较好,相比GA-BP和WNN模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 交通流预测 遗传算法 小波神经网络 预测模型
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基于相似日搜索的PSO-WNN组合模型在短期电力负荷预测中的应用 被引量:8
18
作者 罗勇 郑金 宁美凤 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2013年第3期371-376,共6页
为解决短期电力负荷预测中单一预测方法的预测精度差、计算时间长等问题,提出了基于相似日搜索的PSO(粒子群优化算法)优化WNN(小波神经网络)的短期电力负荷组合预测方法.首先利用模糊聚类分析方法筛选与待预测日相似的日期数据作为组合... 为解决短期电力负荷预测中单一预测方法的预测精度差、计算时间长等问题,提出了基于相似日搜索的PSO(粒子群优化算法)优化WNN(小波神经网络)的短期电力负荷组合预测方法.首先利用模糊聚类分析方法筛选与待预测日相似的日期数据作为组合预测模型的训练样本,使训练更具有针对性,提高了训练的精度并缩短了计算时间.再通过PSO算法优化小波神经网络,克服了以往BP(back propagation)算法易陷入局部最优,且搜索效率低下等问题.实验表明,这种组合预测模型的预测精度相对于其它方法有较大提高. 展开更多
关键词 短期电力负荷预测 组合预测 小波神经网络 粒子群优化算法 模糊聚类分析
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基于小波网络的水下机器人执行器故障诊断 被引量:5
19
作者 王丽荣 丁凯 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期206-209,共4页
针对水下机器人系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点,提出采用一种改进的小波网络进行水下机器人运动建模。该网络通过学习,调节小波函数的伸缩和平移以及网络连接权,既能逼近函数的整体轮廓,亦能捕捉函数变化细节,使得函数... 针对水下机器人系统的不确定性使得对其进行建模比较困难的特点,提出采用一种改进的小波网络进行水下机器人运动建模。该网络通过学习,调节小波函数的伸缩和平移以及网络连接权,既能逼近函数的整体轮廓,亦能捕捉函数变化细节,使得函数的逼近效果较好。通过比较模型的输出(运动状态估计值)与实际测量值来产生残差,分析残差提取故障判断准则,从而进行执行器故障诊断。仿真试验验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 水下机器人 故障诊断 小波网络 执行器
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基于粒子群优化小波神经网络的行程时间预测 被引量:7
20
作者 于泉 孙瑶 《交通运输研究》 2020年第2期40-47,59,共9页
为使道路使用者在出发前获得具有高实时性和可靠性的行程时间预测信息,提高出行效率,需提升高速公路行程时间的预测精度。鉴于此,将生物学中粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)引入小波神经网络(Wavelet Neural... 为使道路使用者在出发前获得具有高实时性和可靠性的行程时间预测信息,提高出行效率,需提升高速公路行程时间的预测精度。鉴于此,将生物学中粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO)引入小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)中,构建基于粒子群优化小波神经网络(Particle Swarm Optimization Wavelet Neural Network,PSO-WNN)的高速公路行程时间预测模型。首先将高速公路原始收费数据规整化,截取其中有效字段,获取研究路段一个月的行程时间数据并对其进行数据处理。然后分别基于PSO-WNN模型和WNN模型,利用Matlab进行实验。实验结果显示,PSO-WNN模型预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方误差较WNN模型分别降低了83.36%,82.20%和98.15%。PSO-WNN行程时间预测模型不仅预测精度高,而且能较准确地预测出行程时间的走向及波动情况,在收敛速度方面也呈现出一定的优势,具有较好的适应能力。 展开更多
关键词 智能交通 行程时间预测 粒子群优化算法 小波神经网络 高速公路
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