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基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法 被引量：62
1
作者 危韧勇 李志勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期20-23,共4页
提出了一种基于人工神经元网络（ＡＮＮ）的电力系统谐波测量方法。所设计的谐波测量系统在线训练ＡＮＮ，具有二级滤波，可实时并行测量指定各次谐波的幅值和相位，仿真结果证实了该测量方法的有效性。
关键词 电力系统 谐波测量 人工神经元网络 信号处理
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基于神经网络的交通事件检测算法 被引量：73
2
作者 姜紫峰 刘小坤 《西安公路交通大学学报》 CSCD 北大核心 2000年第3期67-69,73,共4页
回顾了几种传统的交通事件检测算法 ,提出从多层前向人工神经网络角度建立模型 ,并运用 BP算法予以实现。在将 BP算法与传统算法进行比较之后 ,发现 BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点 ,同时也存在不足之处 ,指出了今后... 回顾了几种传统的交通事件检测算法 ,提出从多层前向人工神经网络角度建立模型 ,并运用 BP算法予以实现。在将 BP算法与传统算法进行比较之后 ,发现 BP算法具有检测率高、误报率低、检测时间短的优点 ,同时也存在不足之处 ,指出了今后进一步研究的方向。 展开更多
关键词 人工神经网络 交通事件 检测 BP算法
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基于FFT和神经网络的非整数次谐波检测方法 被引量：72
3
作者 向东阳 王公宝 +1 位作者 马伟明 张文博 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期35-39,共5页
运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模... 运用人工神经网络模型进行整数次谐波检测可达到较高的检测精度,但这种线性神经元模型不适合非整数次谐波的检测。为精确检测非整数次谐波, 文中提出了一种改进进的线性人工神经元模型,并将加汉宁窗的FFT 算法和改进的线性人工神经元模型结合起来,提出了一种用于非整数次谐波检测的新方法。该方法首先对采样信号用加汉宁窗的FFT 算法进行预处理,得到了谐波个数和精度不高的谐波次数;其次根据谐波个数设定神经元的个数,根据预处理后得到的谐波次数设定神经网络谐波次数迭代的初始值;最后对改进后的人工神经网络进行训练,便可实现非整数次谐波的精确检测。仿真实例表明,该方法能将频率相近的非整数次谐波分离,可有效地提高谐波参数的检测精度,为谐波治理提供良好的依据。 展开更多
关键词 非整数 次谐波 检测方法 人工神经网络模型 神经元模型 FFT算法 检测精度 谐波检测 精确检测 采样信号 谐波参数 谐波治理 预处理 线性 个数 初始值 设定 仿真
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人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用 被引量：57
4
作者 闵惜琳 刘国华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第1期79-80,共2页
用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系 ,而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试 。
关键词 人工神经网络 遗传算法 建模 优化 MATLAB
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一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法 被引量：81
5
作者 李晓丽 何勇 裘正军 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期279-282,共4页
提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模... 提出了一种用可见-近红外光谱技术快速无损鉴别茶叶品种的新方法。应用可见-近红外光谱仪测定5个品种茶叶的光谱曲线,用主成分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见-近红外光谱数据的主成分,再结合人工神经网络技术建立模型进行品种鉴别。主成分分析表明,以主成分1和2对所有建模样本的得分值做出的得分图,对不同种类茶叶具有较好的聚类作用,可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得到的前6个主成分作为神经网络的输入,茶叶品种值作为神经网络的输出,通过5个茶叶品种共125个样本的训练和学习,建立了茶叶品种鉴别的3层BP人工神经网络模型,对未知的25个样本进行鉴别,品种识别准确率达到100%。说明本文提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,为茶叶的品种快速鉴别提供了一种新方法。 展开更多
关键词 可见-近红外光谱 茶叶 品种 主成分分析 人工神经网络 鉴别
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基于遗传算法的人工神经网络 被引量：69
6
作者 李伟超 宋大猛 陈斌 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第2期316-318,共3页
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。
关键词 BP算法 人工神经网络 遗传算法 二次训练 学习 权值
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基于人工神经网络的土壤有机质含量高光谱反演 被引量：68
7
作者 沈润平 丁国香 +1 位作者 魏国栓 孙波 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期391-397,共7页
研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍... 研究了土壤有机质含量与土壤高光谱之间的关系,在对原始光谱进行了预处理分析后,运用多元线性逐步回归法(MLSR)和人工神经网络法(ANN)建立了土壤有机质含量的反演模型,并对模型进行了验证。结果表明:人工神经网络所建立的反演模型普遍优于回归模型,网络集成模型优于单个BP网络模型,网络集成是提高反演模型准确性与稳定性的有效途径。网络集成模型为最优模型,总均方根误差为1.31,可以用于土壤有机质含量的快速测算。 展开更多
关键词 高光谱 土壤有机质 逐步回归 神经网络
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近红外光谱法快速测定土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量 被引量：60
8
作者 李伟 张书慧 +2 位作者 张倩 董朝闻 张守勤 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期55-59,共5页
运用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法分别建立了0.9 mm筛分风干黑土土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量预测的近红外光谱(N IRS)分析模型。使用偏最小二乘算法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数R2分别为0.9520、0.... 运用偏最小二乘法(PLS)和人工神经网络(ANN)方法分别建立了0.9 mm筛分风干黑土土壤碱解氮、速效磷和速效钾含量预测的近红外光谱(N IRS)分析模型。使用偏最小二乘算法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数R2分别为0.9520、0.8714和0.7300,平均相对误差分别为3.42%、13.40%和7.40%。人工神经网络方法建立的碱解氮、速效磷和速效钾校正模型的决定系数分别为0.9563、0.9493和0.9522,相对误差分别为2.67%、6.48%和2.27%,测试集仿真的相对误差分别为5.44%、16.65%和7.87%。结果表明,人工神经网络方法所建立的校正模型均优于偏最小二乘法所建模型;用近红外光谱分析法预测土壤碱解氮含量是可行的,而速效磷、速效钾模型的测试集样品仿真的相对误差较大,其预测可行性还需做进一步研究。 展开更多
关键词 近红外光谱分析 神经网络 偏最小二乘法 土壤养分
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基于小波分解和人工神经网络的短期负荷预测 被引量：38
9
作者 徐军华 刘天琪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期30-33,共4页
提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法。通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果。在所提出的... 提出了一种基于小波分解和人工神经网络(ANN)的电力系统短期负荷预测方法。通过小波变换把负荷序列分解为不同频段的子序列,再对这些子序列分别采用相匹配的人工神经网络模型进行预测,最后综合得到负荷序列的最终预测结果。在所提出的方法中小波分解能够提取负荷的一些周期性和非线性特征,并对其进行进一步细分,根据其子序列各自所具有的规律采用相应的预测方法;而ANN对于处理非线性及无法显示明确规律的问题具有优势。经实例验证,与传统方法相比该方法具有很高的预测精度和较强的适应能力。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 小波分解 人工神经网络 时间序列法 回归分析法
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RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用 被引量：46
10
作者 陈泽淮 张尧 武志刚 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期15-19,共5页
根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模... 根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型。实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 数据预处理 人工神经网络 径向基函数
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基于人工神经网络的天然林生物量遥感估测 被引量：47
11
作者 王立海 邢艳秋 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期261-266,共6页
基于LandsatTM遥感图像,以吉林省汪清天然林区为例,应用B-P神经网络建立了森林生物量非线性遥感模型系统.除采用遥感数据外,该系统还引入了地形因子(海拔、坡度、坡向、立地类型等)作为模型自变量.通过压缩输入数据和增强网络训练学习... 基于LandsatTM遥感图像,以吉林省汪清天然林区为例,应用B-P神经网络建立了森林生物量非线性遥感模型系统.除采用遥感数据外,该系统还引入了地形因子(海拔、坡度、坡向、立地类型等)作为模型自变量.通过压缩输入数据和增强网络训练学习算法等措施,对标准B-P神经网络进行了增强.模型仿真结果表明:增强型B-P神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型,模型预测结果能真实合理地反映实际情况.针叶林、阔叶林和针阔混交林的生物量遥感模型系统仿真结果的平均相对误差分别为-1.47%、2.38%和3.56%,平均相对误差绝对值分别为6.33%、8.46%和8.91%,预估效果较理想.应用该模型系统生成了研究区的森林生物量定量分布图,其总体精度为88.04%. 展开更多
关键词 天然林 生物量 遥感 估测 模型 人工神经网络
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基于人工神经网络的架空柔性直流电网故障检测方法 被引量：50
12
作者 杨赛昭 向往 +4 位作者 张峻榤 饶宏 许树楷 黄润鸿 文劲宇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期4416-4429,共14页
快速可靠的故障保护方案是架空柔直电网在发展过程中所面临的一大技术挑战。针对现有故障检测方法存在阈值选取困难、对高阻故障不灵敏、故障选极等功能不完善、检测时间长的问题,提出基于人工神经网络(artificialneural network,ANN)... 快速可靠的故障保护方案是架空柔直电网在发展过程中所面临的一大技术挑战。针对现有故障检测方法存在阈值选取困难、对高阻故障不灵敏、故障选极等功能不完善、检测时间长的问题,提出基于人工神经网络(artificialneural network,ANN)的架空柔直电网快速故障检测方法。首先,通过快速傅里叶变换分析暂态电压的频率特性,并利用小波变换和相模变换提取故障特征量,得到ANN的输入数据;然后,通过大量离线仿真数据对ANN的隐藏层单元进行训练;从而根据ANN的输出结果实现母线故障与线路故障的检测,并给直流断路器下发开断指令。最后,在PSCAD/EMTDC平台下搭建了四端MMC直流电网的电磁暂态模型,通过大量仿真,验证所提方法在故障识别、故障选极方面的有效性。 展开更多
关键词 架空柔直电网 人工神经网络 故障识别 故障选极 线路故障 母线故障
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基于主成分分析的径向基函数神经网络在电力系统负荷预测中的应用 被引量：41
13
作者 赵杰辉 葛少云 刘自发 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期35-37,40,共4页
径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方... 径向基函数(RBF)神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,文中提出了一种应用于电力负荷预测的改进 RBF 神经网络新方法。具体是利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降的问题。最后通过某省的实际算例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 径向基函数 神经网络 主成分分析
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矿井通风系统安全评价方法及发展趋势 被引量：42
14
作者 李润求 施式亮 彭新 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2008年第1期112-118,共7页
对国内矿井通风系统安全评价技术常用的模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联度分析法、未确知测度评价法、人工神经网络评价法等进行分析和比较,给出了各种方法的数学原理和评价程序与步骤。然后,介绍多种评价方法相结合的复合评价模... 对国内矿井通风系统安全评价技术常用的模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联度分析法、未确知测度评价法、人工神经网络评价法等进行分析和比较,给出了各种方法的数学原理和评价程序与步骤。然后,介绍多种评价方法相结合的复合评价模型及其应用。最后,分析和探讨了评价方法及其应用中存在评价指标与权重标准不统一、多种评价方法对同一资料的评价结果存在差异、缺乏评价支持软件系统等方面的问题;指出安全评价应引入非线性科学等交叉学科理论和开展基于方法集的综合集成评价研究;建立科学合理的评价指标体系和综合集成评价的决策支持系统,形成"人-机-环境-评价对象"一体化评价模式。 展开更多
关键词 安全评价 评价方法 通风系统 矿井 人工神经网络(ann) 非线性理论
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基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型 被引量：40
15
作者 李向阳 程春田 林剑艺 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期354-359,共6页
本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上,研究了双牌水库水文预报的不确定性,建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型,并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数。通过对双牌水库历史洪水的研... 本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上,研究了双牌水库水文预报的不确定性,建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型,并通过Markov链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数。通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明,基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度,而且为防洪决策提供了更多的信息,使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量的估计各种决策的风险和后果。 展开更多
关键词 概率水文预报 不确定性 MCMC BP神经网络
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基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测 被引量：41
16
作者 牛东晓 魏亚楠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期54-57,共4页
提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模... 提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。 展开更多
关键词 负荷预测 组合预测 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 人工神经网络 支持向量机 模糊神经网络 相似日
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人体舒适度指数在短期电力负荷预测中的应用 被引量：36
17
作者 秦海超 王玮 +1 位作者 周晖 王林 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2006年第2期63-66,共4页
针对地区电网负荷易受多种气象因素影响的特点,引入人体舒适度这一气象新概念,综合分析天气因素对用电负荷的影响,并在人工神经网络法短期电力负荷预测的输入单元中,以人体舒适度指数代替温度、风速、相对湿度。经长春电网实际数据预测... 针对地区电网负荷易受多种气象因素影响的特点,引入人体舒适度这一气象新概念,综合分析天气因素对用电负荷的影响,并在人工神经网络法短期电力负荷预测的输入单元中,以人体舒适度指数代替温度、风速、相对湿度。经长春电网实际数据预测计算,证明此方法与引入人体舒适度指数前相比,可减少输入单元的个数,提高负荷预测精度。 展开更多
关键词 人体舒适度指数 人工神经网络 负荷预测
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经验模态分解法在大气时间序列预测中的应用 被引量：38
18
作者 玄兆燕 杨公训 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期97-101,共5页
介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法,该方法应有Hilbert-Huang变换的核心内容—经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)对非平稳时间序列进行分解,以降低被预测信号中的非平稳性,利用神经网络对分解后的各分... 介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法,该方法应有Hilbert-Huang变换的核心内容—经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)对非平稳时间序列进行分解,以降低被预测信号中的非平稳性,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测结果叠加.利用该方法对石家庄市年逐月降水量进行预测,预测结果显示,其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高. 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 预测 非平稳性 非线性 经验模态分解法(EMD) 人工神经网络(ann) 时间序列
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基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断技术研究 被引量：37
19
作者 王志 艾延廷 沙云东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第S1期168-171,共4页
本文提出了一种基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断方法,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法,并利用某型航空发动机整机振动数据作为数据样本,建立了基于人工神经网络的发动机故障诊断模型。应用MATLAB语言编程计算,结果... 本文提出了一种基于BP神经网络的航空发动机整机振动故障诊断方法,详细阐述了该方法的数学原理及其实现算法,并利用某型航空发动机整机振动数据作为数据样本,建立了基于人工神经网络的发动机故障诊断模型。应用MATLAB语言编程计算,结果表明,该方法具有学习速度快、噪声抑制力强等特点,而且诊断准确,大大降低了虚警率,对于航空发动机的整机振动故障诊断研究有重要意义。 展开更多
关键词 航空发动机 人工神经网络 整机振动 故障诊断 MATLAB
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基于神经网络的土地荒漠化信息提取方法研究 被引量：29
20
作者 乔平林 张继贤 林宗坚 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期58-62,共5页
土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果。区域荒漠化信息的提取技术研究是荒漠化研究进一步深入的关键,根据土地荒漠化的遥感探测机理,应用神经网络技术,利... 土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果。区域荒漠化信息的提取技术研究是荒漠化研究进一步深入的关键,根据土地荒漠化的遥感探测机理,应用神经网络技术,利用了TM卫星遥感数据中的可见光、热红外和植被指数(NDVI)数据,建立了相应的BP神经网络的土地荒漠化信息的自动提取模型。实验应用表明,基于人工神经网络方法提取土地荒漠化发生的地点和范围等信息,其精度可达到84%。因此,应用人工神经网络方法提取土地荒漠化信息是切实可行的,并具有可推广价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 土地荒漠化 信息提取技术 BP模型 TM影像 NDVI
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