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基于极限学习机的脉动风速快速预测方法
被引量：
6
1
作者
李春祥
迟恩楠
李正农
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期1719-1723,共5页
提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函...
提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函数最小二乘支持向量(PSO-MK-LSSVM)和误差反传神经网络(PSO-BP)对比,验证了ELM模型的有效性.数值结果表明,与PSO-MK-LSSVM和PSO-BP相比,无论在预测精度还是计算速度上,ELM模型都具有显著的优势.
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关键词
极限学习机
脉动风速
预测
最小二乘支持向量机
误差反传神经网络
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职称材料
基于人工神经网络的制造执行系统软件构件库构件提取方法研究
被引量：
4
2
作者
任守纲
王宁生
+1 位作者
蔡宗琰
钱晓明
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第12期1059-1062,共4页
为了提高从软件构件库中搜索构件的速度和准确率 ,利用误差反向传播神经网络 (BP网络 )研究了构件的搜索问题。针对制造执行系统软件构件的特点 ,提出一个基于刻面的制造执行系统软件构件表示模型。在此基础上 ,建立了在构件刻面空间和...
为了提高从软件构件库中搜索构件的速度和准确率 ,利用误差反向传播神经网络 (BP网络 )研究了构件的搜索问题。针对制造执行系统软件构件的特点 ,提出一个基于刻面的制造执行系统软件构件表示模型。在此基础上 ,建立了在构件刻面空间和构件标识之间进行匹配的BP网络模型 ,并详细研究了该BP网络模型的结构、算法、输入 /输出参数处理等问题。最后 ,通过一个构件库原型系统进行了验证。
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关键词
软件构件
制造执行系统(MES)
误差反向传播神经网络(
bp
网络)
构件表示模型
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职称材料
题名
基于极限学习机的脉动风速快速预测方法
被引量：
6
1
作者
李春祥
迟恩楠
李正农
机构
上海大学土木工程系
湖南大学土木工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第11期1719-1723,共5页
基金
国家自然科学基金(51378304)资助项目
文摘
提出基于极限学习机(ELM)的脉动风速预测新模型.运用自回归滑动平均模型生成脉动风速数据库,并将其分为训练集和测试集.采用ELM对训练集进行学习训练,建立回归模型,从而实现对测试集风速的泛化预测.经与基于粒子群优化(PSO)的混合核函数最小二乘支持向量(PSO-MK-LSSVM)和误差反传神经网络(PSO-BP)对比,验证了ELM模型的有效性.数值结果表明,与PSO-MK-LSSVM和PSO-BP相比,无论在预测精度还是计算速度上,ELM模型都具有显著的优势.
关键词
极限学习机
脉动风速
预测
最小二乘支持向量机
误差反传神经网络
Keywords
extreme
learning
machines
fluctuating
wind
velocity
forecasting
least
squares
support
vector
machines
error
back
-
propagation
neural
network
（
bp
）
分类号
TU311 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
基于人工神经网络的制造执行系统软件构件库构件提取方法研究
被引量：
4
2
作者
任守纲
王宁生
蔡宗琰
钱晓明
机构
南京航空航天大学CIMS工程研究中心
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004年第12期1059-1062,共4页
基金
国家 8 63高技术研究发展计划资助项目 (863 -5 11-910 -4 0 3 )
文摘
为了提高从软件构件库中搜索构件的速度和准确率 ,利用误差反向传播神经网络 (BP网络 )研究了构件的搜索问题。针对制造执行系统软件构件的特点 ,提出一个基于刻面的制造执行系统软件构件表示模型。在此基础上 ,建立了在构件刻面空间和构件标识之间进行匹配的BP网络模型 ,并详细研究了该BP网络模型的结构、算法、输入 /输出参数处理等问题。最后 ,通过一个构件库原型系统进行了验证。
关键词
软件构件
制造执行系统(MES)
误差反向传播神经网络(
bp
网络)
构件表示模型
Keywords
software
component
manufacturing
execution
system
(MES)
error
back
propagation
neural
network
(
bp
network
)
component
representation
model
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于极限学习机的脉动风速快速预测方法
李春祥
迟恩楠
李正农
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
基于人工神经网络的制造执行系统软件构件库构件提取方法研究
任守纲
王宁生
蔡宗琰
钱晓明
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2004
4
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职称材料
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