Elman递归神经网络在结构分析中的应用 被引量：3

1

作者 雷铁安 吴作伟 杨周妮 《电力机车与城轨车辆》 2004年第5期56-58,共3页

给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态... 给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态特性。 展开更多

关键词 ELMAN神经网络 多层神经网络 动态递归网络 网络结构 桁架结构

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Elman动态递归神经网络在陀螺仪系统建模中的应用 被引量：2

2

作者 罗姣妍 石泉 乐慧康 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1999年第4期78-81,共4页

本文针对Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络的特点，提出了一种基于Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络建立陀螺仪系统模型的方法。文中给出了Ｅｌｍａｎ 网络的网络结构和学习方法，并对建立起的网络模型进行了仿真，仿真结果表明，该方法是可行的。

关键词 ELMAN神经网络 陀螺仪系统 动态递归网络

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状态延迟输入神经网络及其在机器人定位监督控制中的应用 被引量：4

3

作者 姜春福 余跃庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2003年第2期229-232,共4页

对复合输入动态递归网络作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟输入动态递归神经网络 (State Delay Input Dynamical Recurrent Neural Networks)。这种具有新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权... 对复合输入动态递归网络作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟输入动态递归神经网络 (State Delay Input Dynamical Recurrent Neural Networks)。这种具有新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的含义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确。网络增加了输入输出层前一步的状态信息 ,使其收敛速度和泛化能力与其他常用网络结构相比 ,均有明显提高 ,增强了系统实时控制的可能性。本文将该网络用于机器人定位监督控制系统中 ,通过利用神经网络建立起被控对象的逆模型 ,与传统 PD控制器结合 ,确保了控制系统的稳定性 ,有效地提高系统的精度和自适应能力。 展开更多

关键词 动态递归网络 监督控制 机器人

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基于改进动态递归神经网络的交通量短时预测方法 被引量：4

4

作者 杨庆芳 张彪 高鹏 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期887-891,共5页

针对已有基于改进动态递归神经网络预测方法的不足,并充分考虑交通流本身所存在的复杂性、非线性和不确定性特点,提出了一种基于可变增益Elman神经网络的交通量短时预测方法。该方法通过引入一个基于实时误差分析的可变增益因子,实现了... 针对已有基于改进动态递归神经网络预测方法的不足,并充分考虑交通流本身所存在的复杂性、非线性和不确定性特点,提出了一种基于可变增益Elman神经网络的交通量短时预测方法。该方法通过引入一个基于实时误差分析的可变增益因子,实现了网络的实时更新。通过长春市人民大街的实测数据对方法进行了验证。试验结果表明,本文方法在网络收敛时间和预测精度方面均优于已有的基于Elman神经网络的预测模型。 展开更多

关键词 交通运输工程 交通流量预测 动态递归网络 可变增益因子

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神经模糊组合预报冷连轧机轧制力 被引量：4

5

作者 贾春玉 刘宏民 邱格君 《燕山大学学报》 CAS 2005年第3期196-200,共5页

采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是... 采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是有效的,预报精度优于传统方法。预报结果的相对误差限制在±4%以内,实现了冷连轧机轧制力的高精度预报。 展开更多

关键词 冷连轧机 Elman动态递归网络 轧制力 模糊控制 预报模型

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基于模糊修正的Elman动态递归网络板形高精度预报 被引量：1

6

作者 贾春玉 刘宏民 邱格君 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第13期1142-1145,共4页

采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机板形预报模型。进而将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入板形预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性。仿真结果表明,该方法有效且预报精度优于BP网络... 采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机板形预报模型。进而将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入板形预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性。仿真结果表明,该方法有效且预报精度优于BP网络方法。预报结果的相对误差限制在±3%以内,实现了冷连轧机板形的高精度预报。 展开更多

关键词 冷连轧机 板形 预报模型 Elman动态递归网络 模糊控制

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基于DRNN的直线永磁同步电机精密位置控制 被引量：7

7

作者 周振雄 杨建东 曲永印 《机床与液压》 北大核心 2008年第8期248-251,共4页

对直线永磁同步电机伺服系统提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的IP位置控制方案。在对比干扰观测器前馈IP位置控制器的基础上,利用动态对角递归网络(DRNN)具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点... 对直线永磁同步电机伺服系统提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的IP位置控制方案。在对比干扰观测器前馈IP位置控制器的基础上,利用动态对角递归网络(DRNN)具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出DRNN非线性补偿器,并提出一种改进的RPE学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。仿真表明该方案能明显改善位置跟踪精度并增强系统鲁棒性。 展开更多

关键词 直线永磁同步电机 动态对角递归网络 RPE算法

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基于动态对角递归网络的变压器故障诊断 被引量：2

8

作者 段慧达 王建南 白晶 《微计算机信息》 北大核心 2007年第06S期214-215,共2页

本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收... 本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收敛性及增量学习能力。最后,仿真诊断实例表明了应用这种方法实现的变压器故障诊断系统的有效性。 展开更多

关键词 动态对角递归网络 递推预报误差 故障诊断 气相色谱分析法

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基于动态对角递归网络的变压器故障诊断 被引量：3

9

作者 段慧达 王建南 白晶 《微计算机信息》 北大核心 2006年第11S期6-7,38,共3页

本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收... 本文介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练。同时,将动态对角递归网络引入到电力变压器的故障诊断中,通过改良三比值方法来实现故障诊断,提高了神经网络故障诊断收敛性及增量学习能力。最后,仿真诊断实例表明了应用这种方法实现的变压器故障诊断系统的有效性。 展开更多

关键词 动态对角递归网络 递推预报误差 故障诊断 气相色谱分析法

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动态对角递归网络在变压器故障诊断中的应用 被引量：1

10

作者 段慧达 刘学军 白晶 《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第4期11-13,共3页

介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值... 介绍了动态对角递归网络,并针对BP算法收敛慢的缺点,提出了递推预报误差学习算法。利用该算法对神经网络的权值和域值进行训练,有效地提高神经网络的收敛性及增量学习能力。将动态对角递归网络应用到变压器的故障诊断中,利用改良三比值方法来实现诊断,建立了诊断的模型。利用部分数据进行了训练及故障诊断的仿真,结果表明了利用该方法进行变压器故障诊断的有效性。 展开更多

关键词 动态对角递归网络 递推预报误差 故障诊断 气相色谱分析法 BP算法

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基于对角递归网络补偿器的直线永磁同步电机伺服系统

11

作者 周振雄 杨建东 曲永印 《煤矿机械》 北大核心 2008年第4期127-130,共4页

针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一... 针对直线永磁同步电机伺服系统负载阻力扰动、动子质量变化等扰动提出了一种基于动态对角递归网络补偿器的位置伺服控制方案。利用动态对角递归网络具有内部反馈结构和动态映射能力对系统参数变化和扰动具有较强鲁棒性的特点,设计出一种新型非线性补偿器,并利用一种改进的递推预报误差学习算法加快权值调整速度、节约在线训练时间。 展开更多

关键词 直线永磁同步电机 动态对角递归网络 递推预报误差学习算法

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进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识 被引量：21

12

作者 葛宏伟 梁艳春 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期511-519,共9页

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两... 建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 计算机系统结构 控制理论 计算智能 动态递归神经网络 非线性系统辨识

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基于动态神经网络非线性结构辨识的研究 被引量：9

13

作者 魏民祥 闫桂荣 沈亚鹏 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第2期110-113,共4页

利用 Elman动态递归神经网络 ,对非线性结构进行黑箱辨识 ,建立了它的非线性状态方程 ;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明 ,动态递归网络模型优于传统辨识模型 ,适于非线性、不确定结构的辨识。

关键词 非线性结构 动态递归神经网络 辨识 结构振动

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基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识 被引量：13

14

作者 高钦和 王孙安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期87-89,共3页

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的... 研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。 展开更多

关键词 非线性系统辨识 动态系统 动态递归神经网络 ELMAN网络

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一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法 被引量：12

15

作者 徐启华 丁兆奎 毕训银 《淮海工学院学报（自然科学版）》 CAS 2003年第4期14-17,共4页

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动... 智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力 ,因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 交通流量 实时预测模型 遗传算法

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一种新型的动态递归神经网络及其算法 被引量：6

16

作者 焦嵩鸣 韩璞 周黎辉 《计算机仿真》 CSCD 2002年第5期64-66,共3页

通过对Elman网络的研究 ,提出了一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络 ,并给出了其算法。通过在系统辨识中的应用表明 ,该网络收敛速度快 ,模型精度高 ,具有较为广阔的应用前景。

关键词 动态递归神经网络 算法 ELMAN网络 自反馈系数

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基于动态递归神经网络的超磁致伸缩驱动器精密位移控制 被引量：11

17

作者 曹淑瑛 郑加驹 +2 位作者 王博文 黄文美 颜威利 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期106-111,共6页

由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移... 由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移跟踪控制。DRNN控制器是根据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线学习GMA的逆滞回模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随机械负载、输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的精密控制。 展开更多

关键词 超磁致伸缩驱动器 滞回非线性 反馈误差学习 动态递归神经网络 实时补偿控制

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基于动态递归网的无刷直流电动机自适应逆控制 被引量：4

18

作者 郝晓弘 邵辉 +1 位作者 胡冷石 杨新华 《计算机仿真》 CSCD 2002年第1期101-103,共3页

该文给出了基于动态递归神经网络的无刷直流电动机自适应逆控制方案 ,它可以处理电机非线性、变参数的影响。通过使用动态递归网实现了对象逆动态模型的在线控制 ,分析和仿真表明这种方法具有较好的自适应性及良好的收敛性能 ,且具有灵... 该文给出了基于动态递归神经网络的无刷直流电动机自适应逆控制方案 ,它可以处理电机非线性、变参数的影响。通过使用动态递归网实现了对象逆动态模型的在线控制 ,分析和仿真表明这种方法具有较好的自适应性及良好的收敛性能 ,且具有灵活、简单、方便等特点 。 展开更多

关键词 无刷直流电动机 动态递归神经网络控制 直接自适应逆控制

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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识 被引量：12

19

作者 张冬妍 胡昆仑 赵真非 《森林工程》 北大核心 2003年第6期10-12,共3页

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递... 木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 木材干燥 辨识 仿真 状态-输出模型

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PID型Elman网络及在动态系统辨识中的应用研究 被引量：11

20

作者 漆为民 程远楚 +1 位作者 姬巧玲 蔡维由 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1197-1200,共4页

首先介绍普通改进E lm an动态递归神经网络的结构,重点讨论一种具有P ID特性的E lm an神经网络及其学习算法,并将改进E lm an网络和P ID型E lm an网络分别用于动态系统的辨识.无论是理想的数学模型还是实际工业模型,计算机仿真结果均证... 首先介绍普通改进E lm an动态递归神经网络的结构,重点讨论一种具有P ID特性的E lm an神经网络及其学习算法,并将改进E lm an网络和P ID型E lm an网络分别用于动态系统的辨识.无论是理想的数学模型还是实际工业模型,计算机仿真结果均证明,将P ID型网络用于动态系统辨识具有更好的逼近效果. 展开更多

关键词 动态递归神经网络 PID型Elman网络 动态系统辨识

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