基于Bouc-wen模型的阻尼器建模仿真

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作者 周鑫林 杨洪永 张强 《家电科技》 2022年第2期110-113,共4页

阻尼器是一个强非线性迟滞系统,难以用简单的数学模型对其进行表达。为解决这一问题,应用Bouc-wen模型对阻尼器进行建模用以描述阻尼器的特性。Bouc-wen模型已经广泛应用于描述材料和结构对作用力的迟滞响应。首先,为确定阻尼器的非线... 阻尼器是一个强非线性迟滞系统,难以用简单的数学模型对其进行表达。为解决这一问题,应用Bouc-wen模型对阻尼器进行建模用以描述阻尼器的特性。Bouc-wen模型已经广泛应用于描述材料和结构对作用力的迟滞响应。首先,为确定阻尼器的非线性特性,通过实验测试,得到阻尼器在不同频率和振幅激励下的迟滞特性曲线。通过这些数据Bouc-wen模型的参数能够被辨识出来。分别应用遗传算法与神经网络这两种不同的算法对Bouc-wen模型的参数进行辨识。比较这两种算法,仿真结果表明神经网络的逼近误差更小,比遗传算法的效率更高。 展开更多

关键词 阻尼器 径向rbf 参数辨识 BOUC-WEN模型 迟滞性

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基于QPSO-RBF的瓦斯涌出量预测模型 被引量：32

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作者 潘玉民 邓永红 +1 位作者 张全柱 薛鹏骞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期29-34,共6页

为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型。该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适... 为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型。该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适应值参数。其中,RBF网络选取5-3-1的精简结构,采用5个变量作为影响因子预测瓦斯涌出量。结果表明,经QPSO优化后的RBF网络模型预测结果稳定且唯一,其泛化指标平均相对变动值(ARV)为0.012 2。与PSO-RBF、RBF模型预测结果比较,QPSO-RBF模型的泛化能力和网络训练速度优于前2种;预测精度约为PSO-RBF模型的1.5倍、RBF模型的4倍。 展开更多

关键词 量子粒子群(QPSO)算法 径向基(rbf) QPSO-rbf模型 泛化能力 瓦斯涌出量

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化工数据预处理及其在建模中的应用 被引量：17

3

作者 赵恒平 俞金寿 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期223-226,共4页

对化工数据预处理问题进行了研究,阐述了化工数据智能建模中辅助变量选择、数据采集、数据校正、输入数据降维等各种数据预处理的思路与方法。仿真实验表明:对数据进行有效的预处理,可以改善模型的精确度。

关键词 数据预处理 线性平滑 主成分分析(PCA) 径向基函数rbf 丙烯腈

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EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用 被引量：23

4

作者 胡劲松 杨世锡 《机械强度》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期894-899,共6页

把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明... 把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decompo-sition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果。该研究成果能广泛用于信号时频分析领域。 展开更多

关键词 经验模态分解(EMO)方法 径向基(rbf)神经网络预测 数据延拓 时频分析

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基于RBF神经网络模糊PID控制的电液伺服系统 被引量：19

5

作者 赵岩 周秦源 +2 位作者 邵念锋 卢日荣 胡贤哲 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第2期244-249,共6页

采用普通PID控制的复杂电液伺服控制系统(液压驱动的控制系统)存在控制柔顺性不佳的问题,达不到理想的控制效果,为了提高电液伺服系统的控制特性,提出了一种基于径向基神经网络(RBF)模糊PID的控制策略。首先,理论推导了伺服阀控液压缸... 采用普通PID控制的复杂电液伺服控制系统(液压驱动的控制系统)存在控制柔顺性不佳的问题,达不到理想的控制效果,为了提高电液伺服系统的控制特性,提出了一种基于径向基神经网络(RBF)模糊PID的控制策略。首先,理论推导了伺服阀控液压缸的状态空间方程,建立了液压系统相关的数字模型;然后,在普通PID控制策略的基础上,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的模糊PID控制策略,并结合电液伺服系统的特性,调整了其模糊控制规则;最后,在空载和负载两种工况下,对该电液伺服系统进行了MATLAB/Simulink仿真,并对基于不同控制策略的电液伺服系统的特性进行了对比分析,验证了基于径向基(RBF)神经网络的模糊PID控制策略的优越性。研究结果表明:在空载工况下,普通PID控制和模糊PID控制的响应速度都在10 s以上,超调量较大,且加入负载后调整时间较长,对于负载干扰后的恢复能力较差;而RBF神经网络模糊PID控制在空载工况下的控制响应速度仅为4.23 s,超调量降低为4.16%,加入负载后,整定2.56 s后即可回归稳定状态;基于RBF神经网络模糊PID控制策略的抗干扰性更好、鲁棒性更强,可以更好地满足电液伺服系统的控制要求。 展开更多

关键词 电液伺服系统 径向基(rbf)神经网络 模糊PID控制 MATLAB/SIMULINK仿真

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基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估 被引量：15

6

作者 王彬 徐秀丽 +2 位作者 李雪红 李枝军 张建东 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期164-168,共5页

为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自... 为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。 展开更多

关键词 钢筋混凝土桥梁 安全性评估 径向基(rbf)神经网络 自适应模糊推理 专家评估

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水电站泄流诱发厂房结构振动响应预测 被引量：10

7

作者 徐国宾 韩文文 +1 位作者 王海军 章环境 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期196-202,共7页

水流强烈紊动能够诱发水工建筑物的振动破坏.为尽可能减小失事危险,确保大坝安全运行,寻求某种方法利用较少的实测数据全面掌握水电站的振动状况成为关键.分别将粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)和果蝇优化算法(FOA)与径向基(RBF)神... 水流强烈紊动能够诱发水工建筑物的振动破坏.为尽可能减小失事危险,确保大坝安全运行,寻求某种方法利用较少的实测数据全面掌握水电站的振动状况成为关键.分别将粒子群优化(PSO)算法、遗传算法(GA)和果蝇优化算法(FOA)与径向基(RBF)神经网络相结合,来优化RBF扩展参数.根据某水电站泄洪表孔、排沙孔泄流时的现场实测数据,运用主成分分析法选择对厂房结构振动影响程度较大的足够多且不多余的关键因子构建神经网络,来预测厂房结构在其他未知工况下的振动情况.结果表明:PSO-RBF、GA-RBF和FOA-RBF这3种方法预测效果均良好,适合运用于泄流诱发水电站厂房结构振动响应的预测研究中,其中FOA-RBF方法的稳定性及泛化能力最强,可为其他类型电站的振动研究提供参考. 展开更多

关键词 水电站 厂房振动 粒子群优化(PSO)算法 遗传算法(GA) 果蝇优化算法(FOA) 径向基(rbf)神经网络 主成分分析

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基于径向基神经网络的发动机故障诊断技术 被引量：9

8

作者 谢春丽 王宇超 张博淋 《森林工程》 2019年第6期61-66,共6页

发动机是汽车动力系统的重要组成部分,其正常运转对驾驶员及乘员安全起着至关重要的作用。基于传统BP神经网络发动机的故障诊断技术具有收敛速度慢、诊断精确度低等劣势,为了提高诊断准确度,本文利用径向基(RBF)神经网络模型对汽车发动... 发动机是汽车动力系统的重要组成部分,其正常运转对驾驶员及乘员安全起着至关重要的作用。基于传统BP神经网络发动机的故障诊断技术具有收敛速度慢、诊断精确度低等劣势,为了提高诊断准确度,本文利用径向基(RBF)神经网络模型对汽车发动机故障位置及类型进行诊断。通过元征X-431汽车故障诊断仪采集发动机在多种不同工况下故障试验的数据并做归一化处理,将试验数据作为神经网络的输入,将发动机正常运转和8种常见故障类型作为输出,建立RBF神经网络模型进行训练。对多种实测的故障数据进行测试和识别,验证所提出的算法的准确性,结果表明此方法对发动机故障诊断的准确率可以达到90%,为汽车发动机故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 径向基(rbf)神经网络 发动机 故障诊断 X-431诊断仪 数据采集

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基于个性化行为模型的驾驶疲劳识别方法 被引量：7

9

作者 楚文慧 吴超仲 +2 位作者 张晖 杨曼 李思瑶 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期43-48,共6页

为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基（RBF）神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根... 为提高疲劳驾驶状态的识别精度,应考虑驾驶人之间的个体差异。以实车驾驶试验条件下车道保持行为中的车速和车道偏离值为输入,以方向盘转角为输出,基于径向基（RBF）神经网络针对每个驾驶人构建正常驾驶状态下的车道保持行为模型,并根据残差对模型的拟合及预测效果进行评价;将疲劳驾驶状态下的车速和车道偏离值输入到上述驾驶行为模型中,可得到模型预测的方向盘转角值,通过分析预测值与实际方向盘转角之间的差异,研究疲劳对驾驶人行为的影响;将预测残差作为输入,建立基于支持向量机（SVM）的疲劳驾驶状态辨识模型。结果表明：所建立的RBF神经网络-SVM识别模型对不同驾驶人疲劳驾驶状态的平均识别率达85%。 展开更多

关键词 个性化驾驶 径向基(rbf)神经网络 驾驶行为建模 疲劳驾驶 支持向量机(SVM) 实车试验

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基于EMD和Teager能量算子的电缆局部放电辨识 被引量：7

10

作者 刘波 孟祥震 +3 位作者 迟鹏 聂鹏飞 丁然 梁睿 《电力工程技术》 2020年第5期36-42,共7页

交联聚乙烯(XLPE)电缆在矿区电网中普遍使用,因运行环境恶劣,电缆局部放电(PD)现象时有发生。首先,针对矿区电缆的PD辨识问题,对PD信号在XLPE电缆中的传播特性进行研究。其次,根据其传播特性,提出利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算... 交联聚乙烯(XLPE)电缆在矿区电网中普遍使用,因运行环境恶劣,电缆局部放电(PD)现象时有发生。首先,针对矿区电缆的PD辨识问题,对PD信号在XLPE电缆中的传播特性进行研究。其次,根据其传播特性,提出利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子相结合的方法,对电缆两端测量点处PD信号的初始波头进行辨识,该方法大大提升了波头辨识的抗噪声干扰能力。然后,采用径向基(RBF)神经网络对训练样本进行训练,结合PD信号到达电缆两端测量点的时间差,实现XLPE电缆PD精确定位。最后,通过搭建PSCAD/EMTDC电缆仿真电路验证了所提方法 PD辨识精度高、辨识误差小的结论。 展开更多

关键词 电缆 局部放电(PD)辨识 经验模态分解(EMD) TEAGER能量算子 径向基(rbf)神经网络

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混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制 被引量：7

11

作者 陈弈澄 齐瑞云 +1 位作者 张嘉芮 王焕杰 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期216-227,共12页

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器,研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题,以及进一步提高系统控制性能,设计了一种高性能滑模控制策略。首先,考虑模... 针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器,研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题,以及进一步提高系统控制性能,设计了一种高性能滑模控制策略。首先,考虑模型不确定性,建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程;其次,基于改进型条件积分滑模面和径向基(RBF)神经网络设计了控制律,结合自适应方法在线估计不确定参数;接着,将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量,即太阳帆姿态角和太阳电推进力;最后,数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性,减小了轨道位置超调,并且混合推进相比于单一太阳帆推进,在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级,相比于单一太阳电推进,一年可以节省约89.6%的推进剂。 展开更多

关键词 混合小推力 太阳帆 日心悬浮轨道 条件积分滑模面 径向基(rbf)神经网络 自适应控制

原文传递

基于先验知识的弓网接触电阻预测模型精度提升方法

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作者 时光 陈翼喆 +1 位作者 李莹 张国威 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第14期4535-4546,共12页

高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流... 高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流对接触电阻的影响,并进一步结合表面形貌特征,分析了磨损机制、电弧放电与接触电阻演变规律之间的关系。其次为了预测不同工况下的接触电阻,建立了径向基(RBF)神经网络回归模型,通过在模型训练中融入先验知识和采用改进的食肉植物优化算法(ICPA)优化RBF神经网络超参数,提升弓网接触电阻预测模型的精度。有、无先验知识的ICPA-RBF模型预测性能对比仿真结果表明,两类先验知识分别有助于提高模型的收敛速度和预测精度。最后采用假设检验验证了模型的有效性。 展开更多

关键词 接触电阻 先验知识 径向基(rbf)神经网络 食肉植物算法 假设检验

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基于等效电路模型RBF网络的电池容量快速预测 被引量：1

13

作者 刘虹灵 别传玉 +3 位作者 宋华伟 张宇平 李晨威 高标 《稀有金属》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期915-922,共8页

针对退役动力电池容量一致性分选问题,提出了一种对退役电池放电容量快速预测的方法,该方法主要是通过在选取合适的等效电路模型以及电池荷电状态(SOC)下,将退役电池测试的交流阻抗谱(EIS)结合等效电路模型用ZSimpWin软件进行拟合,由此... 针对退役动力电池容量一致性分选问题,提出了一种对退役电池放电容量快速预测的方法,该方法主要是通过在选取合适的等效电路模型以及电池荷电状态(SOC)下,将退役电池测试的交流阻抗谱(EIS)结合等效电路模型用ZSimpWin软件进行拟合,由此获得表征电池内部状态的等效电路模型中的各个特征参数,并且利用径向基(RBF)神经网络建立了各个特征参数与退役电池放电容量的神经网络模型,并对退役电池的放电容量进行了预测。结果表明:将电池放电至80%SOC状态下利用LR(CR)(C(WR))(L为电感,R为电阻,C为电容,W为Warburg阻抗元件)等效电路模型对EIS进行拟合的结果最好,是获取电池特征参数的有效途径,并且通过RBF神经网络建立了各个特征参数与电池放电容量关系的神经网络模型,该模型对电池放电容量预测的最大误差不超过0.6503 Ah。 展开更多

关键词 交流阻抗谱(EIS) 等效电路模型 径向基(rbf)神经网络 快速预测

原文传递

基于Hu不变矩和径向基神经网络的太阳镜镜片瑕疵图像分类系统 被引量：1

14

作者 王昕 杨钰萍 +4 位作者 何嘉玮 廖志鹏 黄宇宸 范贤光 许英杰 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期629-637,共9页

现有的镜片瑕疵分类主要针对光学玻璃镜片和树脂镜片,与太阳镜镜片的生产原料和工艺存在差异,导致两者的瑕疵类型也有所不同,因此现有的镜片检测机不能直接应用于太阳镜镜片的检测.为了满足生产需求,实现工业自动化检测,本文利用基于机... 现有的镜片瑕疵分类主要针对光学玻璃镜片和树脂镜片,与太阳镜镜片的生产原料和工艺存在差异,导致两者的瑕疵类型也有所不同,因此现有的镜片检测机不能直接应用于太阳镜镜片的检测.为了满足生产需求,实现工业自动化检测,本文利用基于机器视觉检测技术的CMOS传感器工业相机、双远心镜头、LED灯搭建了镜片图像采集系统,并融合图像处理算法,将七个Hu矩不变量作为互补特征,采用径向基神经网络模型开发了太阳镜镜片瑕疵图像分类系统.实验表明,使用Hu不变矩特征提取算法的分类方法可有效提高分类准确率,该方法的准确率为94.56%.和BP等其他神经网络结构相比,准确率也更高.因此,该系统被证明是可行和有效的. 展开更多

关键词 太阳镜镜片 瑕疵分类 机器视觉 HU不变矩 径向基(rbf)神经网络

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RBF人工神经网络拓扑结构定义与解的唯一性证明 被引量：4

15

作者 陈廷勇 殷树友 林和平 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期30-35,共6页

以RBF人工神经网络为例,通过引入透明人工神经元的定义,提高了人工神经网络拓扑结构表述方面的一致性,证明了人工神经网络解的唯一性与确定性,提出了训练算法的非随机性和学习速率的最佳选择.

关键词 人工智能(AI) 人工神经网络(ANN) 径向基(rbf)

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基于RBF网络与自适应遗传算法的旋转机械故障诊断方法 被引量：4

16

作者 张晓莹 吴占超 +1 位作者 陈鹿民 温小隆 《煤矿机械》 北大核心 2010年第1期241-244,共4页

针对RBF网络学习算法工作量大和类别数需预先确定的问题,通过引入具有自适应机制的的遗传算法,结合梯度下降法交互运算,提出了自适应遗传算法和径向基函数网络相结合的旋转机械故障诊断方法。通过对样本模式聚类和故障状态的分析,并利... 针对RBF网络学习算法工作量大和类别数需预先确定的问题,通过引入具有自适应机制的的遗传算法,结合梯度下降法交互运算,提出了自适应遗传算法和径向基函数网络相结合的旋转机械故障诊断方法。通过对样本模式聚类和故障状态的分析,并利用自适应遗传算法优化相关的RBF网络,有效地解决了隐节点数和各参数的取值问题。应用结果表明,RBF网络和自适应遗传算法相结合提高了全局寻优效率。 展开更多

关键词 遗传算法 径向基(rbf)网络 故障诊断 全局寻优

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电网电压不平衡时对风电并网变流器的控制研究 被引量：4

17

作者 刘军 赵晨聪 《电气传动》 北大核心 2016年第4期50-54,79,共6页

针对电网电压不平衡时,永磁同步风力发电机组并网变流器直流侧电压存在2倍频的波动,进而造成网侧交流输入电流产生3次谐波,输出功率波动等问题,分别提出了以抑制输出有功功率、无功功率的2倍频波动和负序电流分量为控制目标的控制策略... 针对电网电压不平衡时,永磁同步风力发电机组并网变流器直流侧电压存在2倍频的波动,进而造成网侧交流输入电流产生3次谐波,输出功率波动等问题,分别提出了以抑制输出有功功率、无功功率的2倍频波动和负序电流分量为控制目标的控制策略。系统采用双闭环控制策略,外环采用径向基(RBF)神经网络自整定PI控制器,内环采用准比例谐振电流调节器(PR)。在电网电压不平衡时通过对永磁同步风力发电系统网侧变流器的仿真和对比分析,验证了所提新型控制策略的正确性及有效性。 展开更多

关键词 永磁同步风力发电机组 电网电压不平衡 径向基(rbf)神经网络 准比例谐振控制器(PR)

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灰色预估神经网络在时滞系统控制中的应用 被引量：3

18

作者 赵仕俊 李逊 左光远 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第2期25-27,共3页

针对过程控制中由于系统时滞引起的建模和控制方面的困难,提出了利用RBF神经网络对系统时滞进行辨识,采用灰色预估器对系统输出进行预测,并以此替代系统未来的实际输出反馈给输入端,最后利用RBF神经网络控制器对系统进行控制,有效地提... 针对过程控制中由于系统时滞引起的建模和控制方面的困难,提出了利用RBF神经网络对系统时滞进行辨识,采用灰色预估器对系统输出进行预测,并以此替代系统未来的实际输出反馈给输入端,最后利用RBF神经网络控制器对系统进行控制,有效地提高了控制器对时滞变化的自适应性。通过在一个具有时滞的加热炉系统中的应用,说明此方法能够克服不定时滞的影响,使控制目标具有良好的动态和静态性能。 展开更多

关键词 径向基(rbf)神经网络 灰色预估理论 时滞 加热釜

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基于径向基神经网络的油藏反演方法

19

作者 周子琪 查文舒 +1 位作者 李道伦 刘旭亮 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期713-720,共8页

文章提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的油藏反演方法。该方法利用抽样生成的井底压力数据构造RBF神经网络模型,由RBF神经网络预测值与实际观测值的偏差定义目标函数,再利用粒子群算法(particle swarm optimizati... 文章提出一种基于径向基(radial basis function,RBF)神经网络的油藏反演方法。该方法利用抽样生成的井底压力数据构造RBF神经网络模型,由RBF神经网络预测值与实际观测值的偏差定义目标函数,再利用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对其进行优化,最终得到不确定参数的最优解和反演参数。与多项式拟合方法相比,RBF神经网络方法具有更好的拟合结果和更高的精度,甚至在多项式拟合方法失效时,该方法也能得到很好的模拟结果。油田实际算例表明,该方法具有良好的拟合效果,能大幅提高反演效率,具有很好的应用前景。 展开更多

关键词 油藏反演 径向基(rbf)神经网络 目标函数 优化算法 历史拟合

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灰色RBF在地铁沉降监测中的应用 被引量：1

20

作者 王彬 陈启平 《北京测绘》 2019年第4期468-471,共4页

随着城市发展,致使地铁沉降的因素越来越多,地铁沉降监测越来越重要。对此,本文基于灰色模型和RBF神经网络预测模型,对两者融合方法进行了研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了灰色RBF神经网络模型预测精度优于单... 随着城市发展,致使地铁沉降的因素越来越多,地铁沉降监测越来越重要。对此,本文基于灰色模型和RBF神经网络预测模型,对两者融合方法进行了研究。通过对某城市地铁沉降监测数据进行预报和分析,证明了灰色RBF神经网络模型预测精度优于单一模型预测精度,组合模型避免了灰色模型线性补偿的弊端、增加了数据利用率、增强了算法的鲁棒性,预报结果更加准确。 展开更多

关键词 地铁沉降 灰色模型 径向基(rbf)神经网络 灰色径向基(rbf)

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