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题名小波和混沌神经网络在大坝变形预测中的应用
被引量：10
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作者
康传利
陈洋
张临炜
时满星
顾峻峰
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机构
广西空间信息与测绘重点实验室
桂林理工大学测绘地理信息学院
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2020年第3期101-104,116,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41461089,41541032)
广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(桂科能1638025-26,163802515,151400720)
+1 种基金
广西高校科学技术研究项目(KY2015YB126)
广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017155)
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文摘
大坝是复杂的变形系统,其变形表现为动态非线性,也存在混沌现象。为充分利用大坝变形监测位移时间序列,实现位移单变量情况下的准确预测,提出了一种小波和混沌神经网络预测新方法,首先对大坝位移变形监测数据进行小波分解,其次对分解后的平滑信号进行傅里叶函数拟合预测,再对细节信号进行软阈值去噪和混沌神经网络预测,最后将预测信号进行小波重构。通过工程实例对比分析了小波和混沌神经网络预测新方法、神经网络模型、多元回归模型在大坝位移变形预测中的精度。结果表明,小波和混沌神经网络预测方法的预测精度最高,可以应用于大坝变形预测。
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关键词
相空间重构
LYAPUNOV指数
小波分解和重构
小波去噪
混沌神经网络预测
大坝变形
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Keywords
phase space reconstruction
Lyapunov index
wavelet decomposition and reconstruction
wavelet denoising
chaotic neural net⁃work prediction
dam deformation
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分类号
TV698.1
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用
被引量：8
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作者
窦春霞
张淑清
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《动力工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期68-72,共5页
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基金
国家自然基金项目(No.60102002)
河北省基金项目(No.6011224)
霍英东基金项目(No.81057)
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文摘
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。
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关键词
自动控制理论
最优预测控制决策
混沌神经网络预测模型
非线性大时滞系统
适应控制
鲁棒性
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Keywords
automatic control theory
optimal forecast control
chaos neural network forecast model
nonlinear big-lagged system
adaptive control
robustness
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分类号
O211.61
[理学—概率论与数理统计]
TP273
[理学—数学]
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