GRNN在肌电预测踝关节运动中的应用 被引量：29

1

作者 戴虹 钱晋武 +2 位作者 张震 沈林勇 章亚男 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期845-852,共8页

下肢运动预测对于步行康复机器人患者主动训练控制系统的设计具有重要意义。提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的利用肌电信号预测踝关节角轨迹算法:分别用肌电图仪和三维运动捕捉仪同步采集踝关节做屈伸运动时周围五块肌肉的肌电信... 下肢运动预测对于步行康复机器人患者主动训练控制系统的设计具有重要意义。提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的利用肌电信号预测踝关节角轨迹算法:分别用肌电图仪和三维运动捕捉仪同步采集踝关节做屈伸运动时周围五块肌肉的肌电信号和踝关节角度,并对肌电信号进行特征提取。基于主分量分析的数值算法对肌电数据进行降维,得到肌电主分量信号。基于肌电主分量信号利用GRNN算法预测踝关节角轨迹,用黄金分割搜索算法确定GRNN中的最佳平滑参数σ。采用小波消噪算法对踝关节角预测轨迹进行滤波以提高预测精度。用上述算法对9名志愿者进行实验的结果表明:该方法预测精度较高,与BP神经网络预测算法相比运算时间短且预测误差较小,因而更适用于下肢关节角轨迹的在线预测。 展开更多

关键词 广义回归神经网络 肌电信号 踝关节角 主分量分析 小波分析

下载PDF 职称材料

学习相位一致特征的无参考图像质量评价 被引量：21

2

作者 李朝锋 唐国凤 +1 位作者 吴小俊 琚宜文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期484-488,共5页

为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型... 为了有效地评价不同失真类型的图像质量,该文提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)学习图像相位一致特征的无参考评价方法。该方法首先使用相位一致模型产生相位一致图像、相位一致协方差最大、最小图像,然后利用灰度-梯度共生矩阵模型计算该3幅图像的梯度熵、原始图像的梯度均值和梯度熵,再加上该3幅图像的均值,共8个特征输入GRNN模型训练学习,预测得到图像质量评价得分。实验结果表明新方法与主观得分有较好的一致性,同时具有可靠的推广性。 展开更多

关键词 图像处理 无参考图像质量评价 相位一致 灰度-梯度共生矩阵 广义回归神经网络

下载PDF 职称材料

基于CNN-GRNN模型的图像识别 被引量：19

3

作者 江帆 刘辉 +2 位作者 王彬 孙晓峰 代照坤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期257-262,共6页

卷积神经网络(CNN)模型在图像识别中取得了良好的效果,但其识别精度还有进一步提升的空间。为此,设计一种新的图像识别模型CNN-GRNN。利用CNN提取样本图像中的多层次特征信息,将广义回归神经网络代替反向传播神经网络,以提高分类器的泛... 卷积神经网络(CNN)模型在图像识别中取得了良好的效果,但其识别精度还有进一步提升的空间。为此,设计一种新的图像识别模型CNN-GRNN。利用CNN提取样本图像中的多层次特征信息,将广义回归神经网络代替反向传播神经网络,以提高分类器的泛化能力和鲁棒性,通过均方差和降梯度法训练模型。基于COIL-100和手势库的实验结果表明,与灰度共生矩阵、HU距方法、CNN和CNN-SVM模型相比,CNN-GRNN的识别率分别提升了42.2%,13.43%,3.99%和1.86%,并具有较好的实时性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 广义回归神经网络 支持向量机 反向传播神经网络 降梯度法

下载PDF 职称材料

基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化 被引量：9

4

作者 石喜光 郑立刚 +3 位作者 周昊 陈习珍 邱坤赞 岑可法 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1189-1192,1242,共5页

考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求,采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温度模型.神经网络的输入变量为7个,即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O&K2O的质量分数.以煤灰软化温度作为目标函数,采用遗传算法... 考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求,采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温度模型.神经网络的输入变量为7个,即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O&K2O的质量分数.以煤灰软化温度作为目标函数,采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中氧化物的组成.广义回归神经网络仅需30个训练样本,最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%.优化结果表明,掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点;而增加Al2O3的质量分数可以提高煤灰熔点. 展开更多

关键词 灰熔点 灰组分 广义回归神经网络 遗传算法

下载PDF 职称材料

基于多网络模型的工程机械液压系统故障诊断研究 被引量：14

5

作者 贺湘宇 何清华 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1385-1390,共6页

提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRN... 提出一种针对工程机械液压系统的多网络模型的故障诊断方法。该网络模型以广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)为基础,引入全局递归的反馈机制,构建动态GRNN模型。该方法首先为多个目标故障建立同等数量的动态GRNN目标故障模型,计算每个目标故障模型的检测阈值;然后,将测试故障样本代入每个目标故障模型中,当其残差平方和在对应阈值范围内即可确定故障类型。实验结果表明:多网络模型的故障诊断方法准确地诊断出95%以上的系统故障。 展开更多

关键词 液压系统 工程机械 故障诊断 多模型故障诊断 广义回归神经网络

下载PDF 职称材料

基于GRNN网络的CO_2气体保护焊工艺碳排放建模与参数优化 被引量：13

6

作者 罗毅 曹华军 +1 位作者 李洪丞 程海琴 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期2398-2403,共6页

以CO2气体保护焊为研究对象,通过对其碳排放特性进行分析,综合考虑物料、能源及工艺三个碳排放源,建立了焊接工艺碳排放特性函数;以质量和成本为约束,利用广义回归神经网络拟合各输入参数与质量、成本和碳排放的关系,建立了碳排放综合... 以CO2气体保护焊为研究对象,通过对其碳排放特性进行分析,综合考虑物料、能源及工艺三个碳排放源,建立了焊接工艺碳排放特性函数;以质量和成本为约束,利用广义回归神经网络拟合各输入参数与质量、成本和碳排放的关系,建立了碳排放综合评价优化模型,并采用遗传算法进行求解。将该模型应用于装载机燃油箱焊接工艺参数的选择,应用结果表明,该模型能在保证油箱焊接质量和成本的前提下降低工艺过程碳排放。 展开更多

关键词 焊接碳排放 grnn网络 遗传算法 参数选择

下载PDF 职称材料

小波软阈值去噪和GRNN网络在月度负荷预测中的应用 被引量：11

7

作者 刘学琴 吴耀华 崔宝华 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第14期59-62,85,共5页

在介绍了小波阈值降噪理论和广义回归神经网络基本理论的基础上,针对电力系统的月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的复杂非线性特征,提出了一种月负荷预测新方法。首先对历史数据进行小波软阈值去噪,以横向历史数据和纵向历史... 在介绍了小波阈值降噪理论和广义回归神经网络基本理论的基础上,针对电力系统的月负荷数据同时具有趋势增长性和季节波动性的复杂非线性特征,提出了一种月负荷预测新方法。首先对历史数据进行小波软阈值去噪,以横向历史数据和纵向历史数据作为神经网络的输入,建立了月度负荷预测模型,并将其应用于我国某地区月度负荷预测,结果表明:该模型既具有较好的鲁棒性,预测精度较高且较为稳定,又具有良好的实用性。 展开更多

关键词 月度负荷预测 广义回归神经网络 小波软阈值 去噪

下载PDF 职称材料

基于文化萤火虫算法-广义回归神经网络的船舶交通流量预测 被引量：12

8

作者 薛晗 邵哲平 +1 位作者 潘家财 张锋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期421-429,共9页

为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试... 为了给海事部门提供科学准确的船舶交通流量预测,本文提出一种基于文化萤火虫算法(CFA)来优化广义回归神经网络(GRNN)的算法(CFA-GRNN),对船舶交通流量进行预测分析.介绍了基于自动识别系统(AIS)的航道交通流量统计方法.利用快速排斥试验和跨立试验来判断船舶轨迹是否穿过航道某一断面的观测线,并将AIS数据中的经纬度数据转换为墨卡托平面坐标系数据.研究了GRNN的实现原理,CFA以GRNN输出均方差为适应度函数,以GRNN的输入层和隐含层中的权值、隐含层和输出层中的权值、隐含层的阈值及输出层的阈值为编码进行优化,进化目标是得到最合适、最优的神经网络结构.利用AIS收集统计到并经过预处理后的数据,应用CFA-GRNN对舟山螺头通航的船舶进行交通流量预测,并对试验结果和误差进行了统计分析.结果表明:CFA-GRNN与GRNN和萤火虫优化广义回归神经网络相比,泛化性能好,不易陷入局部最优,预测结果精度更高.本研究对船舶交通流量进行预测分析有着十分重要的理论和实际意义. 展开更多

关键词 船舶交通流量预测 广义回归神经网络 文化算法 萤火虫算法

下载PDF 职称材料

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整 被引量：10

9

作者 刘红梅 王少萍 欧阳平超 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期507-511,共5页

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以... 针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整. 展开更多

关键词 旋翼 动平衡 广义回归神经网络(grnn) 遗传算法 优化

下载PDF 职称材料

基于广义回归神经网络的油气层识别模型 被引量：9

10

作者 杜美华 程国建 李中亚 《石油矿场机械》 2007年第11期1-4,共4页

油气层的准确识别对油气藏的勘探与开发具有重要的指导意义。针对油气勘探中油气层识别难的问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的油气层识别模型。采用该模型对大庆油田某油井的测井数据进行了仿真实验,并与采用BP网络识别油气... 油气层的准确识别对油气藏的勘探与开发具有重要的指导意义。针对油气勘探中油气层识别难的问题,提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的油气层识别模型。采用该模型对大庆油田某油井的测井数据进行了仿真实验,并与采用BP网络识别油气层的测试结果进行对比。结果表明GRNN具有结构设计简单和收敛快的优点,预测能力强,说明采用GRNN进行油气层识别具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 测井资料 油气层识别 广义回归神经网络(grnn) BP网络

下载PDF 职称材料

基于PSO_GRNN网络的肺内静态压力值预测方法 被引量：9

11

作者 张玉欣 金江春植 +1 位作者 白晶 周振雄 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期174-184,共11页

为了实现机械通气辅助医疗中依据病人个体差异控制呼吸机通气参量,分析了基于广义回归神经网络(GRNN)的呼吸系统力学模型,通过结合PSO_GRNN网络、数值积分和递推最小二乘法等实现呼吸系统模型的参数辨识。采用直接计算法实现单周期呼吸... 为了实现机械通气辅助医疗中依据病人个体差异控制呼吸机通气参量,分析了基于广义回归神经网络(GRNN)的呼吸系统力学模型,通过结合PSO_GRNN网络、数值积分和递推最小二乘法等实现呼吸系统模型的参数辨识。采用直接计算法实现单周期呼吸样本的肺静态压力值计算,并利用二阶多项式拟合体积值误差,计算10个吸气周期静态数据点的平均绝对值误差为0.1693 mL,计算10个呼气周期静态数据点的平均绝对值误差为0.3728 mL。采用PSO_GRNN网络实现多周期呼吸样本集的肺静态压力值预测,10个呼吸周期样本集的训练集平均误差为0.0009 kPa,测试集平均误差为0.0407 kPa。仿真实验结果表明PSO_GRNN网络在收敛速度、平均误差、运算速度等方面均优于PSO_BP网络。所用方法在机械通气辅助治疗时可以为医生设置呼吸机通气参量提供有效的参考依据。 展开更多

关键词 呼吸系统模型 参数辨识 grnn网络 粒子群算法 肺静态压力值

下载PDF 职称材料

基于GRNN模型的鲜猪肉市场日度价格预测与实证研究 被引量：9

12

作者 楼文高 陈芳 +2 位作者 张博 刘林静 范晓 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2016年第11期1986-1996,共11页

应用广义回归神经网络(GRNN)模型对上海市某区菜市场2011.3.1-2014.3.25期间鲜猪肉的日度价格(合计732组数据)进行建模预测研究,用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围.建模结果表明:训练样本、检验样本和测试样本(简称三类样本)... 应用广义回归神经网络(GRNN)模型对上海市某区菜市场2011.3.1-2014.3.25期间鲜猪肉的日度价格(合计732组数据)进行建模预测研究,用逐步减小光滑因子值的办法确定其合理值范围.建模结果表明:训练样本、检验样本和测试样本(简称三类样本)的均方根误差和平均绝对误差非常接近,模型具有较强的泛化能力,绝大部分三类样本的误差都在土0.33元范围内,最大相对误差都小于3%,平均百分比相对误差小于0.45%,预测未来10日鲜猪肉价格的最大绝对误差为0.14元,最大相对误差为0.82%,平均百分比相对误差为0.44%,表明建立的GRNN模型具有很好的鲁棒性、可靠性和较高的预测精度,可用于上海市某区菜市场鲜猪肉日度价格的实际预测,为政府和有关物价部门进行市场调控提供决策依据. 展开更多

关键词 鲜猪肉 日度价格 广义回归神经网络 预测 实证研究

原文传递

短期风速的Adaboost＿GRNN组合预测模型 被引量：9

13

作者 芦婧 曾明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期70-76,共7页

对风电场风速进行准确预测对于风能的开发利用具有重要意义。为了克服单一预测方法的局限性并进一步提高预测精度,提出了基于Adaboost算法和广义回归神经网络的短期风速组合预测方法。首先,分别采用时间序列法、支持向量机法和神经网络... 对风电场风速进行准确预测对于风能的开发利用具有重要意义。为了克服单一预测方法的局限性并进一步提高预测精度,提出了基于Adaboost算法和广义回归神经网络的短期风速组合预测方法。首先,分别采用时间序列法、支持向量机法和神经网络法建立3种风速预测模型;其次,采用广义回归神经网络将这3种单一模型的预测值进行非线性组合;最后,利用Adaboost算法集成多个广义回归神经网络的输出并将其作为高精度的风速预测值。算例测试结果表明,所提组合方法的预测精度高于各个单一模型以及熵权法组合模型和广义回归神经网络组合模型的预测精度。 展开更多

关键词 风电场 短期风速预测 ADABOOST算法 广义回归神经网络 组合预测模型

下载PDF 职称材料

基于加工位置不确定的多工步数控铣削工艺参数优化研究 被引量：8

14

作者 邓聪颖 杨凯 +2 位作者 苗建国 马莹 冯义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期111-118,共8页

针对铣削稳定性评价指标极限切削深度随加工位置改变而变化,导致铣削工艺参数优化模型中稳定性约束具有不确定性问题,结合不同加工位置刀具频响函数和切削稳定性理论,建立加工空间极限切削深度广义回归神经网络(GRNN)预测模型,基于该GRN... 针对铣削稳定性评价指标极限切削深度随加工位置改变而变化,导致铣削工艺参数优化模型中稳定性约束具有不确定性问题,结合不同加工位置刀具频响函数和切削稳定性理论,建立加工空间极限切削深度广义回归神经网络(GRNN)预测模型,基于该GRNN模型完善铣削稳定性约束条件,进而构建以机床各运动部件位移与粗/精加工切削参数为变量,以粗/精加工总切削时间为目标的多工步数控平面铣削工艺参数优化模型,采用粒子群算法(PSO)求解该优化模型。以某企业加工中心展开实例研究,获取机床加工位置和粗/精加工主轴转速、切削深度、切削宽度、每齿进给量的优化配置,优化后粗/精加工总切削时间比优化前缩短22.47%,并通过该配置下的无颤振铣削加工验证了优化模型的有效性。 展开更多

关键词 加工位置 多工步铣削 参数优化 广义回归神经网络

下载PDF 职称材料

基于多源信息和广义回归神经网络的下肢运动模式识别 被引量：8

15

作者 刘磊 杨鹏 刘作军 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2015年第3期310-317,共8页

针对目前下肢运动模式识别率低的问题,提出了一种基于多源信息和广义回归神经网络(GRNN)的下肢运动模式识别方法.通过足底压力信息将人体日常下肢动作分解为不同的动作片段以组成识别目标集.采用下肢表面肌电信号中的偏度、峭度、功率谱... 针对目前下肢运动模式识别率低的问题,提出了一种基于多源信息和广义回归神经网络(GRNN)的下肢运动模式识别方法.通过足底压力信息将人体日常下肢动作分解为不同的动作片段以组成识别目标集.采用下肢表面肌电信号中的偏度、峭度、功率谱熵,以髋关节角度作为腿部特征值,利用主成分分析(PCA)方法对文中提取的特征值进行降维处理,以缩短模型训练时间,防止过拟合.最后,利用GRNN对目标集中平地行走、上楼、下楼3种动作进行识别.实验结果表明,该方法的正确识别率为90.16%. 展开更多

关键词 多源信息 片段分解 主成分分析 下肢运动模式识别 广义回归神经网络

原文传递

激光测距传感器在车辆宽高检测中的应用 被引量：7

16

作者 吕彬 冀小平 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第12期152-154,共3页

为提高高速公路车辆超宽、超高治理工作效率,智能车辆宽高检测系统的应用也越来越广泛。由于检测系统对车辆后视镜最宽值的误判断,导致人工复测频繁、超限站车辆通行缓慢。针对上述缺陷,提出了利用广义回归神经网络的拟合能力判断产生... 为提高高速公路车辆超宽、超高治理工作效率,智能车辆宽高检测系统的应用也越来越广泛。由于检测系统对车辆后视镜最宽值的误判断,导致人工复测频繁、超限站车辆通行缓慢。针对上述缺陷,提出了利用广义回归神经网络的拟合能力判断产生最宽值原因的方法。经实验证明:该方法能有效去除检测过程中由后视镜产生的最宽值,提高准确度与过车效率。 展开更多

关键词 宽高检测 激光测距传感器 广义回归神经网络

下载PDF 职称材料

基于小波包-神经网络的MEMS加速度计零漂补偿 被引量：7

17

作者 路永乐 潘英俊 +2 位作者 任春华 刘宇 彭慧 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期27-31,共5页

针对微机电系统(MEMS)加速度计零位漂移大的问题,研究了一种基于Birgé-Massert(BM)阈值小波包降噪的广义回归神经网络对MEMS加速度计零位漂移进行非线性抑制的新方法。该方法首先利用BM阈值小波包滤除零位漂移中的噪声,然后利用广... 针对微机电系统(MEMS)加速度计零位漂移大的问题,研究了一种基于Birgé-Massert(BM)阈值小波包降噪的广义回归神经网络对MEMS加速度计零位漂移进行非线性抑制的新方法。该方法首先利用BM阈值小波包滤除零位漂移中的噪声,然后利用广义回归网络对非线性数据的无限逼近原理,来建立MEMS加速度计的零漂模型。将实测数据代入模型,计算结果表明,经过该模型补偿后的零漂输出结果同未经补偿、最小二乘拟合补偿、未经滤波建模补偿相比,均值分别减小97.4%、67.8%、67.8%,均方差分别减小87.4%、87.5%、90.9%;利用训练后的模型进行实时补偿延迟时间为10-5 s。分析结果证明了基于BM阈值小波包降噪滤波技术的广义回归网络组合模型的有效性和合理性。 展开更多

关键词 微机电系统(MEMS)加速度计 小波包 广义回归网络 非线性建模 零位漂移

下载PDF 职称材料

GRNN神经网络在信息分析预测中的应用 被引量：6

18

作者 张娅莉 喇果彦 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第B10期100-103,共4页

用广义回归网络模型建立糖尿病和高脂血症预测网络模型,结果准确率高,达到了预测的目的。避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点。经过对比,GRNN网络具有更好的拟合精度和预报精度。实例分析证明,广义回归网... 用广义回归网络模型建立糖尿病和高脂血症预测网络模型,结果准确率高,达到了预测的目的。避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点。经过对比,GRNN网络具有更好的拟合精度和预报精度。实例分析证明,广义回归网络模型可以应用于疾病预测数据处理工作,并可以取得更优的分析结果。 展开更多

关键词 广义回归神经网络 数据处理 疾病预测

下载PDF 职称材料

基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的轴承故障诊断方法 被引量：6

19

作者 陈剑 吕伍佯 +1 位作者 庄学凯 陶善勇 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期1-8,16,共9页

针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试... 针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试集;使用训练集和验证集训练广义回归神经网络-柔性最大值分类模型,同时引入灰狼优化算法优选该模型的关键参数平滑因子得到理想的分类模型;将训练好的模型应用测试集,输出故障识别结果;通过模拟试验采集不同工况下的轴承故障数据,进行方法有效性验证。结果表明该方法能在小样本训练集下实现对不同工况下的轴承故障的有效诊断,是一种适用于实际工况的故障诊断方法。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 广义回归神经网络(grnn) 柔性最大值归一化 灰狼优化(GWO)

下载PDF 职称材料

IAFSA-GRNN在油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测中的应用 被引量：5

20

作者 郑度奎 程远鹏 +1 位作者 李昊燃 何天隆 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期110-117,共8页

为提高油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GR... 为提高油田集输管道CO_(2)腐蚀速率预测的准确性,针对原始广义回归神经网络(GRNN)预测精度低的问题,提出改进的群智能算法优化原始GRNN的预测模型;分别使用GRNN模型、人工鱼群算法(AFSA)优化的GRNN(AFSA-GRNN)模型和自适应改进的AFSA-GRNN(IAFSA-GRNN)模型预测X65管线钢的CO_(2)腐蚀速率。结果表明:采用AFSA和IAFSA优化光滑因子S后,能大大提高GRNN模型的预测精度,预测结果的平均相对误差由36.09%分别减小至7.20%和6.90%;与AFSA相比,IAFSA优化的GRNN不仅具有更高的预测精度,还具有更快的收敛速度。AFSA-GRNN在第164次迭代计算时收敛,而IAFSA-GRNN在第109次迭代计算时收敛,说明AFSA经自适应优化能提高优化过程的收敛速度和GRNN的预测精度。 展开更多

关键词 人工鱼群算法(AFSA) 广义回归神经网络(grnn) 集输管道 CO_(2)腐蚀速率 预测精度 相对误差

下载PDF 职称材料