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PSO-RBF在大坝变形监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统径向基神经网络(RBF)在大坝安全监测应用中易陷入局部最优及预测精度不高的问题,引入粒子群算法(PSO),对输入的大坝安全监测数据进行初步的聚类处理,找出初步聚类中心后令其为PSO的初值,根据运算法则更新初值以寻求适合训练数据的最优基函数中心。以小湾大坝为例,应用Matlab仿真模拟计算了大坝变形量,结果表明PSO-RBF与传统RBF的拟合效果都很好,PSO-RBF预测准确度更高。 相似文献
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提出一种改进粒子群优化的RBF神经网络微电网动态等效模型及建模方法,利用RBF人工神经网络的非线性映射特性解决微电网系统并网接入的等效建模问题。基于微电网公共接入点(PCC)的电压、电流、功率等量测数据构建RBF神经网络等效模型,将接入点电压和电流分别作为神经网络的输入和输出,使神经网络的输入输出更具独立性。将混沌优化的全局遍历性引入粒子群优化算法中,构建基于全局最优解的变邻域混沌搜索提高粒子群算法的全局搜索能力,利用改进粒子群算法优化RBF神经网络模型参数提高模型计算精度。最后通过微电网并网仿真实验验证本文提出等效模型的准确性和建模方法的合理性。 相似文献
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为克服径向基函数(RBF)神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO RBF神经网络算法的城市需水量预测模型。结果显示,PSO RBF神经网络算法拟合某市1998~2007年需水量数据的平均相对误差为0.18%,预测2008~2010年需水量数据的平均相对误差为3.84%,耗时1.2 s;通过RBF神经网络算法拟合的误差平均值为0.28%,预测的平均相对误差为5.62%,耗时2.1 s,表明PSO RBF神经网络算法具有更高的收敛速度与精度。 相似文献
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基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测 总被引:1,自引:0,他引:1
对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。 相似文献
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考虑了灌区的社会、经济和水资源等系统,采用模拟技术,建立了灌区地面水与地下水联合优化调度的模拟模型,并以泾惠渠灌区为实例,预测了灌区的需水量、来水量、供水量,并通过模拟模型计算及灌区水量供需平衡分析,得出在一般干旱年,河流径流比较丰沛,地下水供水量占总供水量的25%左右,地下水可以得到补充涵养;在干旱年或特旱年,地下水供水量占总供水量的30%左右,可以利用地下水库进行水量调节,地下水主要依靠丰水年的地面水及灌溉渗水进行补充涵养,以确保灌区水资源的可持续利用。 相似文献
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分析光伏发电输出功率预测的影响因素,确定了基于BP神经网络的功率预测模型,针对BP神经网络本身易陷入局部极值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化算法(PSO)和带扩展记忆粒子群优化算法(PSOEM)这2种群智能算法来优化BP神经网络的初始值和阈值,分别建立了基于PSO-BP神经网络和基于PSOEM-BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。根据某光伏电站2月1日—6月30日的光伏发电历史数据,利用所提3种模型对光伏发电系统进行了功率预测。误差对比结果表明,基于PSOEM-BP神经网络的功率预测精度明显高于基于PSO-BP神经网络的功率预测精度,故采用PSOEM优化后BP神经网络模型进行光伏功率预测,具有一定的理论和实用价值。 相似文献
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In this paper, a nonlinear offline model of the solid oxide fuel cell (SOFC) is built by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of modeling, the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. Furthermore, we utilize the gradient descent learning algorithm to adjust the parameters. The validity and accuracy of modeling are tested by simulations. Besides, compared with the BP neural network approach, the simulation results show that the GA-RBF approach is superior to the conventional BP neural network in predicting the stack voltage with different temperature. So it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. 相似文献
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以玉柴YC6K420LN-C31型柴油机为研究对象,基于RBF(radial basis function)神经网络算法建立发动机数据模型,采用PSO(particle swarm optimization)算法进行基于模型的多目标优化研究.研究表明:RBF神经网络建立的NOx、总碳氢化合物(THC)、CO和燃油消耗率(brake specific fuel consumption,BSFC)数据模型的决定系数R2分别为0.93、0.98、0.96和0.95,模型的预测准确度均大于90%,拟合优度和预测能力满足多目标优化的需求;采用PSO算法对发动机进行多 目标优化,将适应度目标NOx、THC、CO和BSFC的权重最终均设置为0.25,生成控制图谱并进行台架验证,在推进特性工况下总排放量和油耗相比于原机平均降低了 22.9%与5.3%. 相似文献
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针对风速时间序列复杂的非线性特征,根据C-C算法确定重构参数(嵌入维数及延迟时间)并对风速重构相空间,建立径向基函数神经网络(RBF网络)及Volterra自适应预测模型对风速时间序列进行预测,以Lorenz方程数值解为例验证了两种预测方法的可行性。结果表明:RBF神经网络模型和Volterra自适应预测模型都能对实测风速时间序列进行较为准确的预测,预测误差分别在0.3和0.1 m/s内;Volterra自适应预测模型预测结果总体较RBF神经网络模型预测精度更高,且随着预测时间的增大,预测误差呈增大趋势,这与混沌存在初值敏感性的特征相符。 相似文献
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Xiangshuo He Liguo Zhang Yaqing Jiang 《Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects》2018,40(20):2423-2431
Chemical exergy values of various substances are one of the most important parameters in the exergonomic analysis of chemical processes. In this present contribution, artificial neural network coupled with radial basis function (RBF) neural network was utilized for the prediction of standard chemical exergy of materials. The numbers of overall, training, and testing data used for the development of the neural network model are 135, 113, and 22, respectively. To develop a model successfully and with high accuracy, the atom number, polarizability factor, and molar mass of substances were considered as the input variable and standard exergy of substances was assumed as the output parameter of the model. Statistical parameters such as coefficient of determination and average absolute relative deviation for the modeling results were reported. Moreover, scatter and histogram plots were used for the estimation of model accuracy and robustness. Model outputs reveal that the RBF neural network greatly predicts the chemical exergy values of organic substances. Hence, this model can help engineers in applying the exergonomic analysis of the chemical process. 相似文献