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本文提出了利用RBF神经网络和Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明RBF神经网络和Elman神经网络都能很好的预测网络时延,通过对比仿真结果分析,得出各自进行时延预测的适用条件. 相似文献
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分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用AR模型和RBF神经网络预测网络传输时1延,运用Matlab软件对其预测进行仿真.结果证明AR模型和RBF神经网络都能很好的预测网络时延,通过对比仿真结果分析,得出各自进行时延预测的适用条件。 相似文献
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网络化控制系统(Networked Control System,NCS)中固有的网络时延会降低系统性能甚至导致系统不稳定,网络时延主要包括前向时延和后向时延。考虑到前向时延在控制器设计控制律时尚未发生,采用自回归滑动平均模型对前向时延进行预测,并将其与径向基函数(RBF)神经网络预测结果进行了对比分析,验证了所给方法的有效性和优越性。 相似文献
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基于神经网络的混沌时间序列建模及预测 总被引:9,自引:0,他引:9
该文从相空间重构理论出发,讨论了基于神经网络的混沌时间序列建模及预测方法,并以Logistic方程产生的混沌时间序列作为研究对象,采用BP和RBF两种神经网络分别对其进行了仿真分析,实验结果表明:最大Lyapunov指数越大,可预测步长越短;基于RBF网络的混沌时间序列建模及预测效果优于BP网络。 相似文献
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基于径向基神经网络的月降水量预测模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对月降水量高度非线性的特点,以合肥20年的月降水量为时间序列,综合运用径向基函数(RBF)神经网络,建立了一种基于径向基函数的神经网络预测模型。首先对RBF神经网络进行介绍,并将该网络应用于月降水量预测,应用归一化方法对原始数据进行预处理;然后运用MATLABR2008神经网络工具箱函数建立月降水量预测模型;最后进行仿真实验与分析,将RBF神经网络与传统的BP网络训练预测结果进行比较。结果显示,RBF神经网络模型训练的迭代次数和训练时间、预测结果明显好于传统BP神经网络。 相似文献
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In this paper, we are going to propose an online radial basis function (RBF) neural network algorithm without any preprocessing step. Then a kernel principal component analysis (KPCA) is coupled with the proposed online RBF neural network algorithm. Indeed, the KPCA method is used as a preprocessing step to reduce the feature dimension which fed to the RBF neural network. Reducing memory requirements of the models makes RBF neural network training efficient and fast. These two proposed algorithms are applied, with success, for identification of a mobile robot position. The simulation results present that the used sigmoid function as a kernel, compared to other kernel functions, which gives an excellent model and a minimum mean square error. 相似文献
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This article presents a methodology for compensating for the time-delay effects in tele-operated control systems. Compensation
can be carried out by a neural network. A tele-operated system consists of a master robot to give commands, and a slave robot
to work with the environment. The positional command by the master robot is transferred to the slave robot, and the contact
force from the environment is transferred back to the master robot. The structure of the Smith predictor is modified by replacing
the linear estimator with a neural network whose structure is based on the radial basis function (RBF). The RBF network identifies
the slave model to deal with the nonlinearities in the system. Simulation studies have been conducted, and experimental studies
of one-directional force control were performed to confirm the simulation results. 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络的数据挖掘方法,将RBF神经网络应用于数据挖掘的分类和预测中,解决钢构件过程中的性能预测问题。其中用黄金分割法确定基于RBF神经网络的隐层节点数,减少该算法的计算复杂度,最终将其应用于某钢铁企业质量控制系统。构建对钢构件质量检测的数据挖掘及质量追溯平台,该平台是基于RBF神经网络的数据挖掘技术的。实际应用证明,产品的质量合格率可达到96.27%,符合国家相关的标准和技术指标。 相似文献
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为了增强4D互动立体游戏仿真模拟平台的刚度和运动性能,将带冗余结构的3RPS/UPS并联机器人应用其中。首先对其结构进行介绍及逆运动学分析,然后针对传统PID控制在控制精度方面的不足,提出了一种基于神经网络观测器的反演控制方法。最后利用MATLAB对其进行建模以及系统仿真实验,并与传统PID控制以及一般的RBF神经网络自适应控制进行对比。由仿真结果可以看出,根据RBF神经网络观测器估计系统状态值,并应用反演控制理论设计控制器,能实现很好的状态观测,从而实现无需速度信号的位置跟踪。该方法也能够在一定程度上提高精度,且其整体控制效果优于传统PID控制器,相比于一般的RBF神经网络自适应控制也有了一定的改进。 相似文献
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基于模糊模型和神经网络的多时滞不确定非线性系统的鲁棒H∞控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类具有多时滞的不确定非线性系统,提出了一种基于模糊模型和神经网络的组合控制方法.利用具有多时滞的模糊T-S模型对系统进行近似建模并给出基于线性矩阵不等式(LMI)的模糊H∞控制律.提出完全自适应RBF神经网络控制方法,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,来对消系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束,并证明了闭环系统的稳定性.最后,将所提出的方法应用到一具有多时滞的非线性混沌系统,仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计 总被引:2,自引:1,他引:1
以设计最小径向基函数(RBF)神经网络结构为着眼点,提出一种在线RBF网络结构设计算法.该算法将在线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF网络参数学习过程相结合,使得网络既能在线适应实时对象的变化又能维持紧凑的结构,有效地解决了RBF神经网络结构自组织问题.该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数,大大提高了网络的学习速度.通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真,表明所提出的算法具有良好的动态特性响应能力和逼近能力. 相似文献
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This paper presents a way of implementing a model-based predictive controller (MBPC) for mobile robot path tracking. The method uses a non-linear model of mobile robot dynamics and thus allows an accurate prediction of the future trajectories. Constraints on the maximum attainable speeds are also considered by the algorithm. A multilayer perceptron is used to implement the MBPC. The perceptron has been trained to reproduce the MBPC bahaviour in a supervised way. Experimental results obtained when applying the neural network controller to a TRC labmate mobile platform are given in the paper. 相似文献
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针对具有典型非线性特性的多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,基于凯恩方法建立包括系统模型不确定性以及外部干扰在内的多关节机器人动力学模型;然后,根据机器人动力学模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器, RBF神经网络用来逼近系统模型中的不确定性项,并利用Lyapunov理论证明该系统跟踪误差能在固定时间内收敛;最后,对特定型号的多关节机器人虚拟样机进行仿真分析,结果表明:与基于RBF神经网络的有限时间滑模控制器相比,所提出控制器具有良好的跟踪性能且能保证系统状态在固定时间内收敛. 相似文献