基于改进Elman神经网络的石膏纤维板厚度控制建模

针对石膏纤维板厚度控制系统的非线性、时变性及不确定性,采用改进的Elman神经网络对其建立动态模型,介绍了改进Elman网络的结构及学习算法;分析了影响石膏纤维板厚度控制精度的主要因素,并根据实际情况确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构.由于改进的Elman网络具有适应时变特性的能力,而且学习精度高、学习速度快,与传统的BP网络相比,收敛速度有明显提高.通过对现场采集的数据进行仿真,得到了令人满意的结果.     

改进的Elman神经网络在短期电力负荷预测中的应用

为了提高Elman神经网络进行短期负荷预测时的精度,解决预测过程中易陷入局部最优解等问题,采用非线性阻尼最小二乘法对学习算法进行优化,并对激励函数进行改进,建立双隐含层Elman神经网络模型。Matlab仿真结果表明,改进后的模型对短期电力负荷进行预测的精度高于传统BP神经网络模型,达到了短期负荷预测所要求的误差范围,说明该方法和模型是可行有效的。     

基于铝电解过程神经网络建模的研究

目的利用神经网络铝对电解过程进行辨识建模,以解决采用常规方法难以建立模型的问题.方法分别利用递归神经网络（Elman神经网络）和延时神经网络（加入延时单元的BP神经网络）对铝电解过程进行辨识建模,并将二者的辨识结果进行了比较.结果递归Elman神经网络能更好地跟踪铝电解生产过程,并且网络结构简单误差小.结论笔者提出的递归Elman神经网络建模方案更适合于对铝电解过程进行辨识建模.     

一种高压开关柜温度预测的改进方法

对一种Elman神经网络进行高压开关柜温度预测的方法进行改进,融合小波包分析的方法对温度样本进行硬阈值平滑优化,与Elman神经网络松耦合组成松散型小波神经网络进行超短期温度预测。仿真结果表明,改进方法相比单一的Elman神经网络有效预测比率提高,均方根误差下降,其结果与实测温度值更加吻合,提高了预测的准确率和精确程度。     

基于混沌时间序列的Elman神经网络工业用电预测

针对电力负荷数据在多重因素相互影响下呈现非线性特性甚至是混沌性的问题,采用基于相空间重构的Elman神经网络方法进行全社会工业月用电量预测.利用小数据量法计算最大Lyapunov指数,判别负荷时间序列的混沌性,进而确定最优延迟时间及最佳嵌入维数进行相空间重构,以此确定Elman神经网络的拓扑结构,并将实测数据带入模型进行训练.通过对实测数据进行预测仿真,表明该模型达到了较好的预测效果,验证了提出的时间序列相空间重构与Elman神经网络结合的正确性与有效性.     

改进Elman网络的逼近性质研究

提出了能够用于非线性系统建模的一种新型回归网络,该网络是Elman网络的改进,由输入层、隐层和输出层构成.输入层由外部输入和内部状态层组成,隐层到状态层的连接是任意的,因此在逼近系统时,改进的Elman网络比Elman网络有更多记忆空间.同时证明了改进的Elman网络能够逼近一定时间内的非线性系统的输出轨线,提出了利用动态反向传播算法训练神经网络的前向和反向权值,仿真结果验证了该方案的有效性.     

改进的Elman模型在紫坪铺月径流预测中的应用

Elman递归神经网络具有上下层,将隐藏层前一时刻的输出反馈到当前时刻的输入,这种反馈连接使Elman网络能够检测随时间变化的序列信息; 对Elman进行改进,使之对时间变化序列信息更敏感;利用岷江紫坪铺水文站数十年的天然月径流时间序列,采用改进的Elman递归神经网络对岷江紫坪铺站的天然月径流进行预测分析,并用误差检验和F方差对结果进行检验,表明该模型应用在紫坪铺水文站的月径流预测中是合理、可行的。     

基于神经网络的LPG电喷发动机过渡工况空燃比仿真控制

针对LPG电喷发动机过渡工况空燃比难于精确控制的特点,提出了一种将改进Elman神经网络和常规PI控制算法相结合的空燃比控制方法.其中Elman神经网络用于实现无传输延迟空燃比信号的预测,常规PI控制器利用预测信号实现过渡工况下空燃比的实时反馈控制.为验证控制算法的有效性,建立了基于GT-Power/Simulink的LPG电喷发动机空燃比仿真控制平台.仿真结果表明,该控制方法具有较强的自适应功能,能将过渡工况空燃比的控制误差保持在±5%之内.     

时延Elman递归神经网络及其在PMSM的混沌控制中的应用

针对Elman递归神经网络存在的高深度、低分辨率问题,提出了一个结构简单的时延Elman递归神经网络模型。通过在Elman递归神经网络中引入多步的时延结构和反馈结构增强网络的记忆深度和分辨率。针对永磁同步电动机(PMSM)中存在的混沌运动,设计了时延Elman递归神经网络控制器和辨识器,推导出时延Elman递归神经网络的动态反传算法。运用离散型Lyapunov稳定判据,推导出此神经网络控制器和辨识器的权值自适应学习速率的取值范围,确保了控制系统的稳定性和快速收敛性。仿真结果表明,作者提出的时延Elman递归神经网络在动态系统的辨识和控制等方面具有良好的性能。     

时延Elman递归神经网络及其在PMSM的混沌控制中的应用

针对Elman递归神经网络存在的高深度、低分辨率问题,提出了一个结构简单的时延Elman递归神经网络模型。通过在Elman递归神经网络中引入多步的时延结构和反馈结构增强网络的记忆深度和分辨率。针对永磁同步电动机（PMSM）中存在的混沌运动,设计了时延Elman递归神经网络控制器和辨识器,推导出时延Elman递归神经网络的动态反传算法。运用离散型Lyapunov稳定判据,推导出此神经网络控制器和辨识器的权值自适应学习速率的取值范围,确保了控制系统的稳定性和快速收敛性。仿真结果表明,作者提出的时延Elman递归神经网络在动态系统的辨识和控制等方面具有良好的性能。     

基于PSO-Elman神经网络的短期电力负荷预测

为了解决BP神经网络在短期电力负荷预测中存在局部极小、收敛速度慢等问题,本文采用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化Elman动态神经网络进行精准预测。根据输入输出参数个数确定Elman神经网络结构,利用PSO算法优化网络的权值和阈值,并将优化后的最优个体赋给Elman动态神经网络作为初始权值、阈值进行网络训练,从而建立基于PSO-Elman的电力负荷预测模型。采用某钢厂实测电力数据对该方法和模型进行验证,并与传统的BP、Elman网络模型预测方法进行对比,结果表明该方法和模型在有效缩短网络收敛时间的同时,具备更高的负荷预测精度和稳定性。     

基于PSO-Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

提出了基于粒子群优化算法—Elman神经网络的电力系统短期负荷预测模型,采用具有动态递归性能的Elman神经网络,可增强负荷预测模型的联想和泛化推理能力,保证负荷预测的精度。采用粒子群优化算法对Elman神经网络进行学习训练,可充分利用粒子群优化算法的全局寻优性能,克服常规学习算法易于陷入局部最优解、收敛速度慢、编程复杂等缺陷。通过对地区电网负荷系统的实例仿真证实了所提出方法的有效性,获得了较满意的预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到1.988%和4.673%。为该模型用于实际工程取得了有效的进展。     

Predicting Model forComplex Production Process Based on Dynamic Neural Network

Based on the comparison of several methods of time series predicting, this paper points out that it is necessary to use dynamic neural network in modeling of complex production process. Because self-feedback and mutual-feedback are adopted among nodes at the same layer in Elman network, it has stronger ability of dynamic aping given, dynamic back-propagation (BP) algorithm of training weights of Elman neural network is deduced. At last, the network is used to predict ash content of black amber in jigging production process. The results show that this neural network is powerful in predicting and suitable for modeling, predicting, and controling of complex production process.     

进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。     

Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用Elman神经网络建立中厚板轧机宽展预报模型的方法。通过实例比较了Elman模型与BP模型的预测效果。结果表明,所建立的Elman神经网络模型收敛速度和预测精度均高于BP网络模型。     

反馈神经网络在动态过程数据校正中的应用

以全混流反应器为例 ,对反馈神经网络在动态过程数据校正中的应用进行了研究 ,并对 Elman网络及其改进形式进行了比较。由校正结果得出 ,Elman网络引入自反馈后 ,能更好地反映系统的动态特性。     

基于信息熵加权的Elman神经网络状态趋势预测

为克服预测神经网络输入值对网络输出预测值贡献程度基本等同的缺陷,提出一种信息熵加权的神经网络智能预测方法。提出信息熵权值的计算方法和延时重构的加权前处理方法,并以Elman神经网络为基础,构建基于信息熵加权Elman神经网络的预测模型。烟气轮机状态趋势预测实例表明,基于信息熵加权Elman神经网络预测方法的预测效果较好,为状态趋势预测提供了一种新方法。