基于改进Elman网络的精馏塔建模及仿真

针对前馈网络的不足,提出利用改进的Elman神经网络模型对兰州石化某厂600kt乙烯精馏塔出口成分含量进行建模和预测,并采用主元分析法对高维输入变量进行预处理,以简化网络建模的结构.实例分析表明:改进的Elman神经网络收敛速度快、预测精度高,能够更好的实现对乙烯精馏塔出口成分含量的建模和预测.     

基于改进RBF网络的乙烯纯度软测量建模方法

对兰州某石化厂乙烯精馏塔产品质量进行了软测量建模研究,针对经典RBF神经网络建模时存在的问题,提出了一种改进的RBF网络结构,增加了从输入直接到输出的线性环节,应用最近邻聚类和最陡下降法训练改进后的网络,实验结果表明改进后的网络具有较好的网络性能,适用于乙烯精馏塔产品质量的软测量建模和预测.     

基于改进模糊神经网络的软测量建模方法

提出了一种改进的模糊神经网络软测量建模方法，采用规则化的平均输出隶属度函数作为模糊基函数进行反模糊化运算；在训练网络时,部分参数采用Levenberg-Marquardt算法来训练，另一部分采用一阶梯度下降法．最后用该建模方法建立了聚合反应中熔融指数的软测量模型，并与一般的模糊神经网络软测量模型进行比较．结果表明改进的模糊神经网络对初始值的选择不敏感,具有很好的收敛性，同时还能达到指定的预测精度，很适合工程应用．     

基于SVM的软测量建模

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机，本 文提出用支持向量机建立软测量模型．理论分析和仿真研究表明，该方法学习速度快、跟踪 性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低，比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的 推广能力．     

改进Elman网络的污水处理过程建模

污水处理过程具有多变量、非线性、大滞后和强耦合的特点,建立精确的数学模型十分困难,为了精确的描述污水处理过程,本文将1种改进型的递归神经网络应用在污水处理过程建模中,建立了污水处理过程关键水质参数的智能模型。Elman网络作为1种动态神经网络,网络的动态特性可以很好的反映系统的内部动力学特征,但是标准的Elman网络只对隐含层的输出进行了反馈,并且只反馈给了隐含层的输入,反馈信息较少。针对此问题,本文提出1种改进型的Elman网络(OAF Elman网络),增加了输出层的反馈信息,将反馈信息既传给隐含层输入又传给输出层的输入,同时将隐含层的反馈也作为输入层的输入,使网络的输出包含更多的输入信息,能够更好的反映系统的时变、非线性等特征。采集污水处理厂生化反应过程实际运行数据,取对COD影响较大的MLVSS、进水COD、pH值、氨氮4个种指标作为递归神经网络模型的输入,对污水出水的关键水质参数COD进行建模,网络的训练误差达到0.011,测试误差达到0.4875。实验结果表明:与传统的Elman网络和其他几种改进型的Elman网络相比,本文提出的OAF Elman网络具有更丰富的动力学特性,建立的污水处理模型达到...     

Elman型回归神经网络在裂解深度软测量系统中的研究与应用

本文提出了运用Elman型回归神经网络来建立裂解深度先进控制中深度模型的软测量方法,解决控制参数测量中在线分析表的滞后问题.通过仿真结果表明,该方法能取得非常良好的效果.     

基于软测量的先进控制系统的实现

针对某精馏装置存在的测量和控制方面的问题，提出了基于软测量的推断控制方案。分别用逐步回归和BP神经网络方法建立了对象的软测量模型，分析了建模效果。最后介绍了如何在DCS上组态实现该控制方案。     

基于Elman神经网络的网络流量建模及预测

根据实际网络中测量得到的网络流量数据,建立一个基于Elman神经网络的流量模型,介绍Elman神经网络的架构设计,并提出一种基于正交最小二乘的学习算法,在此基础上对网络流量进行预测。仿真实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型及BP神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。     

基于神经网络的通用软测量技术

基于神经网络的通用软测量技术１）王旭东邵惠鹤（上海交通大学自动化研究所上海２０００３０）关键词软测量,ＲＢＦ神经网络,竞争学习,精馏塔．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９６－１２－０３１引言目前建立软测量模型有多种方法,但是还缺乏通用性,通...     

污水处理出水水质软测量建模研究

污水水质参数监测技术是限制实时在线控制的一个重要因素。本论文进行了基于神经网络软测量技术的污水处理出水水质软测量建模的研究,目标是解决污水处理厂重要出水水质指标因人工化验检测而产生的严重滞后问题,以实现污水处理出水水质的预测及控制。     

基于改进Elman神经网络的网络流量预测

针对网络系统非线性、多变量、时变性等特点,提出一种改进的Elman神经网络模型。在该模型的训练过程中引入了季节周期性学习方法,并对某高校主干网络出口流量进行实验检测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性。最后,通过自适应边界值方法进行检测,能够及时发现异常流量行为,说明该模型应用于网络流量预测是可行、有效的。     

一种引入混沌机制的新型Elman网络及其应用

针对一大类未知、时滞、高阶非线性动态系统的建模问题,提出了一种新的改进Elman网络模型——HF Elman,在Lyapounov稳定意义下证明了网络的稳定性,并在网络权值的训练过程中引入了混沌搜索机制,利用混沌固有的全局游动性有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,改善了网络的学习性能。仿真结果表明,新的模型及算法有效提高了网络的训练速度及乙烯质量指标的预测精度。     

改进型Elman神经网络发酵过程建模研究

依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。     

基于Elman神经网络的股票价格预测研究

为了更好地把握股票价格的波动，应用了在处理序列数据输入输出具有优越性的Elman 递归神经网络建立股市预测模型，并用两支股票进行了检测，检测结果说明人工神经网络应用于中国股票市场的预测是可行和有效的，有着良好的前景。     

季节周期性Elman网络的网络流量分析与应用

针对静态前馈网络和Elman网络在网络流量预测中的不足,建立了一个基于改进Elman神经网络的流量模型,并提出了一种基于季节周期性学习方法,根据实际网络中测量得到的网络流量数据,对网络流量进行预测。实验结果表明,该模型具有良好的预测效果,相对于传统线性模型、BP神经网络模型及标准Elman神经网络模型具有更高的预测精度和更好的自适应性,应用于网络流量预测是可行、有效的。     

基于Elman神经网络的股市决策模型

利用具有时变适应能力的Elman动态回归神经网络,建立了股市的预测和决策模型,并利用两只股票进行了实验检验,实验结果表明,该模型具有较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度,说明该模型应用于股票市场的预测与决策是可行和有效的,对于短期的买卖决策具有指导意义,有着良好的应用前景.     

MRNN:一种新的基于改进型递归神经网络的WSN动态建模方法:应用于故障检测

提出了一种适用于无线传感器网络WSN的故障检测方法,该方法运用改进的递归神经网络MRNN为WSN的节点、节点的动态特性以及节点间的关系建立相关模型,对WSN节点进行识别和故障检测。MRNN的输入选择建模节点的先前输出值及其邻居节点的当前及先前输出值,模型基于一种新的改进的反向传播型神经网络,该神经网络的输入以及传感器网络的拓扑结构基于通用的非线性传感器模型。仿真实验将MRNN方法与卡尔曼滤波法进行了全面的比较。实验表明,MRNN在置信因子较小的情况下与卡尔曼滤波方法相比有较高的故障检测精度。     

基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的Elman网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。     

基于Elman神经网络的TDOA定位算法

针对Chan定位算法在非视距(NLOS)环境下定位性能差的缺点,提出一种基于Elman神经网络的Chan定位算法,利用Elman神经网络的动态递归特性以及强大的非线性映射逼近能力,对NLOS误差进行修正,再利用Chan算法定位。仿真结果表明,在NLOS误差较大的环境下该算法仍具有良好的定位精度,性能优于Chan算法和泰勒级数展开法。     

基于自适应模糊聚类的神经网络软测量建模方法

提出一种基于模糊聚类的神经网络软测量建模方法．该方法采用数据分组训练、自动确定模糊分类数、在线测量时分类中心自适应修正，降低了计算量，提高了建模精度．将该算法用于步进式加热炉钢坯温度预报的仿真结果表明，它能够解决钢坯温度难以在线测量的问题。