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随着航空事业的发展,飞机航电系统的应用和发展对于航空安全具有重要意义。所以,对于飞机航电系统的故障分析和处理,及时分析系统故障原因成为目前航空飞机技术发展研究的重要论题,对于飞机安全运行也具有重要意义。基于此,本文将首先分析飞机航电系统故障,总结常见的航电系统故障诊断方法,提出相关合理化策略,推动我国航电系统安全发展。 相似文献
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文章提出一种模拟退火(SA)与粒子群优化(PSO)算法相结合的算法来优化Elman神经网络权值和阈值。当PSO处于停滞状态时,利用粒子群优化算法的全局寻优性质,以及SA能跳出局部最优解的特性,在搜索到的最优位置处用模拟退火算法继续寻找最优解,并对具有动态递归性能的Elman神经网络进行学习训练,这样就能对忙时话务量进行预测。结果表明,与传统Elman神经网络和PSO-Elman神经网络相比,基于模拟退火粒子群算法训练的神经网络具有更高的预测精度和良好的自适应性。 相似文献
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电能作为常见的能源类型,易与其他类型的能源进行转换,被广泛用于日常生活以及社会发展等方面。随着电力系统的不断发展,用户的不断突破,短期内的负荷用电预测成为国家电网稳定运行不可或缺的一部分。本文提出一种基于量子免疫优化算法改进的BP神经网络算法短期负荷预测方法,旨在提高BP神经网络算法存在的收敛速度慢、初始值敏感等问题,经某电力公司提供数据,对电力短期负荷进行预测,结果证明了本文提出方法的有效性与快速性。 相似文献
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时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了时间序列的相关理论和方法,将人工鱼群算法和BP神经网络应用于时间序列预测中,讨论了人工鱼群算法与BP神经网络在时间预测中的优劣,以及其有效性和实用性。 相似文献
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根据海军舰载直升机的特殊保障需求,提出一种舰载直升机航电系统的通用测试思想:通过一套通用配置的测试设备完成对所有舰载直升机航电设备的接口测试、功能测试和维护支持.首先简单介绍了通用测试的原理,在此基础上给出了通用测试的设计方案,最后对现役装备的适用性进行分析. 相似文献
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在非线性模型预测中,往往难以获得精确的非线性数学模型,从而对预测精度造成一定的影响。该文将粒子群算法与BP算法相结合,提出了一种PSO-BP算法,改进了BP算法的不足,并将其应用于神经网络模型预测当中,提高了非线性模型预测的精度。 相似文献
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针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测。同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测。实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高。 相似文献
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随着制造业的发展,能源需求日益增大,实现节能减排刻不容缓。针对印刷车间的能耗的复杂性,提出了利用MEA算法改进的BP神经网络模型作为解决能耗预测的办法。MEA算法利用算法解空间内多个子群体共同寻找最优值个体,采用“趋同”以及“异化”的有机结合,输出最优个体,解码得到网络的权值和阈值,建立了MEA-BP神经网络预测模型。可以有效地改善BP神经网络的收敛率和泛化能力,保证了权值和阈值的全局代表性。经模拟试验,实验证明了MEA-BP神经网络具有较好的预测精度,能够较好地运用在印刷车间能耗的预测方面。 相似文献
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基于RBF算法的机房网络流量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要:为保证网络通信的正常运行,采用RBF算法预测网络流量的可靠性。以黑龙江科技学院计算机基础实验室网络流量数据为例,根据其在时序上的复杂非线性特征,利用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,确定RBF神经网络的输入/输出向量,建立了基于Matlab6.5环境下的RBF神经网络客运量预测模型。验证结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高,计算速度较快。 相似文献
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提出一种短期负荷预测算法,用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点,分析短期负荷运行规律,并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理,相除奇异点。其次,介绍BP神经网络基本结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点,采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后,设计一种基于PSO?BP神经网络的短期负荷预测算法,包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后,选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测,实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,PSO?BP神经网络用于短期负荷预测算法的精度更高,预测负荷和实际负荷之间的平均绝对误差(MAE)小于1%。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(12)
目前,各种系统的集成度和复杂性不断增加,其可靠性、可测试性、可维修性及维修保障费用等问题日渐突出,在系统运行过程中若发生故障将造成不可预知的损失,因此,如何对故障进行监测、诊断,如何对潜在故障进行有效的预测已经成为该领域研究的热点课题之一。 相似文献
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多层前馈神经网络快速学习算法的实现 总被引:4,自引:0,他引:4
本文评述优化学习率BP(Back Propagation)算法,给出应用研究中几种常用网络结构的优化学习率的计算公式,讨论与算法实现相关的一些问题.模拟实验结果进一步揭示算法的快速性质. 相似文献