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。     

基于改进Elman神经网络的氧化铝浓度控制建模

铝电解过程是一个非常复杂的非线性、时变和大滞后的工业过程体系,因而采用常规的控制方法很难达到良好的控制效果。针对此问题本文提出了采用改进的Elman神经网络对其进行建模,介绍了改进Elman神经网络结构及其学习算法;分析了影响氧化铝浓度的主要因素,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。通过对现场采集的数据进行了仿真,仿真结果表明：与常规Elman相比,神经网络收敛速度和稳定性上都有明显提高,得到了令人满意的结果。     

Elman递归神经网络在车牌字符识别中的应用

为了提高车牌自动识别系统的速度和准确度,采用适应性较强的十三特征提取法进行车牌字符的特征提取,将提取的特征向量作为网络的输入;在对网络进行训练时,选用具有一个承接层作为一步延迟算子的动态建模性质比较好的Elman递归神经网络.此网络在权值更新时不仅考虑了当前的梯度方向,而且还考虑了前一时刻的梯度方向,从而降低了网络性能对参数调整的敏感性,有效地抑制了局部极小值的出现.最后与BP网络训练的结果进行对比,结果表明Elman递归神经网络在识别速度和准确度方面都更具优越性.     

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。     

基于神经网络的广东省道路交通事故模型

在广东省历年道路交通统计数据的基础上,利用BP神经网络模型和Elman神经网络模型,对广东省道路交通事故进行了建模研究.应用Matlab软件对模型进行了计算实现,并对计算结果进行了分析,结果表明模型效果良好. 更多还原     

基于混沌机制的神经网络预测控制及仿真研究

为解决一大类未知、时滞、非线性系统的预测控制问题,提出了一种基于改进的Elman动态回归神经网络预测控制算法．首先,在一般的Elman动态回归神经网络算法中加入了混沌机制,利用混沌机制固有的全局游动有效地消除了Elman网络易陷入局部极值的缺点,提高了系统的辨识速度;然后,结合广义预测控制（GPC）的反馈校正、滚动优化来完成非线性系统的预测控制．仿真结果表明：将本算法应用于非线性系统预测控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和良好的控制跟踪能力。     

Elman神经网络在ECT系统流型辨识中的应用

针对电容层析成像系统ECT(electrical capacitance tomography)流型辨识问题,在对ECT系统工作原理和流型的辨识方法分析的基础上,提出了一种基于Elman神经网络的ECT系统流型辨识方法,该方法通过对ECT系统采集的电容值特征值提取与处理,将提取的特征值作为Elman神经网络的输入进行训练,经训练后达到流型辨识的目的.经仿真实验验证,与传统的BP神经网络相比,该方法具有结构简单,收敛速度快,不会因阶次未知而出现网络结构膨胀的问题,为ECT系统流型辨识的提供一种的有效方法.     

探讨基于混沌时间序列和神经网络的风电功率预测

首先综述了我国风电发展概况,分析了目前风电功率预测主要方法,接着研究了混沌时间序列与神经网络组合预测短期风电功率的可能性,最后提出了相空间重构技术和Elman递归神经网络结合应用于风电功率时间序列建模和预测的理论方法。     

一种非线性系统的鲁棒型预测控制算法

提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制（GPC）方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明：将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力.     

神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用

目的采用神经网络预测控制方法来解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题，提高其控制性能．方法提出了一种基于铝电解过程的神经网络预测控制算法，建立了神经网络预测模型，将神经网络和预测控制算法相结合，结果实现了铝电解过程的最优控制．神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程，预测效果好．结论笔者提出的控制方案能够使铝电解过程很快进入稳态，超调量较小，提高了铝电解过程的动态和稳态性能．     

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。     

粗糙集-神经网络在铝电解故障诊断中的应用

目的通过对铝电解生产过程中的故障进行有效地诊断来提高铝的生产效率和节约能源．方法把粗糙集和神经网络结合起来应用在铝电解的故障诊断中．先用自组织特征映射网络（SOM）对初始数据进行离散化后得到决策表,然后用粗糙集理论对决策表进行约简得到最简决策表,根据最简决策表设计BP神经网络对铝电解中的故障进行诊断．结果用粗糙集对神经网络的输入数据进行预处理可以简化神经网络的结构,减少计算量和训练时间,从而提高整个诊断系统的诊断效率、故障诊断准确率在90％以上．结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断．     

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。     

模糊神经网络技术在铝电解故障诊断中的应用

目的为了提高生产效率、降低成本、安全生产，通过对铝电解故障进行有效的检测和预报，减少铝电解过程中阳极效应、热槽、冷槽故障的发生．方法通过对铝电解故障发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析，基于模糊逻辑理论。建立了多级模糊故障检测模型，采用BP神经网络建立了故障分类模型，实现对铝电解故障的检测和预报．结果降低了模糊系统的维度，减少了规则数量，采用多级模糊与神经网络相结合的故障诊断预报的方法，提前了预报时间，提高了预报准确率．结论铝电解模糊神经网络故障诊断方法，有效地降低铝电解的故障发生率，降低了能耗，提高了铝的产量和质量，具有良好的应用前景．     

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.     

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。