基于改进QPSO优化SVR的某电源组合故障预测研究

针对电源组合的故障特点,提出了一种基于改进QPSO优化SVR的故障预测方法;文中首先对QPSO算法进行了介绍;然后对支持向量回归机(Support Vect or Regression,SVR)性能影响因素进行了分析,并给出了基于改进QPSO优化SVR参数的算法步骤;最后以制导雷达波束系统中的某电源组合为例进行了仿真分析,预测结果表明,同QPSO算法相比该预测方法误差更小,达到了预期效果。     

基于数据预处理灰色神经网络组合和集成预测

当研究的系统扰动因素过大或系统行为在某个时川点发生突变，出现严重扰动系统的异常数据时，提出不应直接按原始数据建模预测，而应根椐实际情况适当地对数据预处理．提出了基于数据修正的改进型灰色神经网络组合和集成预测，并根据南昌火车站旅客发送量时间序列建立了多个模型，从模型预测效果对比中说明数据修正、改进型灰色模型和改进型灰色神经网络、灰色神经网络组合和集成确实能提高预测精度．另外，修正数据要把握一个度，不能修正全部数据，只能修正较异常的数据，要在数据的趋势性和预测的灵敏性间取得平衡。     

基于灰色Verhulst-小波神经网络的装备故障预测研究

针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力,克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷。实验结果表明,与相关研究方法比较,所提出方法具有较高的预测精度,对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义。     

基于改进灰色神经网络的故障预测方法研究

故障预测技术是电子装备预测与健康管理（PHM）领域的核心内容, 对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合, 构建灰色神经网络模型并对其进行分析; 然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进, 提出一种基于改进灰色神经网络的故障预测模型; 最后以某型脉冲测量雷达中频接收组合中的压控振荡器为例, 以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证。预测结果表明, 将该预测方法应用于电子装备PHM是行之有效的, 可有效提高故障预测精度。     

基于灰色新陈代谢和神经网络的故障预测方法研究

针对工业装备故障预测中存在信息不完备等问题,提出将灰色理论与神经网络算法相结合的组合预测方法。首先,通过数据变换技术和重新构造背景值求值方法优化新陈代谢GM(1,1)模型的初始值以及背景值,然后将优化后的新陈代谢模型的输出数据集作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的期望输出。运用附加动量项和变化的自适应学习速率对神经网络的权值更新方法进行改进。其后将得到的最佳神经网络的输出值作为最新信息运用到新陈代谢模型中得到预测值。齿轮运行状态实例预测结果表明,该预测方法可有效提高故障预测精度。     

基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测

为更有效预测设备故障,提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简,将冗余的数据和属性去掉,并将约简后的数据输入到BP神经网络,预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证,结果表明,该模型预测误差更小,预测准确率更高。     

基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测

针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(I,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10W与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.     

基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型研究

灰色神经网络在人工智能预测领域已经得到广泛的应用,但由于其自身存在局部最小化和收敛速度慢等问题,使其预测精度受到一定的限制。针对其不足,本文提出一种利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法对股指期货历史数据进行初步预测,并且把初步预测的结果作为优化BP神经网络的输入进行训练和预测,构建了基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型(PSO-GMNN)。仿真实验结果表明,新预测模型的预测精度高于BP神经网络、灰色神经网络和灰色预测模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性。     

地区生产总值的灰色神经网络预测

灰色神经网络是将灰色系统与神经网络融合建立的模型。本文利用该模型对某市的生产总值进行了模拟和预测。该模型融合了两者的优点,能够充分发挥灰色系统建模简单,所需数据少,运算方便和神经网络非线性处理能力强的优势,降低使用单一模型预测的危险性,提高了预测精度。     

基于灰色神经网络的污水处理厂水质预测研究

针对中小型污水处理厂出水监测设备长期监测精度不稳定的实际情况,利用灰色理论和广义回归神经网络建立了灰色神经网络模型,根据采集到的污水处理厂进水参数对出水参数进行预测,并对灰色神经网络模型和广义灰色神经网络模型的预测结果进行了对比,对比结果表明:这种灰色神经网络模型的精度明显优于广义神经网络模型,适合应用。     

灰色预测神经网络PID控制研究

由于火电厂过热汽温控制系统的大惯性、大迟延和时变等特性,传统的串级PID控制方法不能适应负荷变化,因而难以取得满意的控制效果。因灰色预测具有少数据、贫信息且运算量小的优点,将灰色预测控制及神经网络相结合,提出了基于灰色预测的神经网络PID控制策略。仿真研究表明,该策略的控制效果优于常规的PID控制,能适应对象参数的变化并表现出良好的控制品质,具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

灰色神经网络在股票价格预测中的应用

研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。     

基于小波神经网络的开关电源的故障诊断

以非线性小波Morlet基作为激励函数,形成神经元,结合小波变换与神经网络各自的优点,建立集小波分析与神经网络于一体的紧致型小波神经网络;采用能量分布特征提取方法和改进的BP算法,设计了一种基于小波神经网络的故障诊断系统,并应用于开关电源故障诊断中;对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高,系统诊断结果与实际相符,验证了该小波神经网络故障诊断系统的有效性。     

神经网络电力电子装置故障诊断技术

提出了一种基于神经网络故障诊断新方法.研究了基于波形直接分析和BP神经网络的电力电子整流装置故障诊断方法.以三相桥式可控整流电路晶闸管断路故障为例,通过对一个电力电子电路进行仿真实验研究结果表明:该方法简单、直观.可以提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,具有很好的故障识别能力,具有广阔的应用前景.     

基于神经网络优化组合的供水预警机制

在供水预警机制理论分析的基础上,集结多种单个模型所包含的信息,进行优化组合,提出在单一模型预警结果基础上的基于神经网络的优化组合预警机制,并用误差灰色模型修正预测结果。该模型具有良好的预测及预警效果,从而为供水预警提供一种新的方法和思路。     

模糊RBF网络在电源车故障诊断中的应用

结合模糊理论与RBF神经网络构建了模糊RBF网络故障诊断法。在对某型电源车进行故障诊断的过程中,通过对RBF神经网络与模糊RBF网络故障诊断法进行比较,表明模糊RBF网络故障诊断法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

基于灰色BP神经网络的瓦斯爆炸的预测

瓦斯浓度在很大程度上决定了煤矿井下发生爆炸的可能性,而原有灰色模型预测方法精度不是很高,但是所需的数据较少,而BP神经网络有高度的非线性计算、自学习和自组织能力。本文结合了灰色系统与BP神经网络各自的优点进行预测,使预测结果更加精确,可靠性得到很大的提高。     

神经网络在变压器故障诊断中的比较研究

在将神经网络应用于变压器故障诊断的过程中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢的缺点,根据遗传算法具有全局寻优的特点,将二者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法GA-BP算法;通过实例结果分析,表明该算法可以有效地运用于变压器故障诊断中,提高故障诊断的准确率.     

基于神经网络多步时序预测的非线性系统故障诊断

提出一种新的基于神经网络多步时序预测的非线性系统故障诊断方法。该方法先利用回归神经网络对多个传感器检测序列并进行多步预测,再由多步预测序列和传感器检测序列生成历史残差序列和预测残差序列。最后,根据统计定义的几个决策指标进行故障检测与诊断。与其它方法相比,本文方法所需信息较少、可诊断的故障较多。仿真表明该方法是有效的,可有效地增强故障信息、抑制非故障信息。     

灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。