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基于遗传算法的WANN的汽车发动机故障诊断分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用基于遗传算法的全局优化能力,小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点.结合三者的特点,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的汽车发动机故障诊断方法,应用汽车发动机的故障数据作为实例验证,GA-WANN模型诊断速度快,鲁棒性好,故障诊断正确率高. 相似文献
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采用变结构组合预测方法建立短期电力负荷预测模型。变结构组合预测对多种预测方法进行整合,使得在不同的预测阶段,最优的预测方法发挥的作用最大,使预测精度大大提高。 相似文献
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基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行. 相似文献
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建立了6-3-3并联机构物理样机结构优化问题的数学模型,提出将有限元算法内嵌到优化算法中的优化模型求解思路.在ANSYS软件平台上,通过建立各零件参数化模型、定义设计变量、约束和目标函数等步骤,在其优化工具箱最终实现各零件结构参数的优化,为该机构物理样机的轻量化设计提供了理论依据. 相似文献
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