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A Short-Term Traffic Flow Prediction ModelBased on Quantum Genetic Algorithm andFuzzy RBF Neural Networks
1
作者 Kun Zhang 《计算机科学与技术汇刊（中英文版）》 2016年第1期24-39,共16页
关键词 神经网络 流动模拟 基因算法 rbf 交通 预言 短期 ARIMA
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基于AMCDE优化RBF神经网络的PID参数整定研究
2
作者 刘悦婷 孔繁庭 +1 位作者 李西素 王园红 《贵州大学学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,90,共9页
针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMC... 针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMCDE)的神经网络算法RBF(radial basis function)整定PID控制器参数。首先,在差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)中引入带有存储机制的策略,对种群的个体进行实时排序,充分利用当前种群的方向信息和搜索状态;其次,通过引入自适应变异交叉策略,实现自适应调整变异交叉概率因子,有效地避免种群在迭代后期陷入局部最优解;再次,采用AMCDE算法优化RBF的初始参数,接着由RBF在线辨识得到梯度信息;最后,根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整。仿真实验和某乳制品公司的加热炉温度控制实验表明:与IDE-RBF-PID、GODE-RBF-PID和MCOBDE-RBF-PID相比,AMCDE-RBF-PID控制器的调节时间分别降低了62.6%、55.3%、53.6%,超调量分别降低了79.3%、66.4%、64.7%,抗干扰性能分别提高了42.5%、15.3%、14.8%,控制精度分别提高了35.6%、12.3%、11.2%。由上述结果可知:AMCDE-RBF-PID控制器的动态性能更好,抗干扰性能更强,控制精度更高。 展开更多
关键词 自适应变异交叉策略 差分进化算法 rbf神经网络 PID参数整定
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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
3
作者 刘文博 杨喜娟 +1 位作者 王力 李子奇 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期148-155,共8页
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为... 为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 麻雀搜索算法 钢管混凝土 界面粘结强度 机器学习模型
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基于改进北方苍鹰算法的RBF-PID海参热泵干燥温度控制
4
作者 肖扬 李占英 张鹏飞 《大连工业大学学报》 2025年第1期73-78,共6页
针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在... 针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在传统北方苍鹰算法加入Tent混沌映射,优化初始种群均匀性、遍历性,在第二阶段采用非线性自适应半径,并在第二阶段结束后加入差分进化算法以增加个体搜索广度的方法,增强了算法搜索最优解的能力。采用改进的北方苍鹰算法(INGO)优化RBF神经网络参数,搭建了INGO-RBF-PID温度控制算法。消融实验结果表明,在2%误差范围内,该算法的稳定性和快速性均优于传统的PID、RBF-PID和未改进的NGO-RBF-PID。在S7-1200 PLC中进行仿真验证,该算法对于温度控制系统具有较好的性能,可为海参干燥系统提供支持。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 rbf神经网络 PID控制 可编程控制器
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
5
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析
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改进RBF神经网络在智能机器人轨迹规划中的研究 被引量：1
6
作者 刘翔 王开科 李菲 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第4期90-94,共5页
针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器... 针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器人的轨迹。通过仿真将与未改进前的轨迹规划算法进行比较,验证该方法的优越性。结果表明,与改进前的规划算法相比,文中规划方法误差小,适应性强,能够满足工业机器人轨迹规划的预期要求。为工业机器人轨迹规划方法的发展提供了一定的参考。 展开更多
关键词 工业机器人 轨迹规划 rbf神经网络 遗传算法 关节轨迹
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基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化 被引量：1
7
作者 廖锐全 李龙威 +2 位作者 王伟 马斌 潘元 《长江大学学报（自然科学版）》 2024年第2期91-100,共10页
为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色... 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 持液率 气液两相流 rbf神经网络 遗传算法 数据清洗
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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量：2
8
作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估
9
作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页
突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多
关键词 突发水污染 风险评估 rbf神经网络 IPSO算法 内陆河流域
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基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计 被引量：2
10
作者 刘齐 吴松荣 +3 位作者 邓鸿枥 张翰文 付聪 柳博 《电子测量技术》 北大核心 2024年第1期71-78,共8页
准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对... 准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对标准麻雀搜索算法进行改进,采用精英混沌反向机制初始化麻雀种群,采用柯西-高斯变异策略优化麻雀种群中跟随者位置更新公式;然后,使用改进后的麻雀搜索算法对RBF神经网络的初始权值和宽度参数进行寻优,以提升算法对SOC的估计精度;最后,基于三元锂电池的充放电实验数据进行模型验证。结果表明,动态应力测试工况下,所提联合算法模型SOC估计均方根误差为0.694%,平均百分比误差为3.15%,能很好的应用于三元锂电池SOC估计。 展开更多
关键词 三元锂电池 SOC估计 rbf神经网络 自适应麻雀搜索算法
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基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络改进算法在关键词预测中的应用
11
作者 陈张一 朱朝阳 +1 位作者 邹玲 胡小君 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第18期215-221,共7页
探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的... 探究学科或领域内研究发展趋势和热点一直以来受到国内外学者们重点关注,而高频关键词的频次变化分析是其中重要的研究内容。关键词的变化与时间存在强相关性,但当前仅有少数研究考虑了关键词随时间密切变化的特性。在考虑关键词信息的时间属性基础上,提出一种基于自适应增强(AdaBoost)的径向基(RBF)神经网络预测算法(以下简称“RBF改进算法”),对关键词频次进行分析预测。对中国知网2007—2022年收录的医学图像期刊论文关键词进行处理,其中将2007年至2021年的数据作为实验训练数据,2022年数据作为验证数据,通过算例分析,对比RBF改进算法、反向传播算法和时间序列算法对关键词词频的预测结果。结果发现:通过AdaBoost算法对RBF算法进行改进,能够增强RBF神经网络的泛化能力以及对样本的适应性,同时保留了RBF神经网络较好的非线性映射能力这一优点;RBF改进算法预测结果与实际数据接近,其预测精度优于反向传播神经网络和时间序列算法,该算法的预测效果更佳。 展开更多
关键词 词频 预测算法 ADABOOST算法 rbf神经网络 算法应用 算法优化 医学图像
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应用PSO-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能 被引量：3
12
作者 何迪 王聪聪 +4 位作者 陈红兵 孙俊辉 高雪宁 王传岭 马卓越 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期455-463,共9页
为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于... 为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用PSO算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSO-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。 展开更多
关键词 PV/T rbf神经网络 PSO算法 模拟预测
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基于改进遗传算法优化的RBF网络的信道估计 被引量：2
13
作者 胡一晨 耿虎军 《计算机测量与控制》 2024年第1期165-171,178,共8页
为了提高通信系统信道估计的准确率,同时适应更大的数据量,进行更加复杂的数据计算,引入神经网络的方法进行信道估计,采用了BP和RBF神经网络进行实验对比,与传统信道估计方式相比有明显提升;在此基础上,进一步提出基于改进遗传算法优化... 为了提高通信系统信道估计的准确率,同时适应更大的数据量,进行更加复杂的数据计算,引入神经网络的方法进行信道估计,采用了BP和RBF神经网络进行实验对比,与传统信道估计方式相比有明显提升;在此基础上,进一步提出基于改进遗传算法优化的RBF神经信道估计方法,目的是帮助确定RBF网络的隐藏层参数,使得网络的参数趋于全局最优解,信道估计器的性能从而得到提升。经过Matlab仿真,改进后的RBF神经网络可以更好地解决信道估计问题,验证了此方法的可行性。 展开更多
关键词 OFDM系统 遗传算法 rbf神经网络 信道估计器 Matlab
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改进GA-RBF神经网络的水厂混凝投药预测 被引量：1
14
作者 刘海林 王庭有 《供水技术》 2024年第1期40-45,共6页
为了提高水厂混凝剂投加量预测准确性,针对投药系统易受多种水质因素影响,且投药后净水过程存在高度非线性的特点,通过改进遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络(也称为RBF神经网络)的权值ω_i和高斯基函数中心宽度向量σ_i,构建GA-RBF... 为了提高水厂混凝剂投加量预测准确性,针对投药系统易受多种水质因素影响,且投药后净水过程存在高度非线性的特点,通过改进遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络(也称为RBF神经网络)的权值ω_i和高斯基函数中心宽度向量σ_i,构建GA-RBF神经网络净水厂投药量预测模型。Matlab仿真结果表明,GA-RBF神经网络预测模型可通过实现全局逼近来回避极值陷阱,提高了稳定性和全局寻优能力,相较于单一RBF神经网络预测模型,GA-RBF神经网络预测模型的拟合优度提高5.474%,平均绝对误差降低了4.14%,根均方误差降低3.392%,迭代速度和预测精度都有所提高,数据拟合能力更强。 展开更多
关键词 混凝剂投加量 投药系统 遗传算法 rbf神经网络 预测模型
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基于特征优化和BSO-RBF神经网络的NO_(x)浓度预测模型 被引量：1
15
作者 张国兴 王世朋 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期285-293,共9页
针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后... 针对火力发电厂中燃烧系统运行工况复杂、迟延较大,导致选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统中入口NOx质量浓度难以准确测量的问题,提出了一种基于特征优化和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的预测模型。将经过特征优化后的变量作为模型的最终输入变量,并使用天牛群优化(beetle swarm optimization,BSO)算法对神经网络超参数进行寻优,建立入口NO_(x)浓度预测模型。结果表明,经过特征优化后的变量放入模型后,其预测结果要优于原始变量:经特征优化及时延处理后的模型其S_(RMSE)减少了44.5%,R^(2)增加了2.3%,经过BSO确定后的神经网络超参数使得模型精度也得到了进一步提升。 展开更多
关键词 NO_(x)浓度预测 特征优化 天牛群优化算法 径向基函数 神经网络
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基于RBF-ADRC控制算法的三维针刺机多电动机协同控制
16
作者 李晟源 崔江红 +1 位作者 徐航 胡泽翰 《上海纺织科技》 2024年第11期34-39,43,共7页
针对纺织行业高端非织造三维针刺机多电动机协同控制问题,采用RBF神经网络与ADRC自抗扰控制算法相结合的协同控制策略,针对协同控制问题中的多电动机同步误差,采用偏差耦合控制结构,通过速度补偿器补偿电动机间的同步误差,实现了对两台... 针对纺织行业高端非织造三维针刺机多电动机协同控制问题,采用RBF神经网络与ADRC自抗扰控制算法相结合的协同控制策略,针对协同控制问题中的多电动机同步误差,采用偏差耦合控制结构,通过速度补偿器补偿电动机间的同步误差,实现了对两台永磁同步电动机为被控对象的多电动机精确协同控制。通过试验验证,该控制策略能够有效地减小同步误差,提高设备的协同性能。仿真结果表明,提出的基于RBF-ADRC控制算法的多电动机协同控制器,较传统PID控制和ADRC控制具有响应迅速,超调量极小,稳定性高等优势,可有效提高针刺设备的生产效率和生产质量。 展开更多
关键词 针刺机 多电动机协同控制 rbf神经网络 自抗扰控制算法
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基于多目标灰狼优化算法与RBF神经网络的真空灭弧室触头结构优化设计 被引量：3
17
作者 丁璨 王周琳 +1 位作者 袁召 李江 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期543-550,共8页
在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一... 在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一步提高触头的性能,然后构建了以触头片开槽长度、开槽宽度、径向偏转角度、杯座斜槽高度及单个斜槽上下旋转角度为输入,电流峰值时刻触头间隙中心平面纵向磁场强度最大值、过零时刻中心点处磁滞时间、合闸时动静触头间的电动斥力分别为输出的RBF神经网络模型;最后结合RBF神经网络模型与多目标灰狼优化算法(MOGWO)对触头结构进行了优化。结果表明:与初始结构参数相比,当触头片开槽长度为19.74mm、宽度为3.94mm、径向偏转角为19.9°、杯座斜槽高度为18.0mm、斜槽上下旋转角为119.2°时,触头具有更好的磁场分布特性,且动、静触头间的电动斥力明显减小,有利于提高触头的工作性能。 展开更多
关键词 真空灭弧室触头 电动斥力 rbf神经网络 磁场特性 多目标灰狼优化算法
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基于SLM-RBF的配电网分布式光伏集群智能划分策略
18
作者 卜强生 吕朋蓬 +4 位作者 李炜祺 罗飞 俞婧雯 窦晓波 胡秦然 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1534-1543,共10页
分布式电源大规模分散接入给配电网的优化调度带来计算上的维数灾难,需要对分布式电源进行集群以降低调控难度,因此合理的集群划分十分重要.同时,配电网实时量测数据不全造成分布式电源进行实时集群划分难度大、时间效率低,因此提出一... 分布式电源大规模分散接入给配电网的优化调度带来计算上的维数灾难,需要对分布式电源进行集群以降低调控难度,因此合理的集群划分十分重要.同时,配电网实时量测数据不全造成分布式电源进行实时集群划分难度大、时间效率低,因此提出一种智能局部移动(SLM)算法与径向基神经网络相结合的分布式电源集群智能划分策略.首先,选取有功和无功功率调节范围以及有功和无功功率-电压的灵敏度作为集群划分的指标,构造相似度矩阵并基于SLM形成分布式电源的集群划分方案库.然后,离线建立电压拟合模型,拟合可实时观测节点的功率与电压之间的关系;同时,离线建立电压-划分结果模型,在线通过电压得到实时划分结果,创新性地解决了潮流模型缺失时无法进行集群划分的问题,提高了集群划分的实时性.最后,在MATLAB平台通过仿真计算验证了算法的合理性和优越性. 展开更多
关键词 智能局部移动算法 径向基神经网络 集群划分 电压拟合
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基于PCA和改进CS-RBF的滑坡预报模型
19
作者 王莲霞 李丽敏 +3 位作者 方梓豪 任瑞斌 符振涛 崔成涛 《人民珠江》 2024年第8期1-9,共9页
滑坡灾害给人们的生命财产带来严重威胁,加强对滑坡灾害的有效预报具有重要意义。以陕西省山阳县研究区滑坡监测点为例,提出一种基于主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)和布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)优化径向基神经网... 滑坡灾害给人们的生命财产带来严重威胁,加强对滑坡灾害的有效预报具有重要意义。以陕西省山阳县研究区滑坡监测点为例,提出一种基于主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)和布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)优化径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)的滑坡概率预测模型。首先确定该地区的滑坡灾害发生的主要影响因素,利用PCA算法将滑坡影响因子进行降维,避免数据维度过大,造成模型冗余的问题,将降维后的数据输入到RBF神经网络中进行滑坡概率预测;其次,利用改进的布谷鸟算法进行参数寻优,提高滑坡发生概率预测的准确性。并采用BP(Back Propagation)、RBF、GA-RBF(Genetic Algorithm-RBF)、CS-RBF等多种模型与改进CS-RBF模型进行对比实验,结果表明CS-RBF模型预测性能优于其他几种模型,其均方根误差为0.01756,平均绝对误差为0.01178,该模型可靠性更高,为滑坡预警的实际应用提供有力的支持和保障。 展开更多
关键词 滑坡预报 PCA算法 rbf神经网络 改进CS-rbf
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基于RBF-PSO算法的潜艇尾部结构噪声优化
20
作者 李舒成 张冠军 柯昱照 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期199-204,共6页
针对潜艇尾部结构噪声突出问题,选取潜艇尾部桨轴艇耦合模型为研究对象,以潜艇尾部质量为约束条件,以纵向、横向激励力下的水下潜艇尾部辐射声功率级为优化目标,设计以尾壳板厚度、T型材结构参数(面板宽、腹板高、面板厚度、腹板厚度)... 针对潜艇尾部结构噪声突出问题,选取潜艇尾部桨轴艇耦合模型为研究对象,以潜艇尾部质量为约束条件,以纵向、横向激励力下的水下潜艇尾部辐射声功率级为优化目标,设计以尾壳板厚度、T型材结构参数(面板宽、腹板高、面板厚度、腹板厚度)为设计变量的均匀试验设计,采用径向基函数(Radia Basis Function,RBF)神经网络构建反映设计变量与优化目标之间映射关系的代理模型,使用粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对潜艇尾部噪声进行多目标优化。研究表明:纵向激励下潜艇尾部水下辐射声功率合成级降低3.79 dB,横向激励下潜艇尾部水下辐射声功率合成级降低1.55 d B,潜艇尾部质量降低3.424 t。将RBF-PSO算法应用于潜艇尾部结构低频噪声优化问题效果较好,可以为潜艇的结构噪声优化提供指导。 展开更多
关键词 声学 rbf神经网络 粒子群算法 潜艇尾部 噪声优化
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