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基于改进BP网络8/6极SRM非线性建模的研究肖丽,孙鹤旭,高峰河北工业大学控制科学与工程学院摘 要:针对开关磁阻电机(SRM)磁化曲线高度饱和,非线性的特点,提出一种基于改进的BP神经网络建立开关磁阻电机模型的方法.该方法构造了一个将连接权值变为参数可调函数的BP神经网络.通过分析开关磁阻电机磁链与转矩特性获得神经网络的训练样本,经过训练,实现开关磁阻电机非线性建模,并在Matlab/Simulink中建立开关磁阻电机控制系统(SRD)仿真模型.仿真与实验结果的对比,证明了此建模方法可行.与传统BP神经网络建模相比,该方法节约了计算时间,具有很强的泛化能力和较高精度,有效地提高了收敛速度.关键词:改进BP神经网络;非线性建模;开关磁阻电机;......
基于BP神经网络的熔盐电导率预测研究向燕1,张小联11. 赣南师范学院摘 要:NdF3-LiF-Nd2O3体系熔盐电导率是稀土熔盐电解的基础参数,由于高温环境使其在电解过程中的变化规律难以获得.研究针对试验结果所取得的样本进行训练,通过BP神经网络预测了NdF3-LiF-Nd2O3体系熔盐电导率,并分析了温度,LiF浓度和Nd2O3浓度对熔盐电导率的影响.研究结果表明,预测值处在1.825 63.119 7 S/cm之间,与实验值误差在3%左右,同时,预测值与实际值的变化趋势基本一致.研究表明BP神经网络对熔盐电导率的预测能够满足熔盐体系电导率研究的要求.关键词:BP神经网络;MATLAB;电导率;预测模型;NdF3-LiF-Nd2O3;......
BP神经网络隐层单元数的确定方法及实例严鸿1,管燕萍21. 上海交通大学自动化系2. 中兴通讯股份有限公司摘 要:针对BP神经网络隐层单元数不易确定的问题,提出一种在传统的经验公式基础上快速确定隐层单元数的方法.该方法首先借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,然后将其扩大,在这个扩大的范围内寻找最优值.以BP神经网络预测交通流量为例,解释说明了具体的步骤,以及网络模型的隐层结构对模型仿真精度的影响.结果表明,采用该方法可快速决定隐层单元数,在实例中采用16个隐层单元数为最佳.关键词:BP神经网络;网络结构;隐层单元数;车流量预测;......
基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型蒋美云南京工业职业技术学院计算机与软件学院摘 要:神经网络算法是深度学习研究的重点,遗传算法是一种自适应优化搜索算法,模拟退火算法是寻找最优解的算法,本文主要分析了神经网络,遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷,研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术,从发挥算法的优点基础上,提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型,并应用于某观影俱乐部,作为新电影上映预测和用户推荐,实验结果表明:该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果.关键词:BP神经网络;模拟退火;遗传算法;收敛;......
基于BP神经网络法研究锂电池荷电状态杨学平1,王正江2,蒋超宇1,薛秀丽11. 云南机电职业技术学院2. 昆明理工大学摘 要:电动汽车锂离子动力电池荷电估算是电池管理系统的关键技术之一,电池荷电状态的精准计算对于电动汽车的续航里程估计有着重要意义.选取某车型三元锂离子动力电池组为研究对象,在指定温度下利用专用动力电池数据采集仪器采集动力电池数据,然后将数据植入到BP神经网络模型中去学习训练与验证.结果表明:基于BP神经网络法计算电池荷电的误差基本能控制在6%以内,验证了模型的准确性,为电池荷电估计算法的研究与改进打下了坚实的基础.关键词:BP神经网络;电动汽车;锂离子动力电池;荷电状态;......
基于BP神经网络的PID控制器在伺服系统中的应用研究 林青松1,姚玉菲1,刘艳兵1,王军晓1 (1.河南科技大学电子信息工程学院,河南,洛阳,471003) 摘要:针对经典PID控制的参数不能在线调整的缺陷,提出了一种基于BP神经网络的PID控制算法,利用BP神经网络比较强的学习能力实现了PID控制参数的在线调整和优化,并对其在伺服系统中的应用进行了仿真.仿真结果表明该算法优良,加快了系统响应速度,减少了超调量,适应于非线性系统. 关键词:BP神经网络; PID; 自适应控制; 伺服系统; Matlab仿真; [全文内容正在添加中] ......
BP algorithm of Hessian matrix based on fuzzy optimization model and its application GUO Yu(郭瑜)1, CHEN Shou-yu(陈守煜)2 (1. Pearl River Hydraulic Research Institute, Ministry of Water Resources... error function is introduced to establish a new back propagation (BP) algorithm of Hessian matrix to promote the calculation. The Newton’s iteration method is applied to promote the training......
基于BP神经网络的带钢冷轧摩擦模型 赵启林1,王国栋1,刘相华1 (1.东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室,辽宁,沈阳,110004) 摘要:建立了BP神经网络摩擦模型,并用遗传算法优化了BP网络的结构参数和初始值.模拟计算结果表明,BP网络摩擦模型的精度比原回归摩擦模型的精度有显著提高,可以使轧制力预测的平均RMS误差由3.98%降低到2.23%,轧制功率预测的平均RMS误差由4.57%降低到3.23%. 关键词:摩擦模型; 设定计算; 冷轧带钢; BP神经网络; [全文内容正在添加中] ......
BP神经网络在基坑变形预测中的应用及改进孙雪1,张琳21. 金陵科技学院土木建筑工程学院2. 浙江华东建设工程有限公司摘 要:在对某基坑工程采用BP神经网络模型预测基坑开挖引起地表变形的分析中,考虑到现有模型可能会遇到预测结果跳不出训练样本以及训练时间较长的问题,提出采用Matlab中的mapminmax函数进行归一化处理,并基于牛顿法,共轭梯度法和L-M法三种数值优化方法对BP网络训练算法进行了改进.研究结果表明:与常用的基于梯度下降原则相比,改进后的BP神经网络在训练时间和预测误差方面均有明显的优势,采用L-M法的神经网络在训练样本时的迭代次数最少为74次,采用共轭梯度法的预测结果与实测结果的误差最大为2.4%,而采用牛顿法神经网络的预测值则比较均衡,预测结果相对最佳.关键词:BP神......
基于BP神经网络的铣削力仿真技术研究林岗,周月平摘 要:应用人工神经网络技术建立了铣削力仿真的BP网络模型.通过正交试验,获取训练样本,并对网络进行了训练.最后将网络预测结果与实验数据进行比较和误差分析,证明了人工神经网络能够准确地预测铣削力的大小.关键词:BP神经网络;铣削力;正交试验;......
