基于局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力需求預(yù)測(cè)研究-資料下載頁(yè)

【摘要】I/64基于局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力需求預(yù)測(cè)研究摘要電力需求預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ)，對(duì)一個(gè)電力系統(tǒng)而言,提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性，改善電能質(zhì)量，都依賴于準(zhǔn)確的電力需求預(yù)測(cè)。中長(zhǎng)期電力預(yù)測(cè)可以為新發(fā)電機(jī)組的安裝以及電網(wǎng)的規(guī)劃、增容和改建等提供決策支持，是電力規(guī)劃部門(mén)的重要工作之一。本文提出基于局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行電力需求預(yù)測(cè)。首先，采用模式預(yù)處理

2025-06-27 20:43

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制器設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)

【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計(jì)中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過(guò)程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，原則上講它并不依賴于被控對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型，但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作，更為重要的是即使參數(shù)整定完成，由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力，因環(huán)境的變化，PID控制對(duì)系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差，參數(shù)需重新整定。針對(duì)上述問(wèn)題，人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法，力圖克服這一難

2025-06-20 12:28

參考]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量檢測(cè)-資料下載頁(yè)

【摘要】目錄摘要2關(guān)鍵詞2Abstract2Keywords2引言31BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述3基本原理3BP算法學(xué)習(xí)過(guò)程42空氣質(zhì)量檢測(cè)模型的建立6樣本數(shù)據(jù)6收集和整理分組6輸入/輸出變量的確定及其數(shù)據(jù)的預(yù)處理6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的確定7隱層

2024-11-10 04:09

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量方法-資料下載頁(yè)

【摘要】第四章基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量方法黃福珍本章主要內(nèi)容?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量通用模型?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用實(shí)例人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡(jiǎn)史?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類(lèi)型

2025-01-20 03:33

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究-資料下載頁(yè)

【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究[摘要]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，目前已經(jīng)成功地應(yīng)用到信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器控制、專(zhuān)家系統(tǒng)等領(lǐng)域中。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，近年來(lái)得到廣泛的關(guān)注，相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在預(yù)測(cè)、分類(lèi)等領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。本文針對(duì)經(jīng)典的函數(shù)擬合問(wèn)題，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具，力求

2025-06-24 15:39

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器-第八章-資料下載頁(yè)

【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)方法郟東耀經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用—字符識(shí)別主要內(nèi)容規(guī)模并行計(jì)算線性處理棒性組織及自適應(yīng)性能力想能力人類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)：

2025-05-26 18:03

libin畢業(yè)論文基于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真-資料下載頁(yè)

【摘要】1/44摘要隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用越來(lái)越廣泛，誤差反向傳播算法（BP算法）的提出，成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整問(wèn)題，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今成為最廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)，研究它對(duì)探索非線性復(fù)雜問(wèn)題具有重要意義，而且它具有廣泛的應(yīng)用前景。以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及幾種改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的算法；通過(guò)BP學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo)和

2025-06-23 19:38

基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)

【摘要】基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)畢業(yè)論文目錄第一章引言 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述 1 1 2 2 3 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域 3第二章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 5神經(jīng)元 5 5 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能 11BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 12第三章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

2025-06-22 01:33

基于小波變換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究-資料下載頁(yè)

【摘要】1目錄摘要................................................................3Abstract............................................................4第1章緒論...........................

2025-08-22 17:30

基于小波變換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究-資料下載頁(yè)

【摘要】目錄摘要 3Abstract 4第1章緒論 5 5 5 6 6第2章入侵檢測(cè)技術(shù) 8 8 8 8 10 10 10 11 13第3章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15 15 15 15 16 17 18 18 18 19 19 20 20BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及算法 21 22第4章

2025-06-27 20:29

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)研究-資料下載頁(yè)

【摘要】基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤層瓦斯含量預(yù)測(cè)研究陳闖模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究結(jié)果表明:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅能夠較好地解決模糊信息難于定量表達(dá)、學(xué)習(xí)樣本難于確定等問(wèn)題，而且能夠較準(zhǔn)確地提取出煤層瓦斯含量與其各個(gè)影響因素之間的非線性關(guān)系。通過(guò)實(shí)例運(yùn)算驗(yàn)證，其預(yù)測(cè)精度較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高了4.84%～25.79%，應(yīng)用于煤層瓦

2025-01-05 13:47

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電子線路故障診斷-資料下載頁(yè)

【摘要】1緒論隨著現(xiàn)代化大生產(chǎn)的發(fā)展，電子線路故障診斷技術(shù)的研究越來(lái)越重要。根據(jù)電子線路的特點(diǎn)可將電子線路故障診斷分為模擬電路的故障診斷和數(shù)字電路的故障診斷。在現(xiàn)代電子設(shè)備中，絕大部分電子設(shè)備故障是由于模擬電路故障導(dǎo)致的，可以說(shuō)，模擬電路的可靠性幾乎決定了電子設(shè)備的可靠性。模擬電路故障診斷的背景意義目前，模擬電路在航天、通信、自動(dòng)控制、家用電器等許多方面得到廣泛地應(yīng)用。隨著電子技術(shù)的發(fā)展

2025-06-19 12:59

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脈沖噪聲圖像恢復(fù)方法-資料下載頁(yè)

【摘要】摘要在信息化的社會(huì)里，圖像在信息傳播中所起的作用越來(lái)越大，而數(shù)字圖像在獲取與傳播中，可能會(huì)受到脈沖噪聲的污染。所以，消除產(chǎn)生的噪聲，保證圖像受污染度最小，成了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域里的重要部分。本文主要針對(duì)數(shù)字圖像的脈沖噪聲污染問(wèn)題，采用一種窗口自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波方法消除噪聲。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分類(lèi)為信號(hào)點(diǎn)或噪聲點(diǎn)，再采用改進(jìn)的中值濾波器對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行濾波處理，根據(jù)

2025-06-19 15:42

基于一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶設(shè)計(jì)-資料下載頁(yè)

【摘要】主頁(yè)：基于一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶設(shè)計(jì)摘要該文深入分析了兩種經(jīng)典前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—多層感知器和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，指出它們分別模擬了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同方面的功能，在此基礎(chǔ)上將它們結(jié)合起來(lái)構(gòu)造了一種混合結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮了二者各自的優(yōu)點(diǎn)并成功的用于船舶性能的預(yù)估。仿真試驗(yàn)表明，這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和估計(jì)的準(zhǔn)確度都好于多層感知器。關(guān)

2025-06-01 22:34

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷分析-資料下載頁(yè)

【摘要】基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷分析[摘要]發(fā)動(dòng)機(jī)是汽車(chē)的動(dòng)力來(lái)源，因此發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)的研究，對(duì)改善汽車(chē)的良好性能和確保汽車(chē)的運(yùn)行安全有著重要作用。本文首先分析了國(guó)內(nèi)外汽車(chē)故障診斷技術(shù)的發(fā)展及現(xiàn)狀，介紹并分析一些故障診斷的主要理論和方法。通過(guò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障征兆及技術(shù)狀態(tài)特征的分析，確定發(fā)動(dòng)機(jī)的工況和故障征兆的主要影響因素，并利用VAG1552汽車(chē)故障診斷儀收集故障樣本集，通過(guò)RBF網(wǎng)

2025-06-27 21:11

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)開(kāi)題報(bào)告-免費(fèi)閱讀

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)開(kāi)題報(bào)告(存儲(chǔ)版)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)開(kāi)題報(bào)告-文庫(kù)吧在線文庫(kù)

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超聲缺陷信號(hào)分類(lèi)開(kāi)題報(bào)告(更新版)