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基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用
根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的`时间序列重构相空间,计算相空间饱和嵌入维数,并以此为指导,建立混沌神经网络,即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,该模型仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,又设计了模糊神经网络预测控制器,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制.将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中,仿真表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性.
作 者：窦春霞 作者单位：燕山大学电气工程学院,河北,秦皇岛,066004 刊 名：系统工程理论与实践 ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING――THEORY & PRACTICE 年，卷(期)： 23(8) 分类号：O211.61 TP273 关键词：混沌神经网络 模糊神经网络 鲁棒性基于混沌算法的自适应预测模型
在混沌算法神经网络的预测模型中, 适当选择非线性反馈项, 能使网络的动力学在权空间具有混沌行为, 网络系统在学习和训练过程中能够跳出能量的局域极小达到全局极小或其近似.本文基于EP进化算法建立一种自适应机制, 使得网络能够根据学习和训练的结果优化非线性反馈项. 应用这种算法的.神经网络对基于Mackey-Glass方程和Lorenz系统的时间序列进行在线预测, 结果表明,网络具有很好的自适应预测性能.
作 者：李克平陈天仑 刘恒玲 作者单位：李克平,陈天仑(南开大学物理科学院,天津,300071)刘恒玲(北京师范大学物理系,北京,100875)
刊 名：系统工程理论与实践 ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING――THEORY & PRACTICE 年，卷(期)：2003 23(1) 分类号：O175 O322 关键词：进化计算 神经网络 自适应 非线性时间序列预测人工神经网络水质预测模型研究
水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的`作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.
作 者：张志 ZHANG Zhi 作者单位：内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特,010018 刊 名：内蒙古大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS NEIMONGOL 年，卷(期)： 37(6) 分类号：X522 关键词：水质预测 人工神经网络 建模模糊概率神经网络水质评价模型及其应用
鉴于水质类型和分级标准存在模糊性,将模糊数学中的相对隶属度理论和概率神经网络和相结合,构建了模糊概率神经网络水质评价模型(FPNN).阐明了该模型的'构建方法,提出了基于指标相对隶属度矩阵插值构建学习样本的方法,并将该模型应用于实际水质评价.通过与综合评判法、属性识别法和BP网络法的比较,验证了该模型操作简便,评价结果客观可靠.
作 者：刘坤 刘贤赵 王巍 安聪沛 LIU Kun LIU Xian-zhao WANG Wei AN Cong-pei 作者单位：刘坤,刘贤赵,王巍,LIU Kun,LIU Xian-zhao,WANG Wei(鲁东大学地理与资源管理学院,山东,烟台,264025)安聪沛,AN Cong-pei(中南大学数学科学与计算技术学院,湖南,长沙,410083)
刊 名：数学的实践与认识 ISTIC PKU英文刊名：MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY 年，卷(期)：2006 36(12) 分类号：O1 关键词：模糊数学 相对隶属度 概率神经网络 水质评价预测人员震害损失的神经网络模型
随着区域经济的发展与城市化进程的加快,人口的`集中度不断增加,这也给抗震防灾带来了新的课题.对地震中人员的损失进行有效的预测可为抗震防灾工作提供有力的管理方向.选择地震发生的震级、震源深度、震中烈度、设防水准、地震加速度、人口密度、地震预报等影响地震灾害人员伤亡的主要因素作为预测指标,以37次严重地震灾害为样本,建立了我国特征的BP神经网络地震灾害人员伤亡预测模型.
作 者：王海霞 周晓山 WANG Hai-xia ZHOU Xiao-chuan 作者单位：河北理工大学,建筑工程学院,河北,唐山,063009 刊 名：世界地震工程 ISTIC PKU英文刊名：WORLD EARTHQUAKE ENGINEERING 年，卷(期)： 23(4) 分类号：P315.9 关键词：神经网络 地震灾害 人员伤亡 预测模型Hindmarsh-Rose神经网络的混沌同步
研究了通过特殊构造的非线性函数耦合连接的神经网络的混沌同步问题.在发展基于稳定性准则的混沌同步方法的基础上,给出了计算同步稳定性的误差发展方程,当耦合强度取参考值时,可实现稳定的混沌同步而不需要计算最大条件Lyapunov指数去判定是否稳定.通过对按照完全连接形式构成的Hindmarsh-Rose神经网络的`数值模拟,显示可仅从两个耦合神经的耦合强度的稳定性范围预期到许多耦合神经实现同步的稳定性范围.该方法在噪声影响下,对实现神经元的混沌同步仍具有较强的鲁棒性.此外发现随着耦合神经数的增加,满足同步稳定性的耦合强度减小,与耦合神经的数量成反比.
作 者：于洪洁 林晨 YU Hong-Jie LIN Chen 作者单位：上海交通大学工程力学系,上海,200240 刊 名：生物物理学报 ISTIC PKU英文刊名：ACTA BIOPHYSICA SINICA 年，卷(期)：2006 22(5) 分类号：Q3 关键词：混沌同步 非线性耦合 稳定性准则 H-R神经网络 噪声★ 教学设计模型
