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基于动态神经网络的质子交换膜燃料电池建模方法
质子交换膜燃料电池 建模 动态神经网络 敏感度分析
2017/1/16
针对现有质子交换膜燃料电池（Proton Exchange Membrane Fuel Cell，PEMFC）模型逼近能力不足、自适应性差的问题，提出一种基于动态神经网络的PEMFC建模方法.该方法引入神经网络输出敏感度作为隐含层结构合理性判别依据，根据敏感度分析结果选择采用相应的神经元修改算法调整隐含层结构，使隐含层神经元数目根据燃料电池数据处理需求动态变化，实现模型结构与参数的双重优化.以某型...
混沌系统的动态神经网络自适应控制
混沌系统 神经网络 辨识
2009/5/5
针对混沌系统模型误差,该文提出一种非线性鲁棒自适应辨识和控制新方法,目标是通过下面两个步骤将混沌系统镇定到不动点:首先利用动态神经网络对系统进行辨识,然后在辨识估计基础上设计控制器将混沌状态引导至期望目标位置;并且对系统的稳定性能进行了严格数学分析;Duffing方程的数值仿真实验证明了所提出方法的有效性。
提出了一种具有模糊分割的动态神经网络(DNNFP).给出了网络的拓扑结构,得到了该网络在监督学习与再激励学习方式下的学习算法,并将其成功地应用于pH中和过程这一典型的连续时间非线性动态系统的控制.该文的研究表明,这种动态模糊神经网络综合了模糊逻辑、CMAC网络以及再激励学习的有关结果, 不仅具有明确的物理意义,而且无需以任何显式方式建立被控对象的数学模型. 由此获得的动态学习控制系统结构简单、鲁棒...
基于主成分分析的动态神经网络预报方法及其应用
主成分分析法
改进型多步Elman网络
动态递归算法
含硅量预报
2007/8/27
Abstract提出一种基于主成分分析法(PCA)和改进型多步Elman网络的实时预报方法.该方法能够在保留大量原始数据信息的前提下,消除样本数据间相关性,简化网络结构,通过动态递归算法实现复杂非线性系统实时预报.将该网络应用于宝钢某高炉铁水含硅量的预报,以±0.5作为预报误差, 预报命中率达到88.17%.