检索结果-内蒙古大学图书馆

微型电脑应用 2020年第9期36卷 109-113页

作者：沈璐璐陕西能源职业技术学院基础课教学部陕西咸阳712000

采用模糊神经网络模型实现对不同环境条件下光伏发电系统电气特性进行预测,并使用粒子群优化算法对模糊神经模型地结构和参数进行优化训练。实验证明所提出的优化模糊神经模型具有更优的准确性、紧凑性和可解释性,可以在线估计和预测单... 详细信息

采用模糊神经网络模型实现对不同环境条件下光伏发电系统电气特性进行预测,并使用粒子群优化算法对模糊神经模型地结构和参数进行优化训练。实验证明所提出的优化模糊神经模型具有更优的准确性、紧凑性和可解释性,可以在线估计和预测单个光伏模块电气特性以及最大功率点,且具有较好的计算性能。

关键词：光伏发电预测模糊神经网络模型粒子群优化

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特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制

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计算机测量与控制 2015年第12期23卷 4052-4056页

作者：许玉格邓文凯张雍涛华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640

污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰;文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制;该算法利用... 详细信息

污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰;文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制;该算法利用反馈线性化思想实现自适应广义预测控制器的设计,在证明其李雅普诺夫稳定的同时,得到修正系统的受控自回归积分滑动平均模型参数自适应规则,动态调整模型参数使系统跟踪误差达到最小;仿真实验结果表明,该算法能够稳定、快速地控制溶解氧浓度,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,该控制算法特别适合用于污水处理过程的特殊天气(如雨天和暴雨天)中。

关键词：自适应广义预测控制模糊神经网络模型污水处理溶解氧浓度

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基于模糊神经网络的自适应精确曝气系统设计

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桂林电子科技大学学报 2011年第5期31卷 382-385页

作者：孙骞许睿龚琼桂林市环境保护局广西桂林541002 桂林电子科技大学生命与环境科学学院广西桂林541004

基于模糊神经网络理论,将自回归各态历经(ARX)模型与模糊神经网络模型(FNNM)相结合,设计一套具有自适应能力的前馈-反馈精确曝气控制系统,解决目前污水处理曝气过程中冗余曝气能源浪费、溶解氧波动大的问题。以污水厂处理PID控制生物池... 详细信息

基于模糊神经网络理论,将自回归各态历经(ARX)模型与模糊神经网络模型(FNNM)相结合,设计一套具有自适应能力的前馈-反馈精确曝气控制系统,解决目前污水处理曝气过程中冗余曝气能源浪费、溶解氧波动大的问题。以污水厂处理PID控制生物池数据作为训练样本,以模糊神经网络自适应精确曝气模型仿真与传统PID控制比较,发现该系统稳定时间较短、溶解氧浓度波动幅度更小。

关键词：模糊神经网络模型曝气时滞

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夏季影响海南的热带气旋频数预测

夏季影响海南的热带气旋频数预测

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2014年全国汛期气候预测技术交流会

作者：吴慧邢彩盈吴胜安朱晶晶海南省气候中心南海气象防灾减灾重点实验室海口570203

利用1976-2013年影响海南的热带气旋频数(SumTCs)资料、NCEP/NCAR的500hPa高度场、高低层纬向风切变场、SLP场、olr场和海温场等再分析资料,研究了前期不同环境场因子对SumTCs的影响,提取有一定物理意义的高相关预测因子群,经因子降维... 详细信息

利用1976-2013年影响海南的热带气旋频数(SumTCs)资料、NCEP/NCAR的500hPa高度场、高低层纬向风切变场、SLP场、olr场和海温场等再分析资料,研究了前期不同环境场因子对SumTCs的影响,提取有一定物理意义的高相关预测因子群,经因子降维处理后建立SumTCs的模糊神经网络预测模型.研究结果表明:1976-2007年SumTCs的交叉检验预测结果与实况TCs的相关系数为0.71,平均绝对误差为0.65个.预测模型在2008-2013年6年的独立样本检验中平均绝对误差为1.5个,评分为76.7分,分别比同期业务发布的绝对误差小0.3个、评分高20.0分.该模型可以投入海南省热带气旋频数的季节预测业务参考使用.

关键词：热带气旋频数季节预测境场因子模糊神经网络模型

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基于层次模糊神经网络的交通运输车流节点异常识别系统

基于层次模糊神经网络的交通运输车流节点异常识别系统

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作者：石京杰黄猛何玉林 223003 江苏省淮安市枚乘东路8号

本发明公开了基于层次模糊神经网络的交通运输车流节点异常识别系统，涉及交通运输管理技术领域，行为识别模块基于层次模糊神经网络模型识别各个车辆行为数据，异常判断模块基于车辆异常识别模型分析各个车辆的行为数据，判断车辆是否... 详细信息

标准号: CN118015566A

本发明公开了基于层次模糊神经网络的交通运输车流节点异常识别系统，涉及交通运输管理技术领域，行为识别模块基于层次模糊神经网络模型识别各个车辆行为数据，异常判断模块基于车辆异常识别模型分析各个车辆的行为数据，判断车辆是否存在异常行为，当判断车辆存在异常行为时，自动调节模块通过摄像头跟踪存在异常行为的车辆，确定存在异常行为的车辆位于的ETC通道后，自动减小该ETC通道处ETC自动结算装置的识别范围。该识别系统能够有效对收费站进行车辆异常识别，并且当识别到存在异常行为的车辆时，自动对异常车辆所在ETC通道处ETC自动结算装置进行识别范围调节，在保障收费站正常通行的同时还有效降低车辆蹭ETC的成功率。

关键词：异常行为识别系统异常识别自动结算收费站模糊神经网络模型交通运输管理模糊神经网络自动调节模块摄像头车辆行为范围调节交通运输节点异常模型分析行为识别行为数据异常车辆异常判断减小成功率车流通行跟踪

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一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统

一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统

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作者：张碧仙何锦元刘荔笙 350506 福建省福州市连江县西江滨大道8号

本发明涉及一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统。包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作，如数据清洗，标准化处理，数据去重等。特征选择模块：通过相关性分析，选择出最具有代表性... 详细信息

标准号: CN117955804A

本发明涉及一种基于深度模糊神经网络的通信网络故障根因分析系统。包括：数据预处理模块：将收集到的通信网络运行数据进行一系列预处理操作，如数据清洗，标准化处理，数据去重等。特征选择模块：通过相关性分析，选择出最具有代表性和诊断价值的特征参数作为神经网络模型的输入特征。深度模糊神经网络模块：设计并训练一个多层深度模糊神经网络模型，以选取的特征参数为输入，输出最可能的故障根因。故障诊断和解决方案生成模块：对神经网络模型输出的故障根因进行深入分析，并提供针对性的解决方案。本发明能够通过对大规模、复杂的通信网络数据进行处理，实现故障根因的精确识别和分析。

关键词：神经网络模型特征参数模糊神经网络模块模糊神经网络模型数据预处理模块方案生成模块模糊神经网络特征选择模块通信网络故障通信网络运行标准化处理预处理操作分析系统故障诊断输入特征通信网络输出分析多层去重清洗诊断

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文本的语义预测方法、装置、计算机设备和存储介质

文本的语义预测方法、装置、计算机设备和存储介质

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作者：吴天博王健宗黄章成 518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

本申请涉及人工智能领域，实现由模糊神经网络模型对BERT模型与双向GRU模型输出的特征向量进行融合，提高了语义预测的准确性。涉及一种文本的语义预测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待进行语义预测的目标文本；... 详细信息

标准号: CN113158685A

本申请涉及人工智能领域，实现由模糊神经网络模型对BERT模型与双向GRU模型输出的特征向量进行融合，提高了语义预测的准确性。涉及一种文本的语义预测方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待进行语义预测的目标文本；将目标文本输入特征融合模型中进行融合处理，获得目标文本对应的特征融合向量，其中，特征融合模型包括BERT模型、双向GRU网络模型以及模糊神经网络模型，模糊神经网络模型用于对BERT模型与双向GRU网络模型输出的特征向量进行融合处理；将特征融合向量输入语义预测模型进行语义预测，获得目标文本对应的语义预测结果。此外，本申请还涉及区块链技术，目标文本可存储于区块链中。

关键词：语义预测目标文本模糊神经网络模型特征融合融合处理特征向量网络模型区块向量人工智能领域计算机设备存储介质输入特征输出融合可存储申请文本

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一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法

一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法

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作者：田英杰李凡吴裔赵莹莹苏运郭乃网吴力波黄之豪施正昱 200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号

本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测... 详细信息

标准号: CN115860208A

本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测结果；训练好的模糊神经网络模型包括：输入层；模糊化层；规则层；去模糊层；和输出层。与现有技术相比，本发明具有能解释预测结果的可靠性、贴近真实的输出等优点。

关键词：模糊神经网络模型模型训练数据集预处理预测结果模糊神经网络间歇性电源实际数据规则层模糊层模糊化输出层输入层出力输出预测

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一种矿山采空区地表沉陷预计参数的确定方法

一种矿山采空区地表沉陷预计参数的确定方法

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作者：金亮星刘娉婷高志勇李浩天李小刚 410012 湖南省长沙市岳麓山左家垅

本发明公开了一种矿山采空区地表沉陷预计参数的确定方法，进行概率积分法预计参数分析，获取矿区工作面地质采矿条件参数，确定输入变量；对地质采矿参数数据进行预处理形成数据集，并划分为训练集和测试集；构建模糊神经网络模型，训... 详细信息

标准号: CN116822328A

本发明公开了一种矿山采空区地表沉陷预计参数的确定方法，进行概率积分法预计参数分析，获取矿区工作面地质采矿条件参数，确定输入变量；对地质采矿参数数据进行预处理形成数据集，并划分为训练集和测试集；构建模糊神经网络模型，训练集用于训练网络，在训练好网络后利用测试集来验证网络的预测性能；确定模糊神经网络可以优化的参数，采用SA‑IRMO算法的全局优化性能对参数进行优化，获取最佳参数；将优化后的最佳参数重新赋值给模糊神经网络模型，经训练和仿真得到最优的矿山采空区地表沉陷预计参数。本发明采用模糊神经网络与SA‑IRMO算法结合使用，在该计算方法能够保留计算模型容错性的同时，又可以提高收敛速度和预测精度。

关键词：模糊神经网络模型模糊神经网络矿山采空区地表沉陷最佳参数测试集训练集优化预处理地质采矿条件概率积分法参数分析参数数据地质采矿计算模型全局优化输入变量算法结合训练网络预测性能容错性数据集构建矿区算法收敛网络验证保留预测

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一种基于PSO算法的锅炉结渣程度预测方法及相关装置

一种基于PSO算法的锅炉结渣程度预测方法及相关装置

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作者：李德波陈智豪陈兆立 510000 广东省广州市越秀区西华路捶帽新街1-3号华业大厦附楼501-503室

本申请公开了一种基于PSO算法的锅炉结渣程度预测方法及相关装置，方法包括：基于预置PSO算法，根据锅炉结渣训练数据集对初始模糊神经网络模型进行网络参数优化训练，得到优化预测模型，预置PSO算法包括非线性惯性权重；通过预设隶属... 详细信息

标准号: CN114912697A

本申请公开了一种基于PSO算法的锅炉结渣程度预测方法及相关装置，方法包括：基于预置PSO算法，根据锅炉结渣训练数据集对初始模糊神经网络模型进行网络参数优化训练，得到优化预测模型，预置PSO算法包括非线性惯性权重；通过预设隶属度函数根据结渣相关数据进行结渣程度划分，得到结渣隶属度值，结渣相关数据包括硅铝比、软化温度、硅比、酸碱比、综合指数和无因次炉膛最高温度；将结渣隶属度值输入优化预测模型中进行结渣预测，得到结渣预测结果。本申请提供了一种基于高效可行的锅炉结渣程度预测技术方案，缓解了锅炉积灰结渣较严重的技术问题。

关键词：结渣锅炉结渣程度预测预测模型隶属度预置模糊神经网络模型炉膛网络参数优化隶属度函数训练数据集惯性权重数据包括相关装置预测结果综合指数硅铝比积灰酸碱预设软化申请优化锅炉缓解预测

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