检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2022年第1期38卷 342-348页

作者：陈谦杨涵王宝刚李文生钱建平孙雨潇中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业农村部农业遥感重点实验室北京100081 北京市林业果树科学研究院北京100093 中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所北京100081

冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一。然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果。该研究提出了一种基于elm神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设... 详细信息

冷链环境监测对于维持易腐果品品质安全至关重要,乙烯是关键监测要素之一。然而,现有果品冷链乙烯监测设备较少考虑与温湿度之间互作作用,影响监测精度和应用效果。该研究提出了一种基于elm神经网络的乙烯监测校准模型并在多要素监测设备中验证。首先,以乙烯电化学传感器固有电压信号为基础,综合考虑温湿度变化影响,构建elm神经网络乙烯监测校准模型,实现乙烯监测自适应校准;其次,以乙烯校准模型为核心,集成相关传感器、微控制器等模块,引入LoRa技术,开发果品冷链环境多要素监测设备;最后,以监测设备为载体,进行elm模型离线测试和实际场景多要素监测性能验证。结果表明,该模型乙烯校准均方根误差达0.30μL/L,平均训练耗时0.0625 s,有效提高了动态环境下乙烯自适应监测性能;同时,该设备在冷链实际多要素环境中温度、相对湿度、乙烯浓度监测均方根误差达0.46℃,1.65%,1.11μL/L,可以满足果品冷链环境多要素监测精度需求。研究成果对于精准控制冷链环境、准确预测果品品质有指导意义。

关键词：果品模型冷链乙烯监测校准 elm神经网络 LoRa技术

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基于Circle混沌映射的ISSA-elm神经网络室内可见光定位方法

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光学学报 2023年第2期43卷 25-34页

作者：赵霞张君毅龙倩倩北京邮电大学电子工程学院北京100876

针对传统室内可见光定位精度较低、基于神经网络的室内可见光定位收敛速度慢且泛化能力弱等问题,提出一种结合基于Circle混沌映射的优化麻雀搜索算法-极限学习机(ISSA-elm)神经网络和接收信号强度指示(RSSI)的室内可见光定位方法,在考... 详细信息

针对传统室内可见光定位精度较低、基于神经网络的室内可见光定位收敛速度慢且泛化能力弱等问题,提出一种结合基于Circle混沌映射的优化麻雀搜索算法-极限学习机(ISSA-elm)神经网络和接收信号强度指示(RSSI)的室内可见光定位方法,在考虑天花板、墙壁和地板反射作用的情况下,将每个参考点处的RSSI和光电探测器的真实位置坐标作为训练集数据,对优化后的ISSA-elm神经网络模型进行训练,建立室内可见光定位预测模型,并利用测试集对定位模型进行测试。仿真结果表明,优化后的ISSA-elm神经网络的训练时间为0.0454 s,平均定位时间为3.5 ms,在5 m×5 m×3 m的室内环境,对位于0、0.5、1.0、1.5 m高度参考点的平均定位误差分别为1.01、1.14、1.36、3.87 cm,相比极限学习机(elm)神经网络的定位精度分别提高了20.47%、19.72%、37.91%、42.32%。因此,所提的室内可见光定位方法具有定位速度快、定位精度高、系统性能稳定等优点。

关键词：光通信 Circle混沌映射麻雀搜索算法 elm神经网络室内定位

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基于K-means聚类和elm神经网络的养殖水质溶解氧预测

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农业工程学报 2016年第17期32卷 174-181页

作者：宦娟刘星桥江苏大学电气信息工程学院镇江212013 常州大学信息科学与工程学院常州213164

为解决养殖水质溶解氧预测传统方法引入不良样本、精度低等问题,该文以2014、2015年江苏常州养殖基地水质和气象数据为基础,提出了一种基于K-means聚类和elm神经网络(extreme learning machine,elm)的溶解氧预测模型。采用皮尔森相关系... 详细信息

为解决养殖水质溶解氧预测传统方法引入不良样本、精度低等问题,该文以2014、2015年江苏常州养殖基地水质和气象数据为基础,提出了一种基于K-means聚类和elm神经网络(extreme learning machine,elm)的溶解氧预测模型。采用皮尔森相关系数法确定环境因素与溶解氧的相关系数,自定义相似日的统计量-相似度,通过K-means聚类方法将历史日样本划分为若干类,然后分类识别获得与预测日最相似的一类历史日样本集,将其与预测日的实测环境因素作为预测模型的输入样本建立elm神经网络溶解氧预测模型。试验结果表明,该模型均具有较快的计算速度和较高的预测精度,在常规天气下,平均绝对百分误差和均方根误差分别达到1.4%、10.8%;在突变天气下,平均绝对百分误差和均方根误差分别达到2.6%和11.6%,有利于水产养殖水质精准调控。

关键词：神经网络模型养殖溶解氧预测相似日 K-means聚类 elm神经网络

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基于经验模态分解和elm神经网络的逐时太阳能辐照量预测

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电力自动化设备 2014年第8期34卷 7-12页

作者：王守相王亚旻刘岩张娜天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072 中国电力科学研究院(国网计量中心) 北京100192

准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统具有重要意义。提出一种基于经验模态分解(EMD)和elm神经网络的逐时辐照量组合预测模型。首先,根据预测日的环境信息,构建相似日逐时辐照量时间序列;然后,将时间序列进行EMD,分解为具有不同频率... 详细信息

准确的太阳能辐照量预测对于光伏发电系统具有重要意义。提出一种基于经验模态分解(EMD)和elm神经网络的逐时辐照量组合预测模型。首先,根据预测日的环境信息,构建相似日逐时辐照量时间序列;然后,将时间序列进行EMD,分解为具有不同频率的信号,并对每个信号建立elm神经网络预测模型;最后,将不同信号的预测值相加便可得到原始辐照量序列的预测值。算例比较表明,所提方法比传统的预测方法具有更高的预测准确度和更快的运算速度。

关键词：经验模态分解 elm神经网络太阳能辐照量预测模型

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碳中和背景下气温衍生品定价研究——基于elm神经网络方法

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金融发展研究 2021年第8期 66-73页

作者：杨刚王文卓湖南工商大学理学院湖南长沙410205

气温衍生品是一种用来规避天气风险的新型金融工具,它对能源、农业和旅游业等行业的稳健运行、绿色金融的发展、碳中和目标的实现都具有十分重要的价值。选取我国六个典型城市2009—2018年的日平均气温作为样本数据,利用elm神经网络模... 详细信息

气温衍生品是一种用来规避天气风险的新型金融工具,它对能源、农业和旅游业等行业的稳健运行、绿色金融的发展、碳中和目标的实现都具有十分重要的价值。选取我国六个典型城市2009—2018年的日平均气温作为样本数据,利用elm神经网络模型对气温时间序列进行预测与误差分析,借助蒙特卡洛模拟方法对气温衍生品定价。研究结果表明,elm神经网络较ARMA模型和BP神经网络气温预测精度有显著提高,可为气温衍生品的定价奠定基础。

关键词：气温衍生品 elm神经网络蒙特卡洛方法时间序列

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基于灰色elm神经网络的短时交通流量预测

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河南理工大学学报（自然科学版） 2019年第2期38卷 97-102页

作者：景辉鑫钱伟车凯河南理工大学电气工程与自动化学院河南焦作454000 上海电驱动股份有限公司上海201806

为了提高短时交通流预测的精度,针对现有灰色模型,利用一阶线性微分白化方程拟合交通流数据。针对交通流数据波动性较高和易失真的缺点,提出一种基于灰色elm神经网络的短时交通流预测方法。首先对短时交通流数据采用灰色模型累加处理,... 详细信息

为了提高短时交通流预测的精度,针对现有灰色模型,利用一阶线性微分白化方程拟合交通流数据。针对交通流数据波动性较高和易失真的缺点,提出一种基于灰色elm神经网络的短时交通流预测方法。首先对短时交通流数据采用灰色模型累加处理,将其转化为长时交通流数据,以降低交通流数据的随机性,有效减小因数据本身波动造成的误差。然后,利用elm神经网络代替一阶线性微分白化方程,对长时交通流进行预测。最后,将长时交通流预测结果经过累减还原为短时交通流预测结果,有效提高了预测精度。仿真验证结果表明,相比于现有的一些预测方法,该方法提高了预测精度,是一种有效的短时交通流预测方法。

关键词：灰色模型短时交通流预测 elm神经网络一阶线性微分白化方程

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基于特征选择和elm神经网络的轴承可靠性预测

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机械设计与制造 2024年第8期402卷 170-173页

作者：高淑芝陈国庆张义民陈一丹沈阳化工大学装备可靠性研究所辽宁沈阳110142 沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

针对滚动轴承可靠性预测问题,提出了基于特征选择和elm网络的可靠性预测方法。首先,对振动信号提取特征,构成特征参数初选集;其次,引入单调性、相关性、鲁棒性三个特征评价指标对特征参数初选集进行特征评价,并定义了一种新的限制性指标... 详细信息

针对滚动轴承可靠性预测问题,提出了基于特征选择和elm网络的可靠性预测方法。首先,对振动信号提取特征,构成特征参数初选集;其次,引入单调性、相关性、鲁棒性三个特征评价指标对特征参数初选集进行特征评价,并定义了一种新的限制性指标,得到可以反映轴承退化过程的参数,构成退化特征参数集;再次,对退化特征参数集进行维数约简,构成低维特征向量集;最后,以退化特征参数集和特征向量集分别为输入数据和标签带入elm网络中做可靠性预测。通过西安交通大学轴承振动信号数据集证明了该方法的有效性。

关键词：特征评价指标特征选择 elm神经网络可靠性预测

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基于PSO聚类和elm神经网络机床主轴热误差建模

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组合机床与自动化加工技术 2015年第7期 69-73页

作者：王续林顾群英杨昌祥杨建国上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

为使得数控机床热误差实时补偿更有效,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的温度测点优选方法和基于极限学习机(extreme learning machine,elm)神经网络的机床热误差补偿模型。利用PSO优化K均值聚类方法,实现了... 详细信息

为使得数控机床热误差实时补偿更有效,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的温度测点优选方法和基于极限学习机(extreme learning machine,elm)神经网络的机床热误差补偿模型。利用PSO优化K均值聚类方法,实现了机床上温度测点的优化筛选。利用elm人工神经网络建立机床热误差补偿模型,通过合理选取隐层神经元数,从而实现更精确、更有效地对数控机床热误差进行实时补偿控制。通过与传统BP(Back Propagation)、RBF(Radial Basis Function)神经网络进行对比分析,该补偿模型具有计算简便、预测精度高、结构简单等优点,可有效应用于数控机床热误差实时补偿模型。

关键词：数控机床 PSO聚类分析 elm神经网络热误差建模

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基于elm神经网络的磷酸铁锂电池SOC估算研究

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通信电源技术 2018年第9期35卷 69-71页

作者：孙弘利赵冠都中国海洋大学山东青岛266100

自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)主要通过动力电池(磷酸铁锂电池)为整体系统供电,而准确可靠地获得磷酸铁锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是AUV中电源管理系统的主要任务之一。在现有电池SOC估算方法的基础... 详细信息

自主式水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)主要通过动力电池(磷酸铁锂电池)为整体系统供电,而准确可靠地获得磷酸铁锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是AUV中电源管理系统的主要任务之一。在现有电池SOC估算方法的基础上,尝试利用elm神经网络实现对AUV电源管理系统中磷酸铁锂电池SOC的估算。验证表明,elm神经网络对于处理多变量非线性系统非常有效,并且能很好地估算磷酸铁锂电池的SOC。

关键词： AUV磷酸铁锂电池荷电状态(SOC) elm神经网络

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空间机器人双臂捕获航天器后姿态管理、辅助对接操作一体化elm神经网络控制

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机器人 2017年第5期39卷 724-732页

作者：程靖陈力福州大学机械工程及自动化学院福建省高端装备制造协同创新中心福建福州350116

讨论了空间机器人双臂捕获航天器后姿态管理和辅助对接操作的协调控制问题.首先,利用冲量定理、闭环约束几何及运动学条件获得了捕获操作后闭链混合体系统的动力学方程,并分析了混合体系统受到的冲击效应.其次,针对捕获操作后系统姿态... 详细信息

讨论了空间机器人双臂捕获航天器后姿态管理和辅助对接操作的协调控制问题.首先,利用冲量定理、闭环约束几何及运动学条件获得了捕获操作后闭链混合体系统的动力学方程,并分析了混合体系统受到的冲击效应.其次,针对捕获操作后系统姿态受扰运动镇定及辅助对接操作需求,对闭链混合体系统提出了基于极限学习机(elm)的自适应神经网络控制方案,极限学习机具有学习速度快、仅需调节网络输出权值等优点,可用于逼近系统的未知动力学模型.该方案不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,并且不需要精确的系统动力学模型.通过李亚普诺夫方法设计了elm网络的权值自适应律及鲁棒项,以保证系统的载体姿态受扰运动镇定与对接操作过程的位置及角度的精确控制,并证明了系统的稳定性.为保证各臂协同操作,运用加权最小范数法分配力矩.最后,通过系统数值仿真模拟了碰撞冲击效应及闭链系统的运动过程.所提控制方案可以有效完成载荷、载体运动控制及辅助对接操作.

关键词：空间机器人双臂捕获闭链系统姿态管理辅助对接操作 elm神经网络

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