检索结果-内蒙古大学图书馆

lm算法在地下水动态预测中的应用研究

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广西水利水电 2007年第3期 4-5,16页

作者：曹邦兴广州大学松田学院广东增城511370

地下水动态受一系列自然和人为因素的影响,其变化是一个十分复杂的非线性过程;lm(levenberg-marquardt)算法具有逼近最小误差的速度快、精度高等特点,利用其进行地下水位预测研究,结果表明:速度快,误差小,具有推广价值。

关键词： lm算法地下水动态预测研究

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lm算法改进的BP网络在模式分类中的应用研究

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电子测试 2014年第1X期25卷 33-35,19页

作者：丁硕常晓恒巫庆辉杨友林渤海大学工学院辽宁锦州121013

针对标准BP算法在进行模式分类时,存在收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷,采用lm(Levenberg-Marquart)算法对标准BP算法进行改进,分别构建了lm-BPNN和标准BPNN分类模型并对平面上二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试。仿真结果表... 详细信息

针对标准BP算法在进行模式分类时,存在收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷,采用lm(Levenberg-Marquart)算法对标准BP算法进行改进,分别构建了lm-BPNN和标准BPNN分类模型并对平面上二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试。仿真结果表明,在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下,lm-BPNN的收敛速度明显加快,训练准确性和分类精度也明显优于标准BPNN,有效克服了标准BPNN收敛速度慢、易陷入局部最小值的缺点。

关键词： lm算法算法改进 BP神经网络模式分类泛化能力

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基于lm算法的机器人运动学标定

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轻工机械 2017年第4期35卷 1-7页

作者：皇甫亚波杭鲁滨程武山余亮李文涛杨国彬沈铖玮上海工程技术大学机械工程学院上海201620

机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造... 详细信息

机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造出机器人末端位置误差与几何参数集间最小二乘方程目标函数,利用自适应步长的lm(Levenberg-Marquardt)算法对其进行迭代求解,进行参数估计得到几何参数标定值,以此修正机器人系统理论运动学模型结构参数集。最后对标定结果进行验证和分析,结果显示标定后最大误差降低了47.48%,平均误差降低了37.98%,均方根误差降低了40.40%,证明了该标定方法的有效性和可靠性。

关键词：串联机器人运动学标定 lm算法 DH参数运动学模型激光跟踪仪

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一种基于lm算法优化RNN神经网络的城市轨道交通能耗预测研究

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暖通空调 2022年第S1期52卷 369-374页

作者：朱大缓郑懿史文钊常晓敏上海申通地铁集团有限公司技术中心上海201103 南京亚派软件技术有限公司南京

考虑运营里程、开行列数、客运量、平均运距和季节因素对城市轨道交通能耗的影响,建立了基于lm算法改进RNN神经网络的能耗预测模型。以上海轨道交通2011—2020年运营线路能耗数据为样本进行数据建模,并用上海轨道交通的2021年数据验证... 详细信息

考虑运营里程、开行列数、客运量、平均运距和季节因素对城市轨道交通能耗的影响,建立了基于lm算法改进RNN神经网络的能耗预测模型。以上海轨道交通2011—2020年运营线路能耗数据为样本进行数据建模,并用上海轨道交通的2021年数据验证了预测模型的可靠性。并分析了轨道交通能耗预测模型的应用前景。

关键词：城市轨道交通 lm算法 RNN神经网络能耗预测

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基于lm算法的天线校准原理与实现

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通信与广播电视 2015年第1期 14-21页

作者：公姗姗陈芳丁丹萍南京熊猫汉达科技有限公司卫星通信技术研究所

在计算天线惯导的安装误差时，需进行一组非线性方程组的求解。文章简要介绍了lm算法，如何在设备中成功安装lapack库和levmar库，并举例详解在求解天线惯导误差的非线性方程组时利用lm算法。最后对计算结果进行了验证。

关键词： lm算法非线性方程天线惯导安装校准

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基于lm算法的运动相机与激光雷达联合标定方法

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桂林电子科技大学学报 2022年第5期42卷 345-353页

作者：李红帅罗笑南邓春贵钟艳如桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西图像图形与智能处理重点实验室广西桂林541004

为解决运动相机与激光雷达之间的数据匹配问题,设计了一种基于Levenberg-Marquard(lm)算法的运动相机与激光雷达联合标定优化方法。首先将标定板放置在激光雷达与运动相机公共视野范围内,通过改变标定板位置,采集不同位置下标定对象的... 详细信息

为解决运动相机与激光雷达之间的数据匹配问题,设计了一种基于Levenberg-Marquard(lm)算法的运动相机与激光雷达联合标定优化方法。首先将标定板放置在激光雷达与运动相机公共视野范围内,通过改变标定板位置,采集不同位置下标定对象的激光点云和图像数据。然后通过OpenCV调用鱼眼畸变校正函数对图像畸变校正,并获取多组标定板图像角点像素坐标。与此同时对激光点云进行点云滤波和点云配准操作,并采用手动与自动相结合的方法对激光点云进行分割,进而通过点云中心迭代算法求解出标定板点云中心坐标和各个角点的点云坐标。最后通过多组表示标定板角点的点云坐标和相对应的图像像素坐标利用直接线性变换法(DLT)计算两传感器间联合标定初值,并构造点云重投影坐标与图像像素坐标差值的最小二乘函数,通过引入阻尼因子的lm算法对该函数进行优化,并求解出优化后的联合标定结果。实验结果表明,联合标定结果与初值相比,重投影误差降低了35%,利用联合标定结果基于共线方程原理实现激光点云与图像融合,验证了该方法的准确性和有效性。

关键词：激光雷达运动相机联合标定图像畸变校正直接线性变换法最小二乘法 lm算法 OpenCV

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基于lm算法的BP神经网络对汽车排放污染物的预测

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重庆理工大学学报（自然科学） 2012年第7期26卷 11-16页

作者：简晓春王利伟闵峰重庆交通大学交通运输学院重庆400074 重庆交通大学机电与汽车工程学院重庆400074

为实现对汽车排放污染物CO的实时检测,提出采用神经网络软测量技术,以BP神经网络基本原理为基础,引入lm优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量,建立面向lmBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型,并对该神经网络进... 详细信息

为实现对汽车排放污染物CO的实时检测,提出采用神经网络软测量技术,以BP神经网络基本原理为基础,引入lm优化算法。选用发动机运转参数中的转速和节气门开度为变量,建立面向lmBP神经网络的汽车排放污染物CO的检测模型,并对该神经网络进行学习训练和模拟验证。结果表明:该方法可行、有效,仿真结果非常接近实测数据,且lmBP算法收敛速度快、预测精度高。同时,也可将该神经网络模型应用于CO的实时控制中,提高控制的实时性和精度。

关键词： CO lm算法神经网络检测模型

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基于lm算法的棒束通道内空泡份额预测模型研究

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化工自动化及仪表 2014年第7期41卷 765-770页

作者：周云龙侯延栋李洪伟孙斌东北电力大学能源与动力工程学院

应用Anklam T M和Byong-Jo Y的实验数据成功构建了基于lm算法优化的人工神经网络(ANN),用训练成功的ANN对棒束通道内的空泡份额进行预测,并得出了新的空泡份额预测关系式,其预测的均方根误差为7.80%。将ANN的预测结果与Cunningham J P a... 详细信息

应用Anklam T M和Byong-Jo Y的实验数据成功构建了基于lm算法优化的人工神经网络(ANN),用训练成功的ANN对棒束通道内的空泡份额进行预测,并得出了新的空泡份额预测关系式,其预测的均方根误差为7.80%。将ANN的预测结果与Cunningham J P and Yeh H C模型、Kamei A模型、Paranjape S模型的预测结果进行对比,结果表明:ANN的预测结果优于Cunningham J P and Yeh H C模型、Paranjape S模型的预测结果,与Kamei A模型的预测结果相近。通过输入变量对输出变量影响的敏感性分析,发现测点轴向距离与当量直径之比Z/DH、质量流密度G、加热棒束的热流密度q对棒束内空泡份额有很大的影响。

关键词：空泡份额棒束通道人工神经网络 lm算法

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基于lm算法神经网络的PMSM转子位置估算

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湖北汽车工业学院学报 2022年第1期36卷 47-51,62页

作者：任钊月张金亮简炜高云王志虎湖北汽车工业学院电气与信息工程学院湖北十堰442002 东风汽车动力零部件有限公司湖北十堰442002

针对永磁同步电机控制中传统机械传感器容易故障或失效,常规无传感器转子位置估计方法实现复杂、计算量大、易受干扰等问题,提出了基于lm算法神经网络的永磁同步电机转子位置估算器。通过采集两相静止坐标系下电压、电流以及与转子位置... 详细信息

针对永磁同步电机控制中传统机械传感器容易故障或失效,常规无传感器转子位置估计方法实现复杂、计算量大、易受干扰等问题,提出了基于lm算法神经网络的永磁同步电机转子位置估算器。通过采集两相静止坐标系下电压、电流以及与转子位置相关联的数据集来创建估算器模型,针对标准BP神经网络算法收敛速度慢、效率低的问题,将采用lm算法对数据集进行训练,将训练好的模型与锁相环结合,动态估算永磁同步电机转子的位置。仿真结果表明,该方法能有效估算转子位置,估计精度较高、收敛速度快且具有较强的鲁棒性。

关键词：永磁同步电机神经网络 lm算法锁相环

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基于改进lm算法的可见光定位研究

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电子产品世界 2020年第11期27卷 75-78页

作者：潘富圣黄世震福州大学物理与信息工程学院福建省微电子集成电路重点实验室福州350000

为了能充分利用冗余信息,以提高定位精度与实用性,本文提出了一种基于Levenberg-Markuardt(lm)算法的可见光室内定位方法。该方法主要通过将非线性奇异方程组转化为无约束最优化函数,再利用信赖域技巧修正的lm算法获得全局收敛解。本文... 详细信息

为了能充分利用冗余信息,以提高定位精度与实用性,本文提出了一种基于Levenberg-Markuardt(lm)算法的可见光室内定位方法。该方法主要通过将非线性奇异方程组转化为无约束最优化函数,再利用信赖域技巧修正的lm算法获得全局收敛解。本文针对LED灯进行辐射分析,提出了对应的信道模型,同时,还探究了算法在非负参数μ的不同表达式下的性能表现。结果表明,该模型与广义朗伯模型具有一致性,且非负参数μ选取合适时算法最少只需17次迭代,而基于此的定位系统在1.48 m×1.51 m×1.65 m场景下的定位误差为12.4 cm左右。

关键词：可见光室内定位 lm算法信赖域 LED辐射模型最优化

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