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增量式遗传rbf算法在转炉提钒中的应用

重庆大学学报（自然科学版） 2003年第12期26卷 74-76,87页

作者：梁协雄王华秋曹长修重庆大学自动化学院重庆400044

转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型。为此提出了基于增量式遗传rbf算法。它不仅克服了rbf中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适... 详细信息

转炉提钒过程是一个非常复杂的多元非线性反应过程,从统计学和反应机理等角度出发,难以建立终点控制静态模型。为此提出了基于增量式遗传rbf算法。它不仅克服了rbf中心个数选择的随机性,较好地解决了样本聚类,而且为了保证网络结构能适应不断扩大的数据集,提出了增量数据处理方法,对原有网络参数进行修正,有利于连续生产操作。试验表明,用该算法预测冷却剂加入量,结果的误差较小,满足了终点命中率在90%以上的指标,具有工程实用性。

关键词：遗传算法 rbf算法增量数据转炉提钒

回溯搜索算法改进rbf算法的锂离子电池SOC估算研究

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电测与仪表 2020年第18期57卷 146-152页

作者：张小辉许傲然王秀平国网辽宁省电力有限公司铁岭供电公司辽宁铁岭112000 沈阳工程学院电力学院沈阳110136

随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准rbf网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进rbf神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和... 详细信息

随着电动汽车的发展和应用,动力电池SOC估算的意义越来越重要,为了提高SOC估算的精度,文章在标准rbf网络模型的基础上提出了利用回溯搜索算法改进rbf神经网络模型。通过对锂电池模型中的目标函数进行优化求解,利用寻找最佳的目标权值和阈值提高rbf网络模型的SOC估算精度。搭建了实验仿真平台,对改进前后的算法SOC估算进行了仿真对比分析,实验结果证明了改进后rbf网络比标准rbf网络算法SOC估算精度更高,并把估算误差降低到2%以内,对锂离子电池有较好的估算精度,具有一定的理论研究意义。

关键词： SOC估算 rbf算法回溯搜索算法目标权值

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基于rbf算法的快速三维人体建模

河北工业大学学报 2013年第2期42卷 24-27页

作者：张满囤王丽杨璐魏玮河北工业大学计算机科学与软件学院天津300401

通常手工人体建模很繁琐,为提高三维人体建模效率,提出一种快速人体建模算法.首先提取人体照片的轮廓特征点,然后采用径向基函数(Radial Basis Function,rbf)变形标准模型,通过进行纹理映射,最后快速产生逼真的个性化三维人体模型.本文... 详细信息

通常手工人体建模很繁琐,为提高三维人体建模效率,提出一种快速人体建模算法.首先提取人体照片的轮廓特征点,然后采用径向基函数(Radial Basis Function,rbf)变形标准模型,通过进行纹理映射,最后快速产生逼真的个性化三维人体模型.本文选取了标准男性和女性人体模型,通过实验分别完成了个性化虚拟人建模,实验结果表明我们的算法是可行和有效的.

关键词： rbf算法三维人体变形纹理映射三维人体建模标准模型

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基于rbf算法短期风功率预测

绿色科技 2020年第6期22卷 256-257页

作者：王瑶杨培宏李忠内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古包头014000 内蒙古自治区气象服务中心内蒙古呼和浩特010051

指出了风功率预测对于风电的并网运行有着重要的意义。为了保证电网调度正常运行,缓解电力系统调峰和调频压力,也为了提高风电接纳能力,风功率预测是不可或缺的一部分。风的随机性不仅仅对电力系统的稳定性带来了挑战,也对风电输出功率... 详细信息

指出了风功率预测对于风电的并网运行有着重要的意义。为了保证电网调度正常运行,缓解电力系统调峰和调频压力,也为了提高风电接纳能力,风功率预测是不可或缺的一部分。风的随机性不仅仅对电力系统的稳定性带来了挑战,也对风电输出功率的准确度带来了困难,所以,风功率预测备受广泛关注。算例部分对国内某风电场进行了仿真预测,采用rbf算法,通过仿真结果可看出:该模型对风功率预测具有较高的预测精度。

关键词：短期功率预测 rbf算法 BP算法

基于rbf算法的建构式英语学习平台信息化实践探索

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微型电脑应用 2021年第6期37卷 153-156页

作者：于舜河南省外贸学校河南郑州450002

在英语传统课堂教学中,教师是知识的传播者,而学生只是被动地接收知识。由于受到教学时长的限制以及教学方式的匮乏,教学活动需要借助计算机技术和多媒体技术来进行补充。丰富的教学方式可以培养学生的自主探究能力,通过构建该英语学习... 详细信息

在英语传统课堂教学中,教师是知识的传播者,而学生只是被动地接收知识。由于受到教学时长的限制以及教学方式的匮乏,教学活动需要借助计算机技术和多媒体技术来进行补充。丰富的教学方式可以培养学生的自主探究能力,通过构建该英语学习平台有利于提高学生运用信息技术的能力。通过教学相长的方式,让学生成为教学的主体,可以激发学生对英语学习的热情和良好意识。利用径向基函数(rbf)算法,结合建构式英语教学方式,该英语学习平台为学生学习英语起到良好积极的辅助作用,并且作为更好的英语教育手段,对英语教学的研究具有一定的研究价值和积极意义。

关键词：建构式 rbf算法自主学习英语学习平台信息化探索

改进遗传算法优化rbf神经网络在短期电力负荷预测中的应用

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电子世界 2021年第16期 164-165页

作者：宋朝鹏武汉市规划研究院

为减小短期电力负荷预测中的误差,提出了一种改进遗传算法优化rbf神经网络(IGA-rbf)的负荷预测方法,解决rbf神经网络易陷入局部极值的问题,提高预测的准确性。利用IGA算法对rbf神经网络的中心、宽度以及隐含层与输出层之间的联结权值参... 详细信息

为减小短期电力负荷预测中的误差,提出了一种改进遗传算法优化rbf神经网络(IGA-rbf)的负荷预测方法,解决rbf神经网络易陷入局部极值的问题,提高预测的准确性。利用IGA算法对rbf神经网络的中心、宽度以及隐含层与输出层之间的联结权值参数进行优化,提高了rbf神经网络的泛化能力。仿真实验表明,IGA-rbf算法在短期电力负荷预测中具有较快的收敛速度和较高的精度,具有较好的实用价值。短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要内容,精准的电力负荷预测对于制定发电计划、保障生产生活用电、控制电网经济运行、降低旋转储备容量等方面具有重要作用。

关键词： rbf神经网络短期电力负荷预测短期负荷预测发电计划生活用电电网经济运行 rbf算法储备容量

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基于径向基神经网络的铁路货运量预测

铁道学报 2006年第5期28卷 1-5页

作者：刘志杰季令叶玉玲耿志民同济大学沪西校区交通运输管理工程系

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（rbf）神经... 详细信息

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作，因此，关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是，铁路货运量受多种因素影响，且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数（rbf）神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989～2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后，得到铁路货运量增长量的时间序列，将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射，引入rbf神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后，用2003～2004年的增长量进行模型检验，并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比，结果表明，应用rbf神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。

关键词：神经网络铁路运输运量预测 rbf算法 BP算法

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应用rbf神经网络预测冷连轧机轧制力

钢铁 2007年第8期42卷 46-48页

作者：张俊明刘军康永林杨荃北京科技大学材料科学与工程学院北京100083 鞍山钢铁集团鞍钢股份有限公司辽宁鞍山114011 北京科技大学机械工程学院北京100083

针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种rbf算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(rbf类型)、速度相关网络(rbf类型)修正... 详细信息

针对传统轧制力模型的固有缺陷,为提高冷连轧机组轧制力预测精度,使用一种rbf算法的人工神经网络预测冷轧带钢屈服应力,把预测值用于传统数学模型中计算轧制力;并在此基础上,组合使用机架相关网络(rbf类型)、速度相关网络(rbf类型)修正轧制力计算值。应用结果表明,此方法满足生产的需要,预报最终误差范围为±6.5%。

关键词： rbf算法人工神经网络轧制力预测冷连轧机

基于UHF-RFID/rbf的电力电缆温度监测研究

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电气应用 2022年第7期41卷 49-56页

作者：刘姝顾升霖蒋洪亮尤洪宇王鹤岩沈阳工程学院研究生部辽宁沈阳110136 沈阳法雷奥科技有限公司辽宁沈阳110004

电缆是城市建设中的重要设备,据统计电缆事故中大部分源于电缆温度过高而引发损坏,因此监测电缆温度有很重要的意义。由于实际情况中电缆安装的环境比较复杂,选择采用无线UHF-RFID技术监测温度,既有效节约成本,又提高效率,还可以系统内... 详细信息

电缆是城市建设中的重要设备,据统计电缆事故中大部分源于电缆温度过高而引发损坏,因此监测电缆温度有很重要的意义。由于实际情况中电缆安装的环境比较复杂,选择采用无线UHF-RFID技术监测温度,既有效节约成本,又提高效率,还可以系统内供电,同时搭建实验平台收集数据并用于温度预测研究。首先将UHF-RFID技术应用于电缆温度监测,然后根据电缆表皮温度、环境湿度、环境温度、电缆载流量和运行时间五个影响因子用rbf神经网络算法对测得的压接接头、插拔接头和电缆本体的缆芯温度进行训练与预测,最后用MATLAB仿真出温度图,与实际温度对比误差很小,证明UHF-RFID/rbf预测可靠性强。

关键词：电力电缆 rbf算法无线传输 UHF-RFID技术温度预测