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基于RBF神经网络的合金铸铁动态腐蚀性能预测王玉荣,乌日根包头职业技术学院人文与艺术设计系摘 要:通过动态质量损失腐蚀试验获取样本数据,利用Matlab的工具箱函数建立了合金铸铁碱腐蚀速率的RBF神经网络预测模型,并对网络模型的预测精度进行了研究.结果表明,在样本集和训练条件下,RBF神经网络模型较好地反映出腐蚀时间,合金铸铁主要合金成分与腐蚀速率之间的非线性关系,可用于合金铸铁在高温浓碱液中的动态腐蚀性能的预测;当RBF网络的扩展系数为0.47时,动态腐蚀速率的试验值与网络预测值之间的误差最小,且耐蚀性评价准确率达到100%.关键词:RBF网络;稀土;腐蚀速率;耐碱蚀;预测;......
RBF神经网络的递阶遗传训练新方法郑丕谔,马艳华天津大学系统工程研究所!300072摘 要:针对 RBF网络的特点 ,提出一种递阶遗传算法 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权,隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题.算例仿真表明所提出的算法是很有效的.关键词:RBF网络;递阶遗传算法;参数训练;结构优化;......
基于TSA多变量非线性RBF神经网络预测控制姜雪莹1,郭颖1,2,施惠元1,苏成利11. 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院2. 沈阳工业大学信息科学与工程学院摘 要:为了解决现在有的非线性预测控制方法在线实时求解非线性方法的困难,提出一种基于TSA的多变量非线性RBF神经网络预测控制算法.该算法采用多个RBF神经网络建立非线性系统的过程模型,并作为预测模型.采用树和种子算法(TSA)在线搜索非线性预测控制系统的最优控制律,避免了直接递推控制律时解决复杂的非线性优化问题.CSTR过程的仿真对比结果验证了该算法的跟踪性能和抗干扰能力.关键词:多变量RBF神经网络;预测控制;TSA;非线性优化;CSTR;......
基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制赵石铁,高宪文,车昌杰东北大学信息科学与工程学院摘 要:磁悬浮系统是一个典型的不确定,非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.关键词:RBF神经网络;自适应控制;状态反馈;磁悬浮系统;......
青霉素发酵间歇过程的特征状态监督 王妍,李宏光 (北京化工大学 信息科学与技术学院,北京,100029) 摘要:针对青霉素发酵间歇过程,探讨基于赋时Petri网和RBF神经网络相结合的过程特征状态监督方法.通过过程分析,描述若干个过程的特征状态,建立2个RBF神经网络,分别对主特征状态和辅助特征状态进行提取.采用赋时Petri网建立特征状态的演化模型,从而实现对间歇过程的实时智能监督.在青霉素发... Technology, Beijing 100029, China) Abstract: In regard to penicillin fermentation batch processes, a characteristic state based supervision approach which combined RBF neural network and timed Petri net......
基于RBF和模糊预测的AGV轨迹跟踪控制吕宁昆明理工大学计算中心摘 要:针对AGV系统存在初始位姿误差,而且给定轨迹又不连续时,应用传统的轨迹跟踪控制方法,就会使其初始速度产生较大跳变的问题,基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性动态系统在线建模,将模糊控制技术与预测控制技术相结合,提出基于反演(Backstepping)方法的速度控制器和基于RBF的模糊预测转矩控制器,实施AGV路径跟随和轨迹跟踪控制.仿真和实验结果表明,设计的速度控制器和转矩控制器使AGV系统不仅有较好的动态性能,而且具有较强的鲁棒性.关键词:自动导引小车;轨迹跟踪;模糊预测控制;径向基(RBF)神经网络;......
采用模糊RBF网络控制的煤矿瓦斯抽排系统范传柱,李振璧安徽理工大学电气与信息工程学院摘 要:在煤矿井下移动瓦斯抽排系统中,采用结合模糊控制和神经网络优点的模糊RBF(Radius Basis Function)网络控制,同时运用遗传算法对该网络进行优化,并进行了计算机仿真,取得了良好效果.关键词:移动瓦斯抽排;模糊 RBF 网络;遗传算法;......
the control of the precision of air-fuel ratio (AFR) of port fuel injection (PFI) spark ignition (SI) engines, a chaos radial basis function (RBF) neural network is used to predict the air intake flow of the engine. The data of air intake flow is proved to be multidimensionally nonlinear and chaotic. The RBF neural network is used to train the reconstructed phase space of the data. The chaos......
基于RBF神经网络RE-Ni-Cu合金铸铁静态腐蚀性能预测王玉荣,乌日根包头职业技术学院人文与艺术设计系摘 要:通过静态腐蚀试验获取35组样本数据,利用MATLAB软件的工具箱函数建立RBF神经网络预测模型,并对RENi-Cu合金铸铁的静态腐蚀深度和耐蚀性进行预测研究.结果表明:RBF神经网络预测RE-Ni-Cu合金铸铁在浓碱液中的静态腐蚀性能可行且有效,能较好地反映主要合金成分,腐蚀时间,碱液温度与静态腐蚀深度之间的非线性映射关系;当RBF网络的扩展系数为0.5,静态腐蚀深度的网络预测值与实测值之间的相对误差最小,且耐蚀等级和耐蚀评价的准确率均达到100%.关键词:RBF神经网络;合金铸铁;腐蚀深度;静态腐蚀;预测;......
基于RBF神经网络的GPS对流层延迟插值模型马健武1,陶庭叶1,尹为松21. 合肥工业大学土木与水利工程学院2. 安徽继远软件有限公司摘 要:为提高对流层延迟的内插精度,构建了一种基于RBF神经网络的GPS对流层延迟内插模型.以安徽省电力系统6个CORS基站的坐标和对流层延迟作为建模数据,4个CORS基站的坐标和对流层延迟作为测试数据,验证了该模型的可靠性.试验表明:所提模型的对流层延迟插值精度可达毫米级.关键词:RBF神经网络;对流层延迟;数据插值;......
