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61.
利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点. 相似文献
62.
It is difficult to construct the prediction model for titanium alloy through analyzing the formation mecha- nism of surface roughness due to the complicated relation between influential factors and surface roughness. A no- vel algorithm based on the modified particle swarm optimization (PSO) least square support vector machine (LS- SVM) is proposed to predict the roughness of the end milling titanium alloys. According to Taguchi method and features in milling titanium alloys, the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on surface roughness are investigated with the analysis of variance (ANOVA) of the experimental data. The research results show that the construction speed of the modified PSO LS-SVM model is two orders of magnitude faster than that of back propagation(BP) model. Moreover, the prediction accuracy is about one order of magnitude higher than that of BP model. The modified PSO LS-SVM prediction model can explain the influences of cutting speed, feed rate and axial depth of cut on the surface roughness of titanium alloys. Either a higher cutting speed, a lower feed rate or a smaller axial depth of cut can lead to the decrease of surface roughness. 相似文献
63.
基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上. 相似文献
64.
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69.
改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。 相似文献
70.
提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性. 相似文献