基于改进PSO-WNN的电能质量扰动分类研究
解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优.实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络(PSO-WNN)能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有...
基于PSO—WNN的无刷直流电机转子位置检测方法
基于PSOGA-WNN的废水处理水质软测量系统是由华南师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0900525,属于分类,想要查询更多关于基于PSOGA-WNN的废水处理水质软测量系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
分类号: 密级: U D C: 编号: 学位论文 基于改进 PSO-WNN 的新能源汽车在线监控预警 系统的研究 毕会杰 指导教师姓名: 林涛教授河北工业大学 申请学位级别...
基于WNN-PSO的压力测量与校正方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
摘要 利用粒子群(PSO)算法替代BP算法对小波神经网络(WNN)进行训练,针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法,即判断当粒子陷入局部极小时将其重新初始化,并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究,避免了网络的盲目搜索,...展开更多 PSO algorithm to instead of the BP algorithm for the wavelet neural network...
詹建军目前担任南通致胜教育咨询有限公司法定代表人,同时担任盐城学府教育咨询有限公司监事,南通致胜教育咨询有限公司执行董事兼总经理;二、詹建军投资情况:詹建军目前是3家企业直接控股股东,包括南京欧拉三狮教育科技有限公司、控股比例达60%,无锡欧拉教育科技有限公司、控股比例达60%等;目前詹建军是4家企业最终受益人,包括...
提出一种基于改进粒子群算法和小波神经网络相结合的电能质量扰动分类方法.首先利用小波多分辨技术检测电能质量扰动信号,然后提取各类扰动能量特征向量,将此特征向量输入到优化后的小波神经网络进行识别,最后经改进粒子群小波神经网络得到电能质量扰动分类结果.实例仿真计算结果表明,方法可大大提高电能质量扰动分类识别能力.%...
PSO优化小波包分解RBF神经网络提出一种多理论融合的新型故障诊断方法并实验验证.选择在函数逼近,学习速率等方面有优势的径向基(RBF)网络,同时采用小波包分解对振动信号降噪并提取频带能量作为RBF的输入.引入粒子群算法(PSO)对RBF神经网络的参数进行优化.结果表明PSO优化的小波RBF神经网络能较为准确地对液压泵故障做出识别...