为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间： 2013-10-31
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本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
上传用户：cccole0605
基于神经网络的单片机开发
上传时间： 2014-12-28
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提出了一种基于前向对向传播神经网络的信息检索算法。分析了信息检索技术的基本概念、原理、以及检索方式，研究了科技信息检索的流程，研究了前向对向传播神经网络的基本模型和算法，提出了基于前向对向传播神经网络的信息检索的原理和算法，并将这种算法与传统方法通过仿真实验进行对比，在保持100%的查准率的情况下，将查全率由79.63%提高至85.59%，获得了较好的效果。
上传时间： 2013-11-21
上传用户：逗逗666
针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
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根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：思索的小白
为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精度。
上传时间： 2014-01-12
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基于神经网络的单片机开发
上传时间： 2013-10-27
上传用户：Yue Zhong
本例是一个神经网络仿真应用程序，对于无这方面技能的人也能方便地使用它，程序基于BP反传播算法实现，通过网络训练，获得你需要的网络模型，同时，你还可以测试你建立的网络模型。内附三个实例
上传时间： 2015-03-03
上传用户：lifangyuan12
Java Object Oriented Neural Engine是一个用Java写的神经网络框架。它由一个核心引擎，一个GUI编辑器和一个分布式训练环境组成。可以通过写新的模块来扩展它，以实现新的算法或始于基础组件的新的体系结构。
标签： Java Oriented Engine Object
上传时间： 2015-03-03
上传用户：璇珠官人
