基于遗传神经网络的陕西省土地利用结构模型研究

针对土地利用结构变化的复杂特征与BP人工神经网络在预测应用上的缺陷,利用遗传算法来优化BP人工神经网络模型,形成了遗传算法与BP网络结合的遗传神经网络模型,通过运用matlab软件编制神经网络和遗传神经网络程序,实现模型的建立。证明遗传神经网络用于土地利用结构的预测是可行和有效的,有着良好的前景。     

BP与RBF网络在一些非线性曲线拟合上性能的比较

对BP与RBF人工神经网络在隐层的传递函数、层数及结点数上的区别进行了比较;对BP与RBF2种神经网络在给定的3个较为复杂的非线性函数上进行Matlab仿真;并分析比较了这2种人工神经网络在指定参数下对不同非线性函数进行拟合时的拟合精度和时间效率;最后给出BP与RBF网络进行非线性曲线拟合的选择方法.     

基于BP神经网络的土壤适宜性评价——以溪洛渡水电站嘎勒移民安置区为例

人工神经网络具有大规模并行处理、分布式储存、自适应性、容错性等特点,可以解决复杂的非线性问题.本文将BP人工神经网络应用到溪洛渡水电站嘎勒移民安置区土壤适宜性评价中,构建了影响土壤适宜性的评价因子训练集,对隐层神经元数量的选择、训练过程的建立等问题进行了探讨.通过MATLAB神经网络工具箱对专家样本的学习,建立具有泛化能力的土壤适宜性评价BP神经网络模型,确定网络模型结构为9-7-1,均方误差为0.00033,并对预测地块进行评价,得出评价区域以中等适宜性的土壤为主的结果.     

云南省水稻白叶枯病BP神经网络测报技术研究

 人工神经网络对复杂非线性问题映射能力强,能提高预测的准确度,为水稻白叶枯病害的防治工作提供指导。因此,本研究基于水稻白叶枯病害发生、危害与温度、湿度、降雨等气象因素相关的特点,利用人工神经网络建立云南省勐海县和石屏县水稻白叶枯病害BP神经网络预测模型,预测病害的发生程度。经实例验证,BP神经网络预测模型预测准确度达到80%以上,较逐步回归模型高。研究表明在勐海、石屏建立水稻白叶枯BP网络预测模型是可行的,并具有较高预测准确度,对防治工作有较高应用价值。     

基于BP神经网络的非线性函数逼近仿真研究

神经网络的建模方法的主要特点是模型易于实现(辨识模型即为神经网络本身)和对非线性映射的逼近性能良好,为非线性系统黑箱辨识问题提供了一种十分有效的工具。本文在研究BP神经网络MATLAB实现的基础上,提出了一个用于非线性函数逼近的3层BP网络。训练结果表明:预测值与期望值具有较好的一致性,说明BP网络具有良好的预测能力。     

基于粒子群的多BP网络并行非线性预测控制

针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时，存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点，提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型，克服误差积累以及网络规模庞大的缺点；运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明，该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高，该方案是可行和有效的。     

非线性系统的神经网络预测控制研究

针对工业过程控制中的强非线性系统的复杂控制问题,给出了一种基于神经网络预测的控制方法,用改进的BP神经网络实现预测控制中的模型预测,有效的解决了神经网络收敛速度慢的问题,同时用RBF神经网络实现预测控制中的控制器的优化,解决动态规划方法求解慢的问题。将该算法用于强非线性系统中,仿真结果表明该算法,具有响应速度快、跟踪性能好、鲁棒性和抗干扰性强的优点。     

基于非稳定流抽水试验的BP神经网络确定含水层参数研究

利用非稳定流抽水试验资料通过配线法确定承压、潜水含水层参数是最常用的方法.但实测曲线与理论曲线重合点较少时配线的随意性很大,这是配线法的主要问题.作者利用BP神经网络较好的推求了研究区承压、潜水含水层参数.实践表明,当有代表性的抽水试验样本资料时,能满足网络的泛化要求,因而BP神经网络是求解水文地质参数的一种有效方法.为说明BP神经网络求含水层参数的原理,本文以文献数据给出了基于非稳定流抽水试验的BP神经网络求承压含水层参数的过程.     

开关磁阻电动机的神经网络建模及算法研究

针对标准BP算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中,隐节点选取困难的问题,采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络,建立了训练收敛快,泛化能力强,网络规模小,便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型.经与样机实测数据对比,验证了该模型的准确性.该模型有助于进一步优化能量转换,减小转矩脉动.     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的日光温室温度预测模型

针对日光温室温度预测模型中输入因子间存在复杂的耦合关系以及输入因子过多而导致神经网络结构规模过大等问题,选用影响日光温室温度的环境因子组成数据样本,对数据样本进行主成分分析。提取出影响日光温室内温度的前3个成分作为BP神经网络模型的输入变量,采用贝叶斯正则化算法对BP神经网络进行改进。结果表明,该方法改进的BP神经网络模型得到简化,拟合曲线光滑,具有较好的泛化能力和网络推广能力。     

配电网无功优化控制研究

设计了无功优化控制系统的软件体系结构，建立了动态无功优化数学模型。提出的高压配电网无功优化控制基于现有地调自动化系统，在母线负荷预测的基础上，利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题，得到的优化结果为各个变电站VQC的合理限值。该方法将全局优化与VQC分散控制的优点结合起来，克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端，节电效益显著。在某地区电网的应用中验证了该系统和方法的有效性，经过优化计算，在满足电压约束和控制设备动作次数限制的条件下，降低了电能损耗，有功损耗比优化前下降约3％。     

无功补偿方案的研究

本文介绍了一种新的自动投切低压无菌补偿方案，即读取固定时间段内有功靖和无功电能表转数求出时的无功功率和功率因数，加上当时变压器的无功损耗，确定总的无功补偿容量，进行不等容电容器的分组投切。     

一种高精度的电力系统谐波分析方法

针对电力系统谐波的危害和谐波治理的需要,提出了一种高精度的电力系统谐波分析算法,利用该算法可快速获得电力系统基波及各次谐波的高精度幅值和相位.提出并证明了该算法的收敛性定理,给出了利用该算法进行谐波分析的仿真实例.仿真结果表明,提出的谐波测量方法与其他方法相比具有更高的计算精度高和更快的计算速度,因而在电力系统谐波测量中有较大的应用价值.     

非正弦系统广义无功功率及广义功率因数的物理解释

在应用相关技术分析电流电压波形与广义无功功率之间的关系的基础上，提出了电流电压波形相似和波形完全相似的概念，用此概念论证了广义功率因数是电流总体波形与电压总体波形完全相似程度的一种度量，明确了广义无功功率是由于电流总体波形与电压总体波形存在差异所造成的这一物理概念。文中还给出了电流电压波形相似系数和波形完全相似系数的定义式，其中波形相似系数描述了电流波形相对电压波形的非畸变程度和对称程度，波形完全相似系数等价于广义功率因数，表征了系统容量的利用率。     

农村电网中谐波与无功电流检测方法研究

对谐波与无功电流检测方法进行了对比,提出基于瞬时无功功率理论的谐波与无功电流检测方法适合农村电网,对其中3种方法进行了仿真对比研究。仿真结果表明,农村电网电压发生畸变时,p-q检测法得到的基波电流畸变最为厉害,ip-iq法较为接近标准正弦波,但检测精度不高。d-q法得到的基波电流为标准正弦波形式,不仅可检测出谐波电流,还能得到准确的基波有功电流,且不受电源电压畸变的影响。该方法能够准确、实时的跟踪电网谐波电流变化,其检测精确度和准确度都符合农村电网的要求。     

一种具有谐波抑制和无功补偿功能的新型整流变换器

研究了一种具有谐波抑制和无功补偿功能的新型PWM整流变换器,详细地讨论了整流器谐波与无功参考电流的提取和整流器输出电压的控制．采用基于瞬时无功理论的廿iq电流检测算法分别给定谐波和无功参考电流．为了有效地补偿电网中的谐波及无功电流,提出了一种电流和电压双闭环控制策略,其中,直流侧电压的调节采用模糊PI混合控制．最后,基于PSIM的仿真实验验证了不同工作模式下该方法具有良好的电压调节特性和谐波与无功补偿效果．     

电网无功补偿模糊控制方法的仿真与实现

电网中的无功补偿采用自动投切装置,在投切控制上,研究了以电压和无功功率两个量进行控制.运用模糊控制的方法,将电压和无功功率的取值范围划分为若干区域,确定各区域的隶属度.用MATLAB软件进行模拟仿真,符合无功控制的基本原则和系统的实际要求,弥补了以前的单一因素控制的不精确性,消除了不必要的往复投切.结果表明,模糊推理控制电容器的投切是一种最佳设计方法,获得了理想的控制效果.     

配电网动态无功优化方法研究

针对动态无功优化问题的难点,通过负荷曲线动态分段来解决控制设备动作次数约束问题,基于当前分段方案和各时段的无功优化方案,对各时段负荷极值点进行潮流计算,根据各节点电压情况动态调整负荷曲线分段数,直到满足设备动作次数约束和节点电压约束。采用改进粒子群算法对负荷曲线分段问题和各时段的静态无功优化问题进行求解,定义全局趋优性能和局部趋优性能,并由此设计自适应惯性权重和加速因子计算公式,在迭代前期和后期分别采用阶段性初始化和变异操作,有效提高了算法的收敛速度和最优解质量。通过对某31节点系统仿真,结果表明了该算法的有效性。     

基于延拓法的风电系统电压Hopf分岔研究

为揭示风电场的参数变化对电力系统动态电压稳定的影响。首先应用延拓算法,以风电场无功功率为控制参数,进行了单参数电压稳定性分岔分析。然后在单参数分析的基础上引入有功功率作为第2个控制参数,进行了双参数分岔边界的确定和双参数制约性分析。最后对静止无功补偿器(SVC)对Hopf分岔的控制作用进行了分析。结果表明:风电场吸收的无功功率限制了风电场有功功率的输出,SVC可以延迟Hopf分岔,提高风电系统电压稳定域度。     

地区电网无功优化研究

建立了动态无功优化数学模型，提出用遗传算法对负荷曲线进行优化分段的方法。提出的地区电网无功优化控制基于现有地调自动化系统，利用遗传算法求解整个电网的无功优化问题，并根据优化结果给出控制方案，指导各个变电站VQC建立合理的限值。该方法克服了各变电站无功、电压就地最优控制的弊端，节电效益显著。在确定VQC上下限时，将每一时段的预测负荷定义为模糊数，在一定的置信水平下精确化，可计算出对应的无功调节范围。设计了无功优化控制系统的软件体系结构，编写了无功优化程序，并在某地区电网的应用中验证了方法的有效性。经过优化计算，系统各母线电压满足约束条件，在满足控制设备投切次数限制的条件下，降低了电能损耗。有功损耗比优化前下降4．96％。