rbf神经网络模型

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

基于RBF神经网络模型的风电机组短期风速预测研究

摘 要：在电力市场中，风电所占电网的比例越来越大。但由于风的波动及其不可控性，风电场的发电量也在随机变化，风速是影响产能最直接最根本的因素，所以很有必要对其进行预测。本文采用RBF人工神经网络模型对未来短时间风速进行预测。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数，并对模型进行了误差分析。研究结果表明，使用RBF神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好效果。

关坚词：风电机组；matlab；RBF神经网络；风速预测

1. 引言

开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着我国风电并网容量快速增大，风速波动使得风力机组功率不稳定，给电力调度、风力机组维修带来了困难，因此预先一段时间进行风速的预测是很有意义的。风电场短期风速预测是解决该问题的有效途径之一。我国从20世纪90年代末开始了风速和风电功率预测研究，风电场风速预测误差在25%-40%。

本文选用径向基神经网络（即RBF神经网络），利用内蒙古某风电场2014年7月份每10分钟

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

分类号

ＵＤＣ密级编号

十Ｉ初大学

ＣＥＮＴＲＡＬＳＯＵＴＨＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ

硕士学位论文

论文题目

学科、专业

研究生姓名

导师姓名及专业技术耳只务

ｊ叠ｋ，一．

一！置＿Ｅ．．’‘？卜：≮气嘞＿－一●一一…’一‘：一’，！ ‘＿‘一‘

ⅢｆＩ｜｜Ｉ』』｜Ｉ｜Ⅲ…删…ｍ咖…Ⅲ

Ｙ１９１５１９１

原创性声明

本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。

作者签名：墨盘皇日期：丝ｌｊ年』月』日学位论文版权使用授权书

本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：墨直＝豆导师签名尘鍪坐日期：卫【Ｊ年上月工日

摘要

人工神经网络的研究是当代人工智

分类号

ＵＤＣ密级编号

十Ｉ初大学

ＣＥＮＴＲＡＬＳＯＵＴＨＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ

硕士学位论文

论文题目

学科、专业

研究生姓名

导师姓名及专业技术耳只务

ｊ叠ｋ，一．

一！置＿Ｅ．．’‘？卜：≮气嘞＿－一●一一…’一‘：一’，！ ‘＿‘一‘

ⅢｆＩ｜｜Ｉ』』｜Ｉ｜Ⅲ…删…ｍ咖…Ⅲ

Ｙ１９１５１９１

原创性声明

本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。

作者签名：墨盘皇日期：丝ｌｊ年』月』日学位论文版权使用授权书

本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：墨直＝豆导师签名尘鍪坐日期：卫【Ｊ年上月工日

摘要

人工神经网络的研究是当代人工智

RBF神经网络的实现过程 RBF人工神经网络 RBF人工神经网络结构

基于RBF神经网络的不利天气道路通行能力计算—

—章锡俏　盛洪飞　姚艳雪21

基于RBF神经网络的不利天气道路通行能力计算3

章锡俏1　盛洪飞1　姚艳雪2

(哈尔滨工业大学1　哈尔滨150090)　(哈尔滨师范大学2　哈尔滨150500)

摘　要　不利天气下影响城市道路通行能力的各种因素都具有随机的、非线性,采用常态条件下修正理论通行能力的计算方法是不适合的。文章结合RBF神经网络模型方法能够良好地分析出随机的、非线性的特点,对路网组成单元进行重新划分,选定不利天气下道路通行能力的影响因素,建立了道路通行能力计算的RBF神经网络模型。并依据哈尔滨市暴雨天气下道路的实际情况进行了算例分析,计算的道路通行能力与实测数据最大误差为-1.16%,验证了模型的可行性和有效性。

关键词　不利天气;道路通行能力;RBF神经网络中图法分类号:U491　　文献标识码:A

0　引　言

下,的最大车辆数。目前,以分为两类:的,。第一类方法是在道路理论通行能力的基础上,考虑影响道路通行能力的诸多因素,通过对与理想道路、交通条件不相符的实际道路和交通条件进行修正,例如车道宽度、侧向净空、车辆组成、道路纵坡等,从而

针对二级倒立摆系统,提出一种基于RBF神经网络的PID控制方法。该方法采用RBF神经网络对PID控制器的参数进行优化修正,从而使控制器处于最优状态,实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明,该方法的控制精度较高,响应迅速,超调量较小。对于多变量、非线性、不稳定的快速系统,具有较好的控制效果。

第3卷第 2 0期2 0年 f{ 01 j

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文章编号： 6 2 6 5 ( ( 0 0 o 5 1 7— 9 2 2 1 ) 2 0 8…O j l

基于 RB F神经网络二级倒立摆系统的 P D控制 I王宏楠(宁石油化工大学信息与控制工程学院，宁抚顺 1 3 0 )辽辽 1 0 1

摘

要：针对二级倒立摆系统，出一种基于 R F神经网络的 P D控制方法。该方法采用 R F神经网络对 提 B I B

PD控制器的参数进行优化修正，而使控制器处于最优状态， I从实现二级倒立摆的稳定控制。仿真结果表明，方法该的控制精度较高，应迅速，调量较小。对于多变量、线性、响超非不稳定的

人工神经网络学习心得

时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……

过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写

密 封 线

基于BP和RBF人工神经网络的齿轮箱故障诊断

摘要 本文分别阐述了BP( back propagation) 神经网络和径向基函数( radial base function， RBF) 神经网络的基本原理和算法， 将两者分别应用于齿轮箱故障诊断与识别，建立齿轮箱的BRF 故障诊断模型，并将结果进行比较和分析．结果表明， RBF 神经网络性能优于BP 神经网络， 具有较快的训练速度、较强的非线性映射能力和精度较高的故障识别能力， 非常适用于齿轮箱的状态监测和故障诊断．但在具体应用中应当注意， RBF 网络的训练样本必须含有一定的噪声，以提高网络的容噪性能; 各类故障的训练样本数不能太少， 否则RBF 网络的故障分类能力很差．

关键字 BP神经网络 RBF神经网络 故障诊断 齿轮箱

1引言

拖拉机变速箱是整机进行减速增扭的部件，它受扭转和拉压两种载荷的综合作用，受力过程非常复杂。因此，拖拉机的很多故障出现于变速箱中齿轮及传动轴等机械系统中。据统计，以齿轮为代表的变速箱故障发生率占据除

BP神经网络算法 三层BP神经网络如图：

传递函数g 目标输出向量

tk 输出层，输出向量

zk 权值为wjk 传递函数f yj 隐含层，隐含层输出向量

权值为wij 输入层，输入向量

x1x2x3 xn

设网络的输入模式为x?(x1,x2,...xn)T，隐含层有h个单元，隐含层的输出为

y?(y1,y2,...yh)T，输出层有m个单元，他们的输出为z?(z1,z2,...zm)T，目标输出为t?(t1,t2,...,tm)T设隐含层到输出层的传递函数为f，输出层的传递函数为g

于是：yj?f(?wxi?1niji??)?f(?wijxi)：隐含层第j个神经元的输出；其中

i?0nw0j???,hx0?1

zk?g(?wjkyj)：输出层第k个神经元的输出

j?01m2此时网络输出与目标输出的误差为???(tk?zk)，显然，它是wij和wjk的函数。

2k?1下面的步骤就是想办法调整权值，使?减小。

由高等数学的知识知道：负梯度方向是函数值减小最快的方向

因此，可以设定一个步长?，每次沿负梯度方向调整?个单位，即每次权值的调整为：

?wpq?????，?在神经网络中称为学习速率 ?wpq可以证明：按这个方法调整，误差会逐渐减