基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究_第1頁
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究_第2頁
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究_第3頁
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究_第4頁
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究_第5頁
已閱讀5頁，還剩13頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過閘流量軟測量研究1.課題背景2.BP算法和軟測量的引入3.BP算法的實現(xiàn)4.實驗結(jié)果Index課題背景過閘流量1、水力學公式法2、曲線法3、流速儀法（目前廣泛采用）

流速儀法的不足

課題背景1、很難確定合適的測點。2、測量時間長，實時性不高，耽誤啟閉閘門的最佳時機。3、需要的硬件資源比較高，大大增加了成本。1.課題背景2.BP算法和軟測量引入3.BP算法的實現(xiàn)4.實驗結(jié)果IndexBP算法的引入軟測量上水位閘門開度上水位和閘門開度較易獲得BP算法的引入BP算法和軟測量的結(jié)合1.課題背景2.BP算法和軟測量的引入3.BP算法的實現(xiàn)4.實驗結(jié)果IndexBP算法的實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定理論上已證明：具有偏差和至少一個S型隱含層加上一個線性輸出層的網(wǎng)絡(luò)，能夠逼近任何有理函數(shù)。BP網(wǎng)絡(luò)模型中的隱含層數(shù)為一層，這樣網(wǎng)絡(luò)既不會太復(fù)雜又不會陷入局部太小。

隱含層激勵函數(shù)（sigmoid）

BP算法的實現(xiàn)神經(jīng)元數(shù)的確定通過對不同神經(jīng)元數(shù)進行訓練對比，以及通過簡單的交叉驗證法確定隱含層的神經(jīng)元數(shù)為15個。BP算法的實現(xiàn)模型的訓練輸入數(shù)據(jù)標準化：把輸入數(shù)據(jù)規(guī)一到[0,1]閉區(qū)間BP算法的實現(xiàn)權(quán)值和閥值的獲取流程圖樣本輸入BP網(wǎng)絡(luò)輸出誤差權(quán)值閥值梯度下降法樣本輸出比較收斂不收斂修改權(quán)值和閥值信息的正向傳遞BP算法的實現(xiàn)隱含層神經(jīng)元的輸出：輸出層的輸出：誤差函數(shù)：輸出層權(quán)值變化BP算法的實現(xiàn)利用梯度下降法求權(quán)值變化及誤差反向傳播：其中同理可得：隱含層權(quán)值變化BP算法的實現(xiàn)利用梯度下降法求權(quán)值變化及誤差反向傳播：其中同理可得：1.課題背景2.BP算法和軟測量的引入3.BP算法的實現(xiàn)4.實驗結(jié)果5.結(jié)論Index運用MATLAB對對網(wǎng)絡(luò)進行

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論