基于互相关序列和神经网络的任意阵列声源定位方法.pdf

基于噪声抑制递归神经网络模型的清管器声源定位方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113341375 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110591373.0 (22)申请日 2021.05.28 (71)申请人广东海洋大学地址

2023-06-16 约1.03万字 13页立即下载

2025-05-23 约10.89万字 64页立即下载

基于神经网络的次级声源和误差点优化布放方法研究.pdf 基于神经网络的次级声源和误差点优化布放方法研究摘要随着海洋装备的发展，水下航行器的声隐身特性受到广泛关注。对于较大尺度的水下航行器，机械振动产生的辐射噪声具有较低频率的线谱特征，且这种噪声难以通过传统的被动控制方法消除，有源噪声控制作为一种针对低频噪声的控制手段逐渐被重视起来。对于水下有源噪声控制系统，在实际工程应用中由于空间资源有限，通过布放大量的次级声源和误差传感器来实现更好的降噪效果显然是不现实的，因此次级声源和误差传感器的布放位置决定了实际的控制效果。为了在有限的资源下获得更好的降噪效果，本文利用神经网络在处理非线性复杂映射问题方面的优越性，提出了一种基于神经网络 的水

2025-05-23 约14.08万字 97页立即下载

一种基于卷积神经网络的任意角度激光门检测方法以及储存介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112560736 A (43)申请公布日 2021.03.26 (21)申请号 202011533599.7 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-05-31 约1.47万字 13页立即下载

2025-03-13 约3.4万字 49页立即下载

基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测.doc 目录 1 引言 1 2 MG时间序列 1 2.1 MG时间序列简介 1 2.2 利用dde23函数求解MG时间序列 1 3 BP神经网络 3 3.1 神经网络总体思路 3 3.2 MATLAB中的newff函数 3 3.3 BP神经网络的训练 4 3.4 构建输入输出矩阵 6 3.5 对MG时间序列未来值预测 6 4 参考文献 7 5 附录 8 引言本文选用的神经网络的是BP神经网络，利用MATLAB编程实现。首先通过求解Mackey-Glass方程得到具有513个数据的Mackey-Glass时间序列，其中一半用于训练神经网络，一半用于检测预测值。BP神经网络输入层神经元个数为4，隐含

2017-07-20 约4.42千字 10页立即下载

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测.docx 基于LSTM神经网络的金融时间序列预测一、概述随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融时间序列预测已成为金融领域研究的热点和难点问题。时间序列预测是指根据历史数据，通过建立数学模型，预测未来一段时间内的数据走势。金融时间序列，如股票价格、汇率、利率等，具有非线性、非平稳、高噪声等特点，传统的统计方法往往难以准确预测。近年来，深度学习在金融时间序列预测中取得了显著成果，基于长短期记忆（LSTM）神经网络的预测方法因其独特的优势而备受关注。 LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制和记忆单元，有效解决了传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或爆炸问题。这使得LSTM能够

2024-05-12 约3万字 59页立即下载

基于神经网络的流量时间序列预测.docx 题目：基于神经网络的流量时间序列预测摘要 -Ⅰ 摘要 -Ⅰ- 摘要利用自然循环是提高核电站非能动安全性的一个重要手段，对核电站的安全，尤其是事故后的安全有着重要的作用。然而在自然循环的情况下，由于流量小，流动不稳定现象极容易出现，造成流量漂移、流量振荡或反流。这可能引起部件的疲劳或热疲劳破坏；也可能使系统的传热性能变坏，造成沸腾换热恶化，还可能干扰控制系统。如果能根据实时监测的流量数据提前预测出未来时刻的流量，便能在流动不稳定现象出现前得到预警信号，从而采取措施将流动不稳定带来的危害降至最低。本文通过MATLAB等软件，建立并训练

2025-03-31 约6.09万字 59页立即下载

基于神经网络的金融时间序列的分析与分类.docx PAGE PAGE28 摘要金融时间序列作为重要的时间序列之一,一直是非常有价值的研究部分?传统的统计学难以处理如此复杂的关系,也难以准确提取股票数据中包含的数据?随着计算机硬件和深度学习的共同发展,股市预测即将到来?本文的主要研究内容的是不同的神经网络算法在预测股票市场时是否能得到准确的预测结果?LSTM作为诞生了有十年以上的老牌算法,在数据预测方面一直有比较好成绩和运用?Transformer算法在近5年飞速的发展,使其已经不满足在原本的领域中继续发展,开始向别的领域进发,同时也进发了预测方面,他与老牌的循环神经网络相比算法的想法也更加类似人类的思考方式?通过实验来探

2025-06-01 约1.86万字 28页立即下载

基于改进BP神经网络和时间序列的风电预测方法对比分析.docx PAGE PAGE1 PAGE 2- 基于改进BP神经网络和时间序列的风电预测方法对比分析摘要本文主要以风速、风功率为具体的研究对象，选用某风电场的数据作为实例，采用当地的气象数据作为辅助预测。通过分析当地的气象条件、风速特性等影响因素以及其与风电场实际运行之间产生风功率的关系，进而预测出未来风电场的短期输出功率。不过，正是因为现实中的风速及当地瞬息万变的气象条件具有非平稳、非线性等特点，而传统的短期风速、风功率预测方法因为构成其理论依据的预测模型及算法尚存有一定的局限性等缺陷，导致风功率和风速的预测一直都没法达到比较理想的预期目标。本人在经过查阅、整理

2024-07-12 约3.34万字 57页立即下载

一种基于图神经网络的多变量时间序列异常检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881115 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210351790.2 (22)申请日 2022.04.02 (71)申请人中国科学院计算技术研究所地址 1

2023-05-15 约1.67万字 12页立即下载

基于CNN-LSTM神经网络模型与ARIMA模型的时间序列预测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819136 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110076545.0 (22)申请日 2021.01.20 (71)申请人南京邮电大学地址

2023-06-04 约1.58万字 15页立即下载

一种基于阵列重构的多声源定位方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112986916 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110195704.9 (22)申请日 2021.02.22 (71)申请人清华大学苏州汽车研究院（相城）

2023-06-08 约1.57万字 17页立即下载

基于去噪自编码器和卷积神经网络的WiFi指纹室内定位方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116471660 A (43)申请公布日 2023.07.21 (21)申请号 202310355929.5 (22)申请日 2023.03.29 (71)申请人中国科学院深圳先

2023-07-19 约1.84万字 16页立即下载

基于pnn神经网络的配电线路综合故障定位方法.doc 基于概率神经网络的配电线路综合故障定位方法 摘要：提出了利用C行波测距法和PNN神经网络对带有分支的配电网故障线路进行准确定位的方法，其目的是利用这两种方法各自有各自功能的互补性来实现准确的故障定位。这种C行波测距法和PNN神经网络综合故障定位方法充分利用了行波法操作简单、定位速度快，以及PNN神经网络常用于解决分类问题的特点，可以实现精确故障定位。该方法是一种分两步来确定故障点的定位方法：首先利用C型行波法确定故障距离，然后利用PNN神经网络确定故障分支。理论分析和仿真结果表明：该方法能够准确地确定带分支配电网单相接地故障位置。关键词：带分支配电线路；故障定位；C型行波；PNN神经网

2017-09-07 约7.81千字 5页立即下载