针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。
2022-09-19 11:04:22
655KB
1
针对被动传感器观测的非线性问题,将无迹变换引入卡尔曼滤波算法中.进一步,针对其弱可观测性,采用多个被动传感器集中式融合跟踪策略,提出了基于无迹卡尔曼滤波的被动多传感器融合跟踪算法.以3个被动站跟踪为例进行仿真研究,结果表明所提出的算法可达到比经典的扩展卡尔曼滤波算法更高阶的跟踪精度.
2022-09-16 16:58:39
379KB
1
神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值
2022-09-15 13:01:21
99KB
针对普通滑模控制难以使稳态误差快速趋于0的确定，设计Terminal函数的滑模切换面，可以调整稳态误差趋于0的时间。使用了二阶系统进行仿真分析，利用S函数编写被控对象和基于指数趋近的滑模控制器，用simulik建立模型，并在分析结果中添加了跟踪误差及误差变化率等观测输出，含实现的模型和程序，完美运行，另外点击我的专栏“滑模控制”可以查看详细解析和推导，手把手带你学会滑模控制。
2022-09-14 18:08:30
27KB
1