史志伟 作品数:11 被引量:125 H指数:5 供职机构: 大连理工大学 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 电子电信 水利工程 更多>>
应用递归神经网络建立非线性结构系统模型 本文应用一种状态递归神经网络对非线性结构系统建模,神经网络模型包含内部状态神经元的反馈,是Elman网络的一种扩展,网络模型是一种状态空间形式的递归神经网络,在该神经网络模型中,状态方程和输出方程的映射能力基于感知机网络... 史志伟 韩敏关键词:递归神经网络 土石坝 文献传递 储备池状态空间重构与混沌时间序列预测 被引量:34 2007年 分析了现有的基于回声状态网络(ESN)的迭代预测方法,指出了该方法在理论上存在的问题以及应用中存在的障碍.提出了一种基于储备池的直接预测方法,该方法利用预测原点和预测时域之间的关系直接构建预测器,因此可以预先对预测器的稳定性施加约束,从而避免了在迭代预测方法中由于网络回路闭合而产生的稳定性问题.在仿真中,首先以Lorenz时间序列为例分析了迭代预测方法在闭合回路前后储备池的变化情况,然后通过Mackey-Glass标杆问题的测试验证了直接预测方法的可行性. 韩敏 史志伟 郭伟关键词:回声状态网络 递归神经网络 混沌时间序列预测 RCC坝热学参数人工神经网络反馈分析 被引量:7 2004年 基于人工神经网络的方法,建立了碾压混凝土坝施工期热学参数反馈分析模型.根据某碾压混凝土坝坝体温度观测资料,对碾压混凝土坝施工期热学参数进行反演,结果表明此法适用于解决这类复杂非线性问题,具有较好的稳定性和收敛性.反演结果满足工程需要. 王成山 韩敏 史志伟关键词:RCC坝 热学参数 人工神经网络 碾压混凝土坝 应用递归神经网络学习周期运动吸引子轨迹 被引量:3 2006年 采用递归神经网络学习非线性周期运动的吸引子轨迹.网络的拓扑结构基于非线性系统的状态空间表达式,网络权值通过时序反向传播算法调整.探讨了不同样本轨迹和网络结构对递归神经网络预测性能的影响.神经网络的性能评估建立在多条测试样本轨迹的基础上,可以更为客观地评价递归神经网络预测性能.对van der Pol方程的仿真结果表明:网络的泛化能力对训练样本轨迹的依赖性较强,从不同训练轨迹上得到的递归神经网络性能差异较大;需要选择合适的递归神经网络结构参数以提高神经网络的泛化能力. 韩敏 史志伟 席剑辉关键词:递归神经网络 周期吸引子 泛化能力 基于小波变换阈值决策的混沌信号去噪研究 被引量:21 2005年 基于多分辨率分析的思想,提出了一种改进的小波去噪方法.通过细化小波分解信号,能够更有效地提取出非线性系统信号.同时,根据不同尺度下小波信号的信噪比灵活地选取阈值,更加符合实际情况,有利于改善去噪效果.对Lorenz混沌时间序列和黄河年径流时间序列分别进行了仿真,结果表明了所提方法的有效性.* 韩敏 刘玉花 席剑辉 史志伟关键词:多分辨率分析 混沌序列 小波阈值 改进局部投影算法的混沌降噪研究 被引量:20 2007年 针对混沌信号降噪算法中邻域和局部噪声子空间的选取问题,提出了一种改进的非线性混沌降噪方法,即将小波理论和非线性混沌降噪算法结合起来,利用小波分析方法对相空间中的点进行初始邻域半径的估计,自适应地在相空间中选取合适的邻域点;并针对每一个小邻域进行不同的非正交投影,从而更新数据点。仿真中分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的大连降雨量混沌序列进行了研究,结果证明了该方法简单可靠,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹。 韩敏 刘玉花 史志伟 项牧关键词:降噪 混沌时间序列 相空间重构 复杂系统建模方法与混沌时间序列预测研究 韩敏 许士国 席剑辉 韩冰 史志伟 本研究属于自动控制理论与数据处理相结合的交叉学科领域。 混沌时间序列具有高度非线性和复杂性,此外受系统环境的影响,混沌现象观测时间序列常常包含引起测量误差的噪声,使得混沌时间序列的模型构建和预测研究是自然科学和社会科学...关键词:关键词:混沌时间序列 神经网络 递归神经网络在堆石坝地震响应分析中的应用 被引量:3 2005年 针对堆石坝系统的地震响应分析问题,提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力,从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性,并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明,所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性,并显示出较好的预测效果。 韩敏 史志伟关键词:递归神经网络 非线性系统 堆石坝 权衰减方法在混凝土大坝施工参数分析中的应用 2003年 即使选择偏大的神经网络规模 ,权衰减方法也可达到较好的泛化能力。在工程应用中 ,成功地解决了大坝施工过程的参数分析问题 ,权衰减方法可以有效地减弱初始化权值的影响 ,从而达到对实际系统较好的逼近 。 韩敏 史志伟关键词:神经网络 泛化能力 混凝土坝 混沌时间序列预测与储备池机器学习方法研究 本文以混沌时间序列的储备池预测方法为题进行研究,以期探索储备池的非线性处理机制,另觅新的机器学习方法,主要研究内容包括:
1、分析和建立混沌时间序列的储备池预测模型。对于一些确定性混沌序列,基于储备池的迭代预测... 史志伟关键词:混沌系统 支持向量机 非线性系统