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1、2013年5月第39卷第5期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsMav2013V01.39NO.5基于神经网络的电磁干扰的预测杨天鹏马齐爽谢清明(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191)(中国航天科工集团公司飞航动力装置研究所,北京100074)摘要:提出了一种应用神经网络预测电磁干扰的方法.针对遗传算法总体搜索能力较强但容易陷入局部最优,而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,又能避免搜索陷入局部最优解的特点,将模拟退火算法与遗传算法相结合,优化多层
2、前馈(BP,BackPropagation)神经网络,获取最优的权值和阈值,并采用模拟退火的思想确定隐含层神经元的个数,进而建立基于神经网络的电磁干扰预测模型.以双平行导线间的电磁干扰问题为实例,明确干扰要素,建立训练样本和测试样本,对比期望输出和预测输出之间的误差,结果表明该方法可以准确有效地进行电磁干扰预测.关键词:神经网络;模拟退火算法;遗传算法;电磁干扰中图分类号:TN911.73文献标识码:A文章编号:1001.5965(2013)05-0697-04Predictionofelectromagneticinterferencebasedonneur
3、aInetworkYangTianpengMaQishuang(SchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)XieQingming(ChinaAerospaceScienceandIndusWGroup,AviationAerospacePowerDeviceResearchInstitute,Beijing100074,China)Abstract:Amethodtopre
4、dicttheelectromagneticinterferenceusingneuralnetworkwasproposed.Ge—neticalgorithmhasthestrongoverallsearchabilitybuteasytofallintolocaloptimum,andsimulatedannea-lingalgorithmhasthepartialsearchability,avoidingthesearchintolocaloptimalsolution.Byusingthesimu—latedannealingalgorithman
5、dgeneticalgorithmcombining,thebackpropagation(BP)neuralnetworkweightsandthresholdswereoptimized,andthenumberofhiddenlayerneuronswasdeterminedbythesimulatedan—nealingideas.Then,theneuralnetwork·basedpredictivemodelsofelectromagneticinterferencewasestab—lished.Withthetwoparallelleadst
6、oelectromagneticinterferencematteraspredictedinstance,interferencefactorswereidentified,andthetrainingandtestsampleswereestablished.Incontrasttotheerrorbetweentheexpectedoutputandthepredictedoutput,theresultsshowthatthemethodcanaccuratelypredicttheelectro—magneticinterferenceeffecti
7、vely.Keywords:neuralnetwork;simulatedannealing;geneticalgorithm;electromagneticinterference电磁干扰(EMI,ElectromagneticInterfer-ence),因其具有复杂性、隐藏性、考核指标的统计性⋯等特点,一直以来都是电磁兼容性设计的难点之一,目前仍没有一种EMI预测的通用数学模型.由于神经网络可以实现输入、输出数据之间的非线性映射,而不考虑问题模型的复杂性,故国内很多学者将神经网络应用到EMl预测中来,尤其以多层前馈(BP,BackPropagation)
8、神经网络、遗传算法(GA,Geneti
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