林志玲
- 作品数：5 被引量：22H指数：3
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划辽宁省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术机械工程更多>>
- 基于粒子群广义神经网络的系统边际价格预测方法被引量：6
- 2007年
- 提出了一种利用改进粒子群算法优化广义神经网络的平滑因子,并采用优化后的网络预测系统边际价格的方法,该方法克服了利用梯度下降法优化平滑因子时易陷入局部极值点以及利用遗传算法优化平滑因子时收敛速度慢等缺点。采用该方法利用美国加州电力市场公布的历史数据进行系统边际价格预测,结果表明本文提出的方法比传统的BP网络预测方法更有效。
- 林志玲朱立忠张大鹏高立群
- 关键词：电力市场系统边际价格广义神经网络粒子群优化
- 基于诺西肽分批发酵的过程建模被引量：6
- 2006年
- 诺西肽是一种含硫多肽类抗生素,该抗生素能明显促进动物生长,而且在动物体内无残留,是一种优良的非吸收型饲料添加剂。以分批发酵工艺过程为对象,研究了基质浓度、抑制物及菌体自身浓度对菌体生长的影响,建立了诺西肽的菌体生长模型、基质消耗模型、产物生成模型,以及溶解氧与操作变量(搅拌转速和通气量)的关联模型。在所建模型基础上,对诺西肽的分批发酵过程进行了仿真研究,仿真结果与实验结果基本一致。
- 张大鹏王福利何建勇何大阔林志玲常玉清
- 关键词：生化工程分批发酵溶解氧
- 基于动态神经网络的系统边际电价预测被引量：8
- 2006年
- 在分析系统边际电价(SMP)特点的基础上,确定了预测系统边际价格的主要依据为电力负荷、历史上对应时刻的SMP以及当天的SMP趋势.将电价看作是电力市场动态运行的结果,采用动态神经网络预测电价.由于动态神经网络结构及权值确定困难,采用二进制与实数编码相结合的联合编码,用遗传算法优化得到神经网络结构及对应权值.利用某电力市场的历史数据对该模型进行验证,结果表明该方法所建立的预测模型具有较高的预测精度.
- 林志玲高立群张大鹏张强
- 关键词：电力市场系统边际电价动态神经网络遗传算法仿真
- 用粒子群算法求解打靶点的一种方法
- 2006年
- 针对打靶法中打靶点寻找困难的问题,提出了一种改进的粒子群算法.该方法将粒子适应度定义为终点状态的目标优化函数,并通过人工神经网络建立微分方程组的初始状态与终点状态的映射来提高运行速度.针对打靶点要求精度低,但不得陷入局部极值点的特点,在一次搜索结束后,逐步提高搜索水平,并重新调整粒子搜索能力来进行二次搜索,从而提高了得到全局最优值的命中率.最后通过一个实例验证了该方法的有效性.
- 张大鹏王福利何大阔林志玲
- 关键词：动态优化两点边值数值解法粒子群算法打靶法
- 基于误差修正的菌体浓度软测量被引量：2
- 2008年
- 针对机理模型中参数易受环境影响,结果常常不准,而数据模型对于复杂系统外推能力差的情况,提出了以机理模型为基础,以数据模型为补充,利用数据模型对机理模型的预测结果进行误差修正的方法。将该方法用于菌体浓度的预测,误差修正模型采用RBF神经网络,包含了影响菌体浓度的主要理化因素:温度、溶解氧和pH,以实际测量值为目标对该网络进行训练。训练好的神经网络用来对机理模型的输出进行修正。试验数据表明该方法能有效提高菌体浓度的预测精度。
- 张大鹏王福利何大阔何建勇林志玲桑海峰
- 关键词：计量学软测量
