由非線性電力電子裝置組成的電路發(fā)生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經(jīng)網(wǎng)的電力電子裝置故障診斷的方法，先運(yùn)用小波包分析法提取電路在不同故障狀態(tài)下電壓及電流信號的特征信息，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并作為Elman神經(jīng)網(wǎng)的輸入，由具有智能學(xué)習(xí)功能的神經(jīng)元故障分類...
基于ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對階躍響應(yīng)動態(tài)進(jìn)行補(bǔ)償也可以舉一反三的運(yùn)用于ELMAN網(wǎng)絡(luò)的其他應(yīng)用...
我編寫的改進(jìn)的elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，第一次上傳...
本程序時基于混沌理論和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測，能取得很好的預(yù)測效果，直接使用該程序就能實(shí)現(xiàn)電力短期負(fù)荷預(yù)測，同樣使用于其他類型的時間序列預(yù)測...
MATLAB程序編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ELMAN算法，實(shí)現(xiàn)故障模式識別...
