一种基于双网络的双递归神经元灵敏负荷网络建模装置及方法

    公开(公告)号:CN101505058B

    公开(公告)日:2011-01-19

    申请号:CN200910010733.2

    申请日:2009-03-19

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于双网络的双递归神经元灵敏负荷网络建模装置及方法,包括数据采集建模系统、通讯系统和上位机,数据采集建模系统包括DSP芯片。在DSP芯片和上位机中双层建模过程步骤如下:1.在输入层输入采样数据样本;2.在中间层计算输入与高斯函数距离;3.进行双曲函数噪声限制变换;4.在输出层修正训练参数;5.输出误差函数E;6.计算参数形式;7.判断误差函数E,是否达到要求范围。本发明使数据传输速度快,不易丢失,网络安全可靠性及稳定性,对灵敏负荷进行合理有效的数据传输及管理,使负荷管理效率提高,控制准确。双层建模方法,闭环控制,使负荷管理调整方便快捷,达到最优控制的目的。

    一种基于双网络的双递归神经元灵敏负荷网络建模装置及方法

    公开(公告)号:CN101505058A

    公开(公告)日:2009-08-12

    申请号:CN200910010733.2

    申请日:2009-03-19

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于双网络的双递归神经元灵敏负荷网络建模装置及方法,包括数据采集建模系统、通讯系统和上位机,数据采集建模系统包括DSP芯片。在DSP芯片和上位机中双层建模过程步骤如下:一、在输入层输入采样数据样本;二、在中间层计算输入与高斯函数距离;三、进行双曲函数噪声限制变换;四、在输出层修正训练参数;五、输出误差函数E;六、计算参数形式;七、判断误差函数E,是否达到要求范围。本发明使数据传输速度快,不易丢失,网络安全可靠性及稳定性,对灵敏负荷进行合理有效的数据传输及管理,使负荷管理效率提高,控制准确。双层建模方法,闭环控制,使负荷管理调整方便快捷,达到最优控制的目的。

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