1) PID Elman neural network
PID型Elman网络
2) PI Elman neural network
PI型Elman网络
3) improved Elman network
改进型Elman网络
1.
The data sample processed with PCA is used as the input of improved Elman network,so that the number of input variables is reduced and the network structure is simplified.
本方法将经主成分分析法处理后的高炉数据样本作为改进型Elman网络的输入,减少变量个数,简化网络结构；同时采用动态递归算法进行高炉铁水含硅量多步预报,具有较强的适应性。
4) Elman neural network model
Elman神经网络模型
1.
Based on the historic statistic data of road traffic accidents in Guangdong Province,the neural network model of road traffic accidents in Guangdong Province is set up by using BP and Elman neural network model.
在广东省历年道路交通统计数据的基础上,利用BP神经网络模型和Elman神经网络模型,对广东省道路交通事故进行了建模研究。
5) Elman network
Elman网络
1.
Load forecast of hour gas with Elman network;
Elman网络预测燃气小时负荷
2.
Load identification of the gearbox based on Elman networks;
基于Elman网络的齿轮箱载荷识别研究
3.
Dynamic system data validation method based on the improved Elman network;
基于改进Elman网络的动态系统测量数据检验方法
6) elman neural network
Elman网络
1.
This paper presents the design of excitation controller based on linear optimal control theory and modified Elman neural network.
本文在线性最优励磁控制的基础上,将线性最优控制理论与改进Elman神经网络有机结合,设计了一种新型的基于改进Elman网络(Modified Elman Neural Network)的最优励磁控制器。
2.
Due to the Elman network having the ability of dynamic handing data and sensitive to history data, a new method was put forward to diagnose the oil-filled power transformer fault based on Elman neural network.
依据Elman神经网络具有动态处理数据及对历史数据敏感的能力,提出了将它用于油浸式电力变压器的故障诊断新方法,并给出了其具体的实现,同时对故障诊断的结果,将Elman网络与BP网络进行了比较。
3.
To satisfy the high performance of image-stabilization platform,a new compound adaptive inverse control method based on Elman neural network and PD was proposed for speed loop design.
稳像平台速度环的性能直接影响成像质量,本文提出了一种基于Elman网络和PD复合控制的自适应逆控制算法。
补充资料：discrete PID control algorithm
分子式：
CAS号：
性质：在用计算机等作为控制装置进行数字控制时实现PID控制作用的数学表示式。在数字控制中，控制装置只取各个采样时刻的输入变量值进行运算，如偏差值e(k)为第k个采样时刻的设定值r(k)与被控变量测量值y(k)的差值。离散PID控制有位置算法、增量算法与速度算法三种形式。(1)位置算法直接给出各采样时刻的控制作用量2J(是)，具体算法是:式中，Kc为比例增益，Ti为再调时间，Td为预调时间，Δt为采样周期。这里用叠加代替积分，差分代替微分。位置算法的输出可直接送往数字式执行器，或经数字/模拟转换送往模拟式执行器，并须用保持器将该信号保持到下一次采样为止。在手动一自动切换和防止积分饱和问题上，位置算法不像另两类算法那样方便。(2)增量算法给出每个采样时刻控制装置输出应改变的数值Δu(k)，即第k个采样时刻的控制作用量u(k)与前一采样时刻的控制作用量u(k-1)之间的差值，具体算法是： 增量算法的输出一般通过步进电机等累积机构，化为模拟量，操纵控制阀。该种算法具有手动一自动切换方便，和避免引起积分饱和等优点，应用最广。(3)速度算法给出在各个采样时刻控制装置输出应采取的变化速v(k)，该速度用Δu(k)/Δt近似表示，具体算式为:速度算法的输出应送往积分式执行机构。速度算法也有手动一自动切换方便和避免引起积分饱和的优点。
CAS号：
性质：在用计算机等作为控制装置进行数字控制时实现PID控制作用的数学表示式。在数字控制中，控制装置只取各个采样时刻的输入变量值进行运算，如偏差值e(k)为第k个采样时刻的设定值r(k)与被控变量测量值y(k)的差值。离散PID控制有位置算法、增量算法与速度算法三种形式。(1)位置算法直接给出各采样时刻的控制作用量2J(是)，具体算法是:式中，Kc为比例增益，Ti为再调时间，Td为预调时间，Δt为采样周期。这里用叠加代替积分，差分代替微分。位置算法的输出可直接送往数字式执行器，或经数字/模拟转换送往模拟式执行器，并须用保持器将该信号保持到下一次采样为止。在手动一自动切换和防止积分饱和问题上，位置算法不像另两类算法那样方便。(2)增量算法给出每个采样时刻控制装置输出应改变的数值Δu(k)，即第k个采样时刻的控制作用量u(k)与前一采样时刻的控制作用量u(k-1)之间的差值，具体算法是： 增量算法的输出一般通过步进电机等累积机构，化为模拟量，操纵控制阀。该种算法具有手动一自动切换方便，和避免引起积分饱和等优点，应用最广。(3)速度算法给出在各个采样时刻控制装置输出应采取的变化速v(k)，该速度用Δu(k)/Δt近似表示，具体算式为:速度算法的输出应送往积分式执行机构。速度算法也有手动一自动切换方便和避免引起积分饱和的优点。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条