水泵全特性曲线的神经网络预测模型的研究

被引：2

作者：

陈达卫

机构：

[1] 上海电力学院动力工程系上海市

来源：

炼油技术与工程 | 2004年 / 12期

关键词：

水泵; 全特性曲线; 神经网络; 学习能力; 泛化能力;

D O I：

暂无

中图分类号：

TH38 [各种用途];

学科分类号：

080704 ;

摘要：

研究水泵全特性曲线的神经网络预测模型。通过计算机实验,讨论样本、学习算法和网络结构等对神经网络预测模型性能的影响及其改进措施。实验结果表明,神经网络预测模型具有较佳的学习能力和泛化能力。

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共 2 条

[1]

非线性最优化.[M].谢政; 李建平; 汤泽滢; 编著.国防科技大学出版社.2003,

[2] 基于BP神经网络的水泵全特性曲线拟合 [J].

卢伟 ;

李良庚 .

工业控制计算机, 2001, (12) :18-20