一种基于BP算法的融合神经网络

被引：6

作者：

苏羽

赵海

王刚

苏威积

机构：

[1] 东北大学信息科学与工程学院

[2] 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳　

[3] 辽宁沈阳　

来源：

东北大学学报 | 2003年 / 11期

关键词：

融合神经网络; VLBP算法; 水电仿真; 信息融合; 温度模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对水电仿真系统水机温度建模中存在非线性动态数学模型问题,提出了一种采用融合神经网络的温度模型·并且为消除应用中神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的影响,采用了可变学习速度的VLBP算法作为更新网络梯度和权值的算法·在该模型的实际应用中,首先设置多个传感器采集温度参数,然后使用采集数据对神经网络进行离线训练,而后使用训练完成的网络对水机温度参数进行实时在线预测·通过现场数据和网络预测数据的对比分析,证明该模型的实际准确率可达96 5%,可以满足实际仿真的要求·

引用

页码：1037 / 1040

页数：4

共 4 条

[1] 嵌入式水电事故预测系统中信息融合的方法 [J].

徐凌宇 ;

杜庆东 ;

赵海 .

东北大学学报, 2000, (01) :8-11

[2] 神经网络权值和阈值的优化方法 [J].

侯祥林 ;

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虞和济 ;

王铁光 ;

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东北大学学报, 1999, (04) :447-450

[3]

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[4]

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