哈尔滨工程大学学报
哈爾濱工程大學學報
합이빈공정대학학보
JOURNAL OF HARBIN ENGINEERING UNIVERSITY
2012年
8期
996-1000
,共5页
压气机%高斯变换%多层感知器%特性预测
壓氣機%高斯變換%多層感知器%特性預測
압기궤%고사변환%다층감지기%특성예측
使用BP( back propagation)神经网络进行压气机特性预测时,容易出现外插精度低和系统稳定性差的问题.根据压气机特性图中等转速线线形分布特点,提出一种新型的多层感知器神经网络,利用高斯函数对数据样本进行变换,提取特性图中各条等转速线间的相似度关系.分析结果表明,该神经网络在预测精度、网络稳定性和逼近能力等方面优于BP神经网络.利用该神经网络对某型压气机特性进行预测,结果表明该神经网络对于样本数据内插值和外插值预测都有比较理想的精度.
使用BP( back propagation)神經網絡進行壓氣機特性預測時,容易齣現外插精度低和繫統穩定性差的問題.根據壓氣機特性圖中等轉速線線形分佈特點,提齣一種新型的多層感知器神經網絡,利用高斯函數對數據樣本進行變換,提取特性圖中各條等轉速線間的相似度關繫.分析結果錶明,該神經網絡在預測精度、網絡穩定性和逼近能力等方麵優于BP神經網絡.利用該神經網絡對某型壓氣機特性進行預測,結果錶明該神經網絡對于樣本數據內插值和外插值預測都有比較理想的精度.
사용BP( back propagation)신경망락진행압기궤특성예측시,용역출현외삽정도저화계통은정성차적문제.근거압기궤특성도중등전속선선형분포특점,제출일충신형적다층감지기신경망락,이용고사함수대수거양본진행변환,제취특성도중각조등전속선간적상사도관계.분석결과표명,해신경망락재예측정도、망락은정성화핍근능력등방면우우BP신경망락.이용해신경망락대모형압기궤특성진행예측,결과표명해신경망락대우양본수거내삽치화외삽치예측도유비교이상적정도.
