流体机械
流體機械
류체궤계
FLUID MACHINERY
2007年
10期
20-24
,共5页
王志斌%陈文梅%褚良银%王升贵
王誌斌%陳文梅%褚良銀%王升貴
왕지빈%진문매%저량은%왕승귀
水力旋流器%MATLAB软件包%神经网络%模拟设计%预测性能
水力鏇流器%MATLAB軟件包%神經網絡%模擬設計%預測性能
수력선류기%MATLAB연건포%신경망락%모의설계%예측성능
利用MATLAB工具箱中的BP神经网络模型建立了旋流器的三层神经网络,提出了旋流器隐层单元数的确定方法,并通过所选择的函数及所构建的网络结构,对网络学习训练得到了14-20-2的预测性能模型,利用所收集的60组样本数据进行训练的结果表明所采用函数和网络结构具有较高精度,由训练得到的权值和阈值对旋流器性能进行预测的结果显示它能满足工程需要.
利用MATLAB工具箱中的BP神經網絡模型建立瞭鏇流器的三層神經網絡,提齣瞭鏇流器隱層單元數的確定方法,併通過所選擇的函數及所構建的網絡結構,對網絡學習訓練得到瞭14-20-2的預測性能模型,利用所收集的60組樣本數據進行訓練的結果錶明所採用函數和網絡結構具有較高精度,由訓練得到的權值和閾值對鏇流器性能進行預測的結果顯示它能滿足工程需要.
이용MATLAB공구상중적BP신경망락모형건립료선류기적삼층신경망락,제출료선류기은층단원수적학정방법,병통과소선택적함수급소구건적망락결구,대망락학습훈련득도료14-20-2적예측성능모형,이용소수집적60조양본수거진행훈련적결과표명소채용함수화망락결구구유교고정도,유훈련득도적권치화역치대선류기성능진행예측적결과현시타능만족공정수요.
