论文摘要
针对燃气轮机建模过程中压气机特性曲线的预测在非设计工况条件下精度较低和泛化能力较差的问题,提出了一种基于思维进化算法（MEA）的BP神经网络预测模型。该模型融合了MEA全局寻优的能力,在神经网络的权值和阈值范围内,通过MEA的"趋同"和"异化"操作,得到全局最优解并将其应用于BP神经网络的初始值,进而通过迭代得到最优输出预测曲线。预测结果表明:与独立的BP神经网络相比,MEA-BP神经网络的预测结果具有更好的精度和泛化能力,相对误差也降低了很多。可见,该方法适用于压气机特性曲线的预测,有助于压气机的实际运行分析,为燃气轮机的整体建模打下了较好的基础。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄伟,常俊,孙智滨
关键词: 神经网络,思维进化算法,压气机特性曲线
来源: 重庆理工大学学报(自然科学) 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 动力工程,自动化技术
单位: 上海电力学院自动化工程学院
基金: 上海市科委发电过程智能管控工程技术研究中心基金资助项目(14DZ2251100)
分类号: TP183;TK471
页码: 67-74
总页数: 8
文件大小: 216K
下载量: 235
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