基于遗传算法和BP神经网络的离心泵性能预测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 朱艳姝

作者： 朱艳姝;朱石沙;朱大洲;王成

作者机构：

关键词： BP神经网络;遗传算法;离心泵性能;预测

期刊名称： 机械科学与技术

ISSN： 1003-8728

年卷期： 2012 年 31 卷 08 期

页码： 1274-1279

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 离心泵内实际流动规律难以完全掌握,因此目前离心泵的设计仍然处在经验与理论半结合的程度,且预测准确度不理想。本文中提出了一种新的离心泵性能预测模型,采用遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,对离心泵相关性能参数的优化设计方法进行研究。使用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,然后用BP算法训练网络,避免了单独使用BP神经网络训练时易于陷入局部极小值的问题。引用具有代表性的一些离心泵性能相关数据作为新模型的训练样本,结果表明基于遗传算法来优化BP神经网络的参数,模型的收敛速度加快,训练精度较高。

分类号： TH311

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