一种基于BP算法的融合神经网络

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·

基于信息融合思想的神经网络模型研究及应用

文章针对水电仿真系统中水轮发电机机组的非线性动态数学模型建模复杂问题,提出了一种基于信息融合思想的神经网络模型。通过现场设置的多个异质传感器采集数据,作为该神经网络模型的输入训练样本数据,网络训练中动态修改网络权值和阈值,从而完成复杂的非线性建模功能。同时采用了具有较强全局寻优能力的遗传算法在训练中修改网络结构,从而避免神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的缺点,在现场在线数据预测测试中准确率可达95.8%以上,可以满足仿真模型需要。