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基于BP神经网络的离心泵关死点功率预测
被引量:
26
1
作者
刘厚林
吴贤芳
+2 位作者
王勇
谈明高
王凯
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期45-49,共5页
离心泵关死点功率至今还不能通过理论计算求得。该文介绍了BP神经网络的结构和特点及其在离心泵性能预测领域的应用现状。基于BP神经网络建立了离心泵关死点功率的预测模型。给出了预测模型的输入模式,并应用试凑法确定了BP神经网络中...
离心泵关死点功率至今还不能通过理论计算求得。该文介绍了BP神经网络的结构和特点及其在离心泵性能预测领域的应用现状。基于BP神经网络建立了离心泵关死点功率的预测模型。给出了预测模型的输入模式,并应用试凑法确定了BP神经网络中间隐含层的数目。用46组数据该预测模型进行了训练并给出了神经网络权值和阈值,用3组数据该预测模型进行了仿真并对仿真结果进行了线性回归分析。研究结果表明:建立的离心泵关死点功率预测模型具有比较高的预测精度,其预测平均偏差为4%,可以应用于工程实践中离心泵关死点功率的理论求解。
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关键词
离心泵
神经网络
预测
功率
关死点
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职称材料
题名
基于BP神经网络的离心泵关死点功率预测
被引量:
26
1
作者
刘厚林
吴贤芳
王勇
谈明高
王凯
机构
江苏大学流体机械工程技术研究中心
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期45-49,共5页
基金
国家自然科学基金(51109095)
江苏省自然科学基金(BK2010346)
+2 种基金
江苏省教育厅项目(09KJD470002)
江苏大学高级人才科研启动基金(09JDG026)
江苏省研究生创新研究计划(CXLX11_0576)
文摘
离心泵关死点功率至今还不能通过理论计算求得。该文介绍了BP神经网络的结构和特点及其在离心泵性能预测领域的应用现状。基于BP神经网络建立了离心泵关死点功率的预测模型。给出了预测模型的输入模式,并应用试凑法确定了BP神经网络中间隐含层的数目。用46组数据该预测模型进行了训练并给出了神经网络权值和阈值,用3组数据该预测模型进行了仿真并对仿真结果进行了线性回归分析。研究结果表明:建立的离心泵关死点功率预测模型具有比较高的预测精度,其预测平均偏差为4%,可以应用于工程实践中离心泵关死点功率的理论求解。
关键词
离心泵
神经网络
预测
功率
关死点
Keywords
centrifugal pumps
,
neural networks
,
forecasting
,
power
,
shut off condition
分类号
TH311 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的离心泵关死点功率预测
刘厚林
吴贤芳
王勇
谈明高
王凯
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
26
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职称材料
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