典型文献
MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法
文献摘要：
对于混流式水轮机而言,尾水管的压力脉动是导致机组振动、影响机组稳定运行的重要因素.为了在机组设计阶段就能有效预测混流式水轮机尾水管的压力脉动并对其采取相应措施以减小压力脉动,引入BP神经网络对压力脉动进行预测,利用思维进化算法(MEA)的全局搜索能力优化BP神经网络的权值和阈值.结果表明,经过MEA优化后的BP神经网络预测精度可达0.99148,比传统BP神经网络的预测精度提高0.721％.MEA优化BP的压力脉动预测效果比传统BP的预测效果更好、精度更高,可用于实际工程.
文献关键词：
尾水管;压力脉动;思维进化算法;BP神经网络;压力脉动预测
中图分类号：
作者姓名：
陈家焕;曾云;邓育林;李想;钱晶
作者机构：
昆明理工大学冶金与能源工程学院,云南昆明650093
文献出处：
引用格式：
[1]陈家焕;曾云;邓育林;李想;钱晶-.MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法)[J].软件导刊,2022(06):31-35
A类：
压力脉动预测
B类：
MEA,混流式水轮机,尾水管,机组振动,设计阶段,机尾,相应措施,减小压力,思维进化算法,全局搜索,搜索能力,能力优化,权值,神经网络预测
AB值：
0.185736
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