压气机特性的高斯变换多层感知器预测方法 Compressor performance map prediction with a multilayer per

排行榜 收藏 打印 发给朋友 举报 来源: 《哈尔滨工程大学学报》 发布者:cjk3d
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1Ncw\du&_/r[0Compressor performance map prediction with a multilayer perceptron neural network based on Gaussian transformation

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摘要:

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aG!Ns'_C(z0使用BP( back propagation)神经网络进行压气机特性预测时,容易出现外插精度低和系统稳定性差的问题.根据压气机特性图中等转速线线形分布特点,提出一种新型的多层感知器神经网络,利用高斯函数对数据样本进行变换,提取特性图中各条等转速线间的相似度关系.分析结果表明,该神经网络在预测精度、网络稳定性和逼近能力等方面优于BP神经网络.利用该神经网络对某型压气机特性进行预测,结果表明该神经网络对于样本数据内插值和外插值预测都有比较理想的精度.

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在线出版日期:水利论文&zp~ W0F-L

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