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总结了BP网络和RBF网络在离心泵能量性能预测中的应用现状,介绍了这两种网络的结构及特点。分别采用BP网络和RBF网络建立了离心泵能量性能预测模型。用57组数据对这两个预测模型进行了训练,并用6组数据对两种网络结构的性能预测模型进行了仿真。研究结果表面:两种网络结果的预测模型预测精度比较接近且预测结果的趋势也相同,BP网络预测精度略高于RBF网络;BP网络扬程平均预测误差为3.85%,效率平均预测误差为1.39%,RBF网络扬程平均预测误差为4.79%,效率平均预测误差为3.43%;RBF网络预测所需时间仅为BP网络预测所需时间的一半。 相似文献
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充种性能直接影响排种器排种质量,应用Matlab神经网络工具箱建立了排种器充种单粒率η1和空穴率η2的改进BP神经网络预测模型。选取转速n、种子当量直径d、充种角β和型孔直径D作为试验因素进行充种性能试验,获得64组单粒率和空穴率的试验结果。选取55组结果作为训练样本,采用Levenberg-Marquardt训练方法对建立的网络进行训练,并选取剩余的9组结果对训练好的网络进行仿真预测。其中,n、d、β和D为网络的输入层,η1和η2为网络的输出层,网络结构为含有单隐层的4-15-2型3层网络。预测结果表明:预测值与试验值有较好的一致性,利用改进BP神经网络对排种器充种性能进行预测是可行的,可为排种器的优化设计及工作参数的选择提供依据,从而减少试验时间和成本。 相似文献
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基于神经网络的离心泵能量性能预测 总被引:1,自引:0,他引:1
总结了BP网络和RBF网络在离心泵能量性能预测中的应用现状,介绍了这两种网络的结构及特点.分别采用BP网络和RBF网络建立了离心泵能量性能预测模型.用57组数据对这两个预测模型进行了训练,并用6组数据对两种网络结构的性能预测模型进行了仿真.研究结果表面:两种网络结果的预测模型预测精度比较接近且预测结果的趋势也相同,BP网络预测精度略高于RBF网络;BP网络扬程平均预测误差为3.85%,效率平均预测误差为1.39%,RBF网络扬程平均预测误差为4.79%,效率平均预测误差为3.43%;RBF网络预测所需时问仅为BP网络预测所需时间的一半. 相似文献
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基于改进BP神经网络的农业机械数据预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高河南省农业机械数据预测的精度,获得更可靠的预测结果,提出基于自适应粒子群算法(APSO)优化的误差方向传播(BP)神经网络预测方法,利用APSO算法优越的全局搜索能力更新BP神经网络的权值和阈值,有效结合两种算法的优势,并引用河南省1986-2017年农业机械数据进行测试。仿真结果表明,本文提出的APSO-BP算法比同等条件下BP神经网络算法和PSO-BP算法预测误差平均可降低2.4%和1.35%,可以有效提高预测的速度和精度。 相似文献
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基于神经网络的离心泵汽蚀性能预测 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了离心泵汽蚀性能预测的研究现状,分析了离心泵汽蚀性能预测的主要研究方法.根据设计流量下离心泵汽蚀余量的影响因素,确定人工神经网络的拓扑结构.应用MATLAB的神经网络工具箱,建立单级单吸离心泵汽蚀性能预测的BP神经网络(Back Propagation Neural Network)和RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)两种人工神经网络模型.用工程实践中得到的57台离心泵几何参数和试验数据作为样本来训练建立好的网络,并用6台离心泵的数据来测试网络.预测值与试验值的相关性分析表明,BP和RBF网络的预测结果均较好,其中BP网络预测模型的平均相对偏差为5.69%,RBF网络预测模型的平均相对偏差为6.32%,可满足工程应用的要求. 相似文献
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基于BP神经网络的农机拥有量预测技术 总被引:11,自引:2,他引:11
应用BP神经网络技术预测农业机械的社会拥有量,证实了农机拥有量系统的非线性混沌特征,提出了预测的“窗口”最优化方法和预测操作技术。并对今后5年的农机拥有量进行了预测。 相似文献
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为了提高农业机械化水平、农业生产效率和优化农业产业结构,保证在农业机械生产与实际需求的一致性,在制订农业机械化水平发展规划过程中需要对农业机械数量进行预测。为此,采用基于遗传算法的BP神经网络预测算法,对我国从1997-2013年期间以农机总动力、中大型拖拉机数量和小型拖拉机数量为内容的主要农业装备数量进行预测。预测结果表明,利用遗传算法与BP神经网络相结合的方法预测全国农业机械装备数量,农机总动力预测值与绝对值平均误差为1.080%、农用大中型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.352%、小型拖拉机数量预测值与绝对值平均误差为1.765%,预测精度稳定,该预测方法适用于本时间序列预测问题。 相似文献
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为预测宁夏地区农业机械化水平的发展变化趋势,提出一种将灰色预测模型与BP神经网络有效结合的农业机械总动力预测方法。在BP神经网络的数据预处理阶段融入灰色预测理论,建立基于灰色BP神经网络的农机总动力预测模型,并选取1991-2014年宁夏回族自治区农业机械总动力数据作为样本,利用该模型进行仿真预测,结果表明:该模型具有较高的预测精度,其平均相对误差仅为0.18%,明显优于灰色GM(1,1)模型的3.5 0%和标准BP神经网络的0.2 9%。 相似文献
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利用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,并将改进的BP神经网络应用于胶铆接头力学性能预测中,建立了胶铆接头最大拉剪力预测模型.结果表明:GA-BP神经网络比BP神经网络的收敛时间长,但GA-BP网络预测相关系数更好,回归性能更好,具有更好的泛化能力.对训练好的神经网络预测模型进行验证,发现GA-BP神经网络预测的... 相似文献
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