【摘 要】
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井下掘进机的电力变压器能量耗损问题日益严重,需要提前预测电压来配比好空载和负载,以达到节能减排的目的。文章阐述了传统神经网络的原理并推导了其算法,指出传统算法在迭
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井下掘进机的电力变压器能量耗损问题日益严重,需要提前预测电压来配比好空载和负载,以达到节能减排的目的。文章阐述了传统神经网络的原理并推导了其算法,指出传统算法在迭代次数和权值精度方面的不足。利用均方差构造可自适应的训练方法,动态调整了权值精度,并将改进后的算法用于仿真系统进行电压预测,结果显示预测值与真实值之间最大误差为0.04,完全符合需求,而且迭代效率极大提高。
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