【摘 要】
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用神经网络预测给水泵全特性模型,并利用均匀设计和逐步回归分析对其BP网络结构和BP算法参数进行全面综合优化.先对4层BP神经网络(含2个隐层),把L-M法的4个参数及隐层神经元
【机 构】
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上海电力学院,上海市,200090
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用神经网络预测给水泵全特性模型,并利用均匀设计和逐步回归分析对其BP网络结构和BP算法参数进行全面综合优化.先对4层BP神经网络(含2个隐层),把L-M法的4个参数及隐层神经元个数作为优化因素,各取11个水平;后对3层BP神经网络再优化,仍把L-M法的4个参数及单隐层神经元个数作为优化因素,各取11个水平分别进行计算机仿真实验.仿真实验结果表明:该优化方法很有效,优化预测模型具有很好的学习能力和泛化能力.
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