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基于HPSO-BP神经网络的个人信用评估 认领
1
作者 石丽红 陶宏才 《成都信息工程大学学报》 2020年第2期146-150,共5页
为了解决BP神经网络和标准PSO-BP神经网络模型收敛慢、易陷入局部最优值等问题,引入改进的粒子群算法HPSO,提出了基于HPSO-BP神经网络的信用评估模型。在PyCharm环境下,利用德国个人信用数据集,分别比较了BP神经网络模型、标准PSO-BP神... 为了解决BP神经网络和标准PSO-BP神经网络模型收敛慢、易陷入局部最优值等问题,引入改进的粒子群算法HPSO,提出了基于HPSO-BP神经网络的信用评估模型。在PyCharm环境下,利用德国个人信用数据集,分别比较了BP神经网络模型、标准PSO-BP神经网络模型和文中的HPSO-BP神经网络模型。实验结果表明,基于HPSO-BP神经网络的评估模型在收敛速度和准确度上都优于另外两个模型。 展开更多
关键词 BP神经网络 标准PSO-BP HPSO-BP 信用评估
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基于CEEMD-BP模型的水文时间序列月径流预测 认领
2
作者 王栋 魏加华 +1 位作者 章四龙 初海波 《北京师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期376-386,共11页
水文时间序列月径流预测在水资源的规划与管理方面具有重要的作用,由于径流序列的非线性和非平稳性,对其准确地进行预测较为困难.本文基于1956-2013年青海湟水河流域月径流序列,将完备的集合经验模态分解方法(complete ensemble empiric... 水文时间序列月径流预测在水资源的规划与管理方面具有重要的作用,由于径流序列的非线性和非平稳性,对其准确地进行预测较为困难.本文基于1956-2013年青海湟水河流域月径流序列,将完备的集合经验模态分解方法(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与BP神经网络组合进行月径流预测.结果表明:组合模型CEEMD-BP和EEMD-BP相比于单一的BP神经网络,可以更好地保留原始数据的信息,预测效果更好,其中CEEMD-BP在组合模型中的预测精度更高,可用于水文时间序列月径流预测. 展开更多
关键词 径流预测 EEMD-BP模型 CEEMD-BP模型 BP神经网络
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基于GA-BP神经网络的自建点PM2.5浓度校准研究 认领
3
作者 尤游 王蒙 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第4期74-76,94,共4页
为精准预报空气质量,以PM2.5为例对其自建点监测浓度进行校准,选取6种污染物浓度以及5个环境因素建立神经网络模型。BP算法由于权值和阈值的随机性可能存在局部最优、过渡拟合等缺陷,所以利用遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络... 为精准预报空气质量,以PM2.5为例对其自建点监测浓度进行校准,选取6种污染物浓度以及5个环境因素建立神经网络模型。BP算法由于权值和阈值的随机性可能存在局部最优、过渡拟合等缺陷,所以利用遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络模型。仿真结果表明,GA-BP神经网络的校准平均绝对百分比误差和均方误差分别为12.56%和0.0197,明显低于BP神经网络,说明该模型校准效果更好,能明显提高空气质量预报的准确率。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 主成分分析 GA-BP神经网络
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基于LM-BP神经网络的采摘机器人智能运动策略研究 认领
4
作者 李中显 《农机化研究》 北大核心 2020年第7期224-227,232共5页
首先介绍了BP神经网络和LM-BP神经网络的原理,然后介绍了采摘机器人运动学模型,最后采用LM-BP神经网络实现了采摘机器人智能运动策略。MatLab仿真表明:对于不同的果树种植布局及不同的起点和终点,采摘机器人采用该算法均能产生可行的无... 首先介绍了BP神经网络和LM-BP神经网络的原理,然后介绍了采摘机器人运动学模型,最后采用LM-BP神经网络实现了采摘机器人智能运动策略。MatLab仿真表明:对于不同的果树种植布局及不同的起点和终点,采摘机器人采用该算法均能产生可行的无碰撞路径,以顺利完成采摘作业。 展开更多
关键词 BP神经网络 LM-BP神经网络 采摘机器人 运动策略
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基于PSO-BP神经网络的地铁盾构场地土体参数反演 认领
5
作者 郭子奇 杨双锁 +3 位作者 李彦斌 杨欢欢 庞星 罗百盛 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期171-176,共6页
土体参数赋值与工程实际的差异是导致数值计算结果与工程实际不符的主要原因之一。针对BP神经网络参数反演存在的缺点,依托实测的太原地铁地表沉降数据,利用MATLAB神经网络工具箱结合正交法和数值模拟技术,构建了PSO-BP神经网络,对土体... 土体参数赋值与工程实际的差异是导致数值计算结果与工程实际不符的主要原因之一。针对BP神经网络参数反演存在的缺点,依托实测的太原地铁地表沉降数据,利用MATLAB神经网络工具箱结合正交法和数值模拟技术,构建了PSO-BP神经网络,对土体参数进行反演修正,并采用反演修正后的土体参数对下一工况进行了预测分析。分析结果表明:PSO-BP具有较高的计算精度,所建立的神经网络反演结构能够很好地反映地表沉降与土体参数之间的非线性关系,可以为同地区类似工程的土体参数取值提供参考。 展开更多
关键词 土体参数 参数反演 BP神经网络 粒子群算法 PSO-BP神经网络 正交试验法 预测分析
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基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究 认领
6
作者 黄仕鑫 浦科学 +1 位作者 桑祎莹 罗亚玲 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期73-78,共6页
目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项... 目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项临床检验指标进行单因素分析,选取有统计学意义的变量37项,采用R软件构建决策树、贝叶斯模型,采用MATLAB 2014a软件构建BP神经网络和GA-BP神经网络模型,通过各项评估参数比较这4个模型的优劣。结果决策树模型的测试样本准确率为93.4%,贝叶斯模型为70.0%,BP神经网络模型为98.9%,GA-BP神经网络模型为99.5%;工作特征曲线下面积分别为0.93、0.72、0.99、0.99;约登指数分别为0.87、0.59、0.98、0.98。结论GA-BP神经网络模型对DPN有很好的计算机辅助诊断作用,但仍须进一步进行临床试验。 展开更多
关键词 糖尿病性周围神经病变 决策树 贝叶斯模型 BP神经网络 遗传算法
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一种用于高校教师创新能力评价的智能模型 认领
7
作者 乔维德 《石家庄学院学报》 2020年第3期55-64,共10页
鉴于目前高校教师创新能力评价方法存在的问题,在梳理影响高校教师创新能力因素基础上,提出采用BP神经网络建立高校教师创新能力评价模型,利用粒子群-人工蜂群算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某高校教师创新能力的专家评... 鉴于目前高校教师创新能力评价方法存在的问题,在梳理影响高校教师创新能力因素基础上,提出采用BP神经网络建立高校教师创新能力评价模型,利用粒子群-人工蜂群算法优化BP网络初始权值和阈值等结构参数,选取某高校教师创新能力的专家评价数据作为训练及测试样本,采取改进的BP算法对BP神经网络进行训练.通过仿真分析以及对比实验得出,利用粒子群-人工蜂群算法以及改进BP算法优化训练的BP神经网络模型,能加快网络的收敛速度,提高高校教师创新能力评价精准度和效能,对于推进高校教师创新工作管理以及高校教师创新能力的提升具有一定的参考价值. 展开更多
关键词 改进BP算法 粒子群-人工蜂群算法 教师创新能力 BP神经网络
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基于BP-S混合模型的大坝安全监测技术研究 认领
8
作者 杨泽煌 《江西水利科技》 2020年第1期46-50,共5页
大坝安全监控是掌握大坝安全运行性态的重要手段,是指导大坝安全管理的的科学依据,而传统的统计模型在处理复杂的非线性问题存在一些缺陷.本文结合统计模型,介绍了BP神经网络优化算法,建立了神经网络与统计模型的混合模型,通过实例计算... 大坝安全监控是掌握大坝安全运行性态的重要手段,是指导大坝安全管理的的科学依据,而传统的统计模型在处理复杂的非线性问题存在一些缺陷.本文结合统计模型,介绍了BP神经网络优化算法,建立了神经网络与统计模型的混合模型,通过实例计算表明,采用该模型在模拟及预测监测数据方面精度明显提高,具有推广价值. 展开更多
关键词 BP-S模型 BP神经网络 大坝 渗流
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融合混沌残差的BP强预测器的地表下沉预测模型 认领
9
作者 陈兴达 余学祥 +2 位作者 池深深 蒋创 赵祥硕 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2020年第9期913-917,共5页
为提高地下开采引起地表下沉预测结果的精度,提出融合混沌残差的BP强预测器(BP-Adaboost)的地表下沉预测模型。以顾北矿1312(1)实测值为例,分别用融合混沌残差的BP-Adaboost模型、BP神经网络模型和BP-Adaboost模型对最大下沉值点进行稳... 为提高地下开采引起地表下沉预测结果的精度,提出融合混沌残差的BP强预测器(BP-Adaboost)的地表下沉预测模型。以顾北矿1312(1)实测值为例,分别用融合混沌残差的BP-Adaboost模型、BP神经网络模型和BP-Adaboost模型对最大下沉值点进行稳定期和活跃期的单步预测和多步预测,结果表明,融合混沌残差的BP-Adaboost模型无论是在单步预测还是在多步预测上的精度均最高,尤其在单步预测上有显著的提高。 展开更多
关键词 混沌序列 BP强预测器 BP神经网络 地表下沉预测 残差
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基于神经网络PID算法的镀液温度控制系统 认领
10
作者 雷翔霄 徐立娟 唐春霞 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2020年第8期39-42,共4页
设计了电镀槽液的温度控制系统,采用BP神经网络改进PID算法,实现了获得近似最优控制参数,并将BP-PID算法应用于电镀槽液温控系统中。在MATLAB中仿真实验表明,BP-PID控制算法能快速的整定出最优PID参数,并使系统达到较好的控制效果。实... 设计了电镀槽液的温度控制系统,采用BP神经网络改进PID算法,实现了获得近似最优控制参数,并将BP-PID算法应用于电镀槽液温控系统中。在MATLAB中仿真实验表明,BP-PID控制算法能快速的整定出最优PID参数,并使系统达到较好的控制效果。实际应用表明:当控制温度为60℃时,BP-PID算法与常规PID算法相比具有更好的控温效果,超调率小于3%,稳态精度小于±1.5℃。 展开更多
关键词 电镀 BP神经网络 PID算法 BP-PID算法
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采摘机器人自主采摘学习能力研究—基于LM-BP神经网络 认领
11
作者 康丽锋 王彦昆 《农机化研究》 北大核心 2020年第8期56-60,共5页
为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM... 为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 采摘机器人 自主学习 成熟度 LM-BP BP神经网络
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文章速递基于RBF-BP混合神经网络的烧结烟气NOx预测 认领
12
作者 易正明 邓植丹 +3 位作者 覃佳卓 刘强 杜东 张东升 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期639-646,共8页
对烧结烟气NOx生成量进行预测,能为烧结NOx源头和过程减排提供有效指导。利用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对烧结烟气NOx进行了预测,在此基础上结合BP模型自适应学习能力强和RBF模型快速收敛的特性,采用优化模型结构、设立连接层的... 对烧结烟气NOx生成量进行预测,能为烧结NOx源头和过程减排提供有效指导。利用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对烧结烟气NOx进行了预测,在此基础上结合BP模型自适应学习能力强和RBF模型快速收敛的特性,采用优化模型结构、设立连接层的方法,构建RBF-BP混合神经网络模型进行了NOx预测研究,并对3种模型的预测结果进行了对比分析。研究表明,3种神经网络模型中,RBF-BP混合模型的均方根误差为11.37mg/m^3,平均绝对误差为7.14mg/m^3,最大绝对误差为35.47mg/m^3,最小绝对误差为0.0083mg/m^3,各评价指标均为3种模型中最优,混合神经网络模型的预测数据稳定性更好,结果拟合程度更高且收敛速度最快。采用混合模型预测NOx能有效消除烟气NOx生成量反馈延迟。 展开更多
关键词 RBF神经网络 BP神经网络 烧结烟气 氮氧化物 预测
文章速递基于BP神经网络对脱氧合金冶炼中元素收得率的预测 认领
13
作者 朱家明 燕惹弟 +1 位作者 张航 卢敏欣 《青海大学学报》 2020年第4期70-77,共8页
为了准确地预测炼钢生产中脱氧合金化过程中元素收得率,本研究基于BP与RBF神经网络模型对脱氧合金冶炼中元素收得率预测精度进行对比分析。结果表明:(1)根据预测结果精度确定脱氧合金冶炼中元素收得率预测使用BP神经网络模型;(2)基于BP... 为了准确地预测炼钢生产中脱氧合金化过程中元素收得率,本研究基于BP与RBF神经网络模型对脱氧合金冶炼中元素收得率预测精度进行对比分析。结果表明:(1)根据预测结果精度确定脱氧合金冶炼中元素收得率预测使用BP神经网络模型;(2)基于BP神经网络模型对脱氧合金冶炼中C、Mn两种元素收得率进行预测分析得出:C元素收得率预测区间为[0.8949,0.9012]、Mn元素收得率预测区间为[0.9045,0.9195]。基于BP神经网络模型能够较为准确地预测脱氧合金冶炼中元素收得率区间,从而控制合金用量,达到降低炼钢成本的目的。 展开更多
关键词 脱氧合金化 BP神经网络 RBF神经网络 元素收得率 预测
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文章速递基于萤火虫算法的BP神经网络的水质评价 认领
14
作者 YAN Jian PAN Zhifu +1 位作者 TAN Jing TIAN Han 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期104-110,共7页
Assessment of water quality by firefly algorithm based on BP neural network model(FA-BP model)is built.In this model,the evaluation index function is constructed by BP Artificial Neural Network Algorithm(BP model),and... Assessment of water quality by firefly algorithm based on BP neural network model(FA-BP model)is built.In this model,the evaluation index function is constructed by BP Artificial Neural Network Algorithm(BP model),and Firefly Algorithm(FA model)is introduced to optimize weight values and thresholds to find the optimal solution.Fuzzy Comprehensive Evaluation method,Grey Incidence Analysis Algorithm and FA-BP model will be applied to evaluate the water quality of the five main rivers in Lianyungang City including Longwei,Yudai,Dapu,Paidan,and Dongyan River.The results show that the Fuzzy Comprehensive Evaluation method is difficult to use for slight pollution rivers with several slightly over standard indexes.It will be easy to ignore the impact of extreme indexes by Grey Incidence Analysis Algorithm.FA-BP model solves the shortcomings of the two methods.The evaluation results provide an important reference for the formulation of reasonable measures.It is a relatively comprehensive evaluation method and has a good application prospect in water quality evaluation. 展开更多
关键词 firefly algorithm BP neural network surface water assessment of water quality
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基于GA-WNN神经网络模型的交通流量预测 认领
15
作者 王小凡 朱永强 潘福全 《现代电子技术》 北大核心 2020年第15期131-134,共4页
针对小波网络结构不稳定和容易陷入局部最小造成预测结果误差过大的问题,以辽宁省某高速公路为研究对象,利用遗传算法具有自适应随机优化搜索能力、收敛速度快的特点,提出一种基于GA-WNN神经网络的高速公路日交通流量预测方法。模型仿... 针对小波网络结构不稳定和容易陷入局部最小造成预测结果误差过大的问题,以辽宁省某高速公路为研究对象,利用遗传算法具有自适应随机优化搜索能力、收敛速度快的特点,提出一种基于GA-WNN神经网络的高速公路日交通流量预测方法。模型仿真结果表明,遗传算法优化小波神经网络预测的误差精度为8.35%,与传统BP神经网络和小波神经网络相比,预测精度显著提高,具有更好的预测能力。 展开更多
关键词 遗传算法 小波神经网络 小波基函数 BP神经网络 预测模型 交通流量 MATLAB
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基于人工神经网络的离心泵叶轮边界涡量流预测 认领 被引量:1
16
作者 赵斌娟 刘琦 +3 位作者 付燕霞 赵尤飞 廖文言 谢昀彤 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期127-132,共6页
根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内... 根据边界涡量动力学理论,从边界涡量流在离心泵叶轮内表面的分布情况,可获知叶轮的受力状况,进而改进叶轮设计.以BP神经网络和径向基神经网络为建模手段,以叶轮内表面的边界涡量流为预测目标,通过高精度的CFD计算获得70个离心泵叶轮内表面的BVF分布,建立可用于训练人工神经网络的初始样本集;再利用63个初始样本建立离心泵叶轮几何参数和边界涡量流的非线性映射关系,并用剩余的7个校对样本进行测试.根据神经网络预测结果和数值模拟计算结果的误差分析,确定最适用于离心泵叶轮边界涡量流预测的神经网络类型.研究表明:径向基(RBF)神经网络的预测精度高于BP神经网络,其训练时间更短、运行稳定性更高;径向基函数的宽度对RBF神经网络的预测性能有较大影响,当径向基函数宽度取0.3时,RBF神经网络的预测性能最佳,预测误差仅0.0203;RBF神经网络预测所得叶轮内表面的边界涡量流分布,可以作为评价叶轮水力设计优劣的重要指标,进而指导叶轮机械的优化设计. 展开更多
关键词 离心泵叶轮 边界涡量流 径向基神经网络 BP神经网络 径向基函数宽度
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压制生土砖强度的人工神经网络预测模型 认领
17
作者 王毅红 张建雄 +2 位作者 兰官奇 田桥罗 张俊旗 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期115-121,共7页
为了获得压制生土砖抗压强度预测模型,针对成型压力、含水率、水泥含量及高厚比对压制生土砖抗压强度的影响,基于国内外研究中的91组压制生土砖抗压强度试验数据,分别建立了用于预测压制生土砖抗压强度的BP神经网络模型和径向基(RBF)神... 为了获得压制生土砖抗压强度预测模型,针对成型压力、含水率、水泥含量及高厚比对压制生土砖抗压强度的影响,基于国内外研究中的91组压制生土砖抗压强度试验数据,分别建立了用于预测压制生土砖抗压强度的BP神经网络模型和径向基(RBF)神经网络模型,并将模型预测结果分别与试验结果及回归分析模型进行对比。结果表明:人工神经网络模型对压制生土砖抗压强度的预测精度显著优于回归分析方法;压制生土砖抗压强度与其配合比、成型压力及高厚比间存在复杂的非线性关系,回归分析模型不适用于解决此类复杂问题;BP神经网络模型的整体预测效果较好,但容易陷入局部最优;RBF神经网络模型能可靠地预测压制生土砖抗压强度,预测结果与试验结果比值的平均值为1.007,标准差为0.085,该预测模型具有较高精确度,能有效解决压制生土砖抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为压制生土砖的配合比设计提供参考。 展开更多
关键词 RBF神经网络 BP神经网络 压制生土砖 抗压强度 回归分析模型
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Study on the Classification of Pulse Signal Based on the BP Neural Network 认领
18
作者 Shaohua Wang Jianli Jiang Xiaobing Lu 《生物科学与医学(英文)》 2020年第5期104-112,共9页
The objectification of the pulse signal analysis is a practical problem. The classification of the pulse signal is studied based on the BP neural network. It is first analyzed how to select the characteristic factors ... The objectification of the pulse signal analysis is a practical problem. The classification of the pulse signal is studied based on the BP neural network. It is first analyzed how to select the characteristic factors of the pulse signal. Then the method of nondimensionalization/normalization on the pulse signal is presented to preprocess the characteristic factors. The classification of the pulse signal and the effects of the selection of characteristic factors are studied by using the normalized data and BP neural network. It is shown that nondimensionalization/normalization of the data is in favor of the training and forecasting of the network. The selection of characteristic factors affects the accuracy of forecasting obviously. The results of forecasting by selection of 8, 6 and 4 factors respectively show that the less the factors are, the worse the effects are. 展开更多
关键词 BP NEURAL Network PULSE SIGNAL CLASSIFICATION DIMENSIONAL Analysis
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基于BP、LSTM和ARIMA模型的蔬菜价格预测 认领
19
作者 彭红星 郑楷航 +3 位作者 黄国彬 林督盛 阳智超 刘华鼐 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第4期193-199,共7页
为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策。为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基于时间序列的ARIMA预测模型、BP神经网络预测模型和LSTM神经... 为系统统计蔬菜价格,实现蔬菜价格可视化并加以预测,以利于生产者科学决策。为此,首先爬取广州江南果菜批发市场所有的蔬菜价格,并对蔬菜价格的数据集进行预处理,然后建立起基于时间序列的ARIMA预测模型、BP神经网络预测模型和LSTM神经网络预测模型,通过3种模型对爬取的蔬菜价格进行分析和预测,最后将3种预测模型的实验结果进行对比。在选取的多种蔬菜的预测结果中,LSTM、BP、ARIMA模型的相对误差小于1%的平均比例分别为0.037、0.07、0.097,相对误差小于5%的平均比例分别为0.215、0.338、0.433,相对误差小于10%的平均比例分别为0.436、0.573、0.694。结果表明,ARIMA模型在预测蔬菜价格方面的准确率比LSTM、BP模型更高。 展开更多
关键词 蔬菜价格 BP神经网络 LSTM神经网络 ARIMA 预测
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基于神经网络的除尘器故障诊断 认领
20
作者 张力 李江生 +1 位作者 李建龙 陈怡潇 《矿业安全与环保》 北大核心 2020年第1期89-94,99共7页
针对目前除尘器故障诊断主要基于人工经验判断并结合停机检查,存在科学性与自动化水平不足、诊断效率低等问题,分析了除尘器滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰障碍4个主要故障类型,选取粉尘排放浓度、过滤阻力、入口风量、漏风率、耗... 针对目前除尘器故障诊断主要基于人工经验判断并结合停机检查,存在科学性与自动化水平不足、诊断效率低等问题,分析了除尘器滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰障碍4个主要故障类型,选取粉尘排放浓度、过滤阻力、入口风量、漏风率、耗气量5个诊断参数,建立了除尘器故障诊断的BP和RBF神经网络预测模型。实例分析表明:BP神经网络模型收敛速度快,预测效果理想,可以准确判断除尘器故障类型,对滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰故障的平均预测误差分别为0.035%、0.110%、0.118%、0.215%,预测结果优于RBF神经网络。 展开更多
关键词 除尘器 故障诊断 多参数模型 BP神经网络 RBF神经网络
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