基于神经网络预测液力透平压头和效率
杨军虎; 许亭; 王晓晖
2015-06-15
Source Publication兰州理工大学学报
ISSNISSN:1673-5196
Issue2015年03期Pages:49-54
Abstract建立BP和GA-BP神经网络预测离心泵反转作液力透平的压头和效率.用63台离心泵作透平的参数作为训练两个网络的样本,以泵的叶轮出口直径、叶片包、出口宽度、出口安放角、叶片数和比转速作网络输入层,透平压头和效率作输出层.用6组样本外的数据测试经训练后的两个网络的预测能力,并做网络预测值与试验值的相关性和线性回归分析.结果表明,BP网络对压头和效率预测的平均误差为5.33%和0.86%,GA-BP网络对压头和效率预测的平均误差为3.56%和0.46%.GA-BP网络预测精度高,预测结果与实验值相关性强,预测所用时间为BP网络的1/3,更适合做泵反转作液力透平的性能预测.
KeywordBP神经网络 遗传算法 液力透平 性能预测 线性回归
DOI10.13295/j.cnki.jlut.2015.03.011
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Indexed ByCNKI
Language中文
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/7135
Collection能源与动力工程学院
Affiliation1.兰州理工大学能源与动力工程学院
2.兰州理工大学甘肃省流体机械及系统重点实验室
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GB/T 7714
杨军虎,许亭,王晓晖. 基于神经网络预测液力透平压头和效率[J]. 兰州理工大学学报,2015(2015年03期):49-54.
APA 杨军虎,许亭,&王晓晖.(2015).基于神经网络预测液力透平压头和效率.兰州理工大学学报(2015年03期),49-54.
MLA 杨军虎,et al."基于神经网络预测液力透平压头和效率".兰州理工大学学报 .2015年03期(2015):49-54.
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