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采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵进行工况预测。结果显示,用改进神经网络来预测单级离心泵的性能,预测误差不超过6%。
基于改进BP神经网络的离心泵性能预测
【摘 要】
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采用改进神经网络(贝叶斯正则化算法)对IB型单级离心泵水力模型的性能进行了预测,通过工程实践中得到的100组离心泵最优几何尺寸来训练网络,并用训练好的网络对需生产的水泵
【机 构】
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江苏大学流体机械工程技术研究中心江苏大学江苏大学能源与动力工程学院常州工学院电子信息与电气工程学院副研究员博士生212013镇江市副校长教授博士生导师213003常州市
【出 处】
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农业机械学报
【发表日期】
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2006年11期
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