【摘 要】
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全射流喷头射程的影响因素较多,各因素之间的相互作用复杂,呈非线性关系.本文通过分析BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了应用于全射流喷头射程预
【机 构】
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江苏大学流体机械工程技术研究中心;
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全射流喷头射程的影响因素较多,各因素之间的相互作用复杂,呈非线性关系.本文通过分析BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了应用于全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,通过仿真试验对比分析了BP和RBF神经网络的预测性能.训练和仿真结果表明,BP与RBF神经网络能较好表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05 s.在预测过程中,BP网络在每次运行程序的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对百分比误差比BP网络小3.55.从网络预测总体效果来看,RBF神经网络预测喷头射程更具有较好的推广能力.
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