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传统的流量测量是采用物理流量计进行测量,物理流量计具有价格昂贵,不易维修的缺点。采用神经网络技术对流量进行动态测量不仅可以降低价格,更有易于维修的优点,在液压技术中有十分重要的意义。在动态流量软测量中算法效率低及容易陷入局部极小点是目前动态流量软测量面临的主要难题,针对这个问题提出了协同遗传BP算法。通过遗传算法可以克服容易陷入局部极小点的问题,而BP算法又有在局部迅速查询到极值点的优点,因此采用遗传算法和BP算法混合的协同遗传BP算法。算法对种群进行了合理的结构设置,采用实数编码,以网络训练误差的