【摘 要】
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为了有效地评定本质安全电气参数,建立了火花试验是否点燃与影响火花点燃能力的主要因素(电压U、电流I、电容C、电感L和电阻R)的BP神经网络预测模型.采用粒子群算法优化了BP
【机 构】
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中国煤炭科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077
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为了有效地评定本质安全电气参数,建立了火花试验是否点燃与影响火花点燃能力的主要因素(电压U、电流I、电容C、电感L和电阻R)的BP神经网络预测模型.采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的本质安全电气参数的预测模型.所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以实际电路设计参数为例,进行算法实现.仿真结果表明,该方法可有效地预测本质安全参数,具有较高的预测能力和实用价值.
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