基于改进PSO优化神经网络的水泵全特性预测研究

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水泵广泛使用在国民经济的各个部门,而随着国民经济的发展,对水泵及其输运系统的运行安全性要求越来越高。然而对于水泵的研究还远远不能满足实际需要,尤其是水泵全特性参数的研究。水泵全特性参数能够表示水泵—水轮机的各种工况,对于水泵及其输运系统的水力过渡过程的计算和分析至关重要,而水力过渡过程的计算直接影响水泵输运系统的设计与建成后的运行安全。虽然在水泵全特性数据的获取与预测方面,中外的学者们做了大量工作,但是截止目前实测数据稀少,预测工作的精度仍有待提高,因此寻找更好的模型对水泵全特性参数进行预测具有重要
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