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基于连续优化蚁群算法的神经网络在喷射器性能预测中的应用

来源 :东华大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：emeng

【摘 要】

：

以现有的喷射器实验数据集作为样本,用单隐层前向神经网络预测喷射器的性能,网络的训练分别采用连续蚁群系统（CACS）算法和连续蚁群优化（ACOR）算法.数值实验结果显示,用这两种蚁群

【作 者】

：

黄亮亮 曹家枞 

【机 构】

：

东华大学环境科学与工程学院

【出 处】

：

东华大学学报：自然科学版

【发表日期】

：

2010年2期

【关键词】

：

喷射器 神经网络 蚁群优化算法 连续优化 性能预测 ejector neural network ant colony optimization algorit 

【基金项目】

：

上海市重点学科建设项目资助（B604）

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以现有的喷射器实验数据集作为样本,用单隐层前向神经网络预测喷射器的性能,网络的训练分别采用连续蚁群系统（CACS）算法和连续蚁群优化（ACOR）算法.数值实验结果显示,用这两种蚁群算法所训练的神经网络对于喷射器性能的预测精度能够满足实际工程的要求,其中ACOR算法的训练误差小于一般的BP算法,预测精度也有所提高.

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