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利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化计算BP权值调整量,将L-M算法与传统的BP网络相结合开发出一种快速收敛的LMBP网络,并在此基础上提出了基于LMBP神经网络的时间序列预测方法.最后利用该方法对某惯性器件进行故障预报,通过仿真实验证明了该方法的有效性.
基于LMBP神经网络的惯性器件故障预报方法研究
【摘 要】
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利用Levenberg-Marquardt(L-M)算法优化计算BP权值调整量,将L-M算法与传统的BP网络相结合开发出一种快速收敛的LMBP网络,并在此基础上提出了基于LMBP神经网络的时间序列预测
【机 构】
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国防科技大学机电工程与自动化学院,第二炮兵工程学院
【出 处】
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电光与控制
【发表日期】
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2005年6期
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