【摘 要】
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为了客观有效地对活塞性能进行预测，提出了BP神经网络预测方法。针对活塞元件性能的特点，采用正交试验法构造训练样本，以保证网络具有较高的泛化能力，同时用检验样本来比较BP（back
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为了客观有效地对活塞性能进行预测，提出了BP神经网络预测方法。针对活塞元件性能的特点，采用正交试验法构造训练样本，以保证网络具有较高的泛化能力，同时用检验样本来比较BP（back propagation）网络模型的输出结果。结果表明：BP神经网络的预测模型具有较高的输出精度，进行发动机活塞元件的性能预测是可行且有效的。
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