基于组合式神经网络的柴油机性能评估预测模型.pdf

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基于组合式神经网络的柴油机性能评估预测模型.pdf

浙江大学学报(农业与生命科学版)31(2):229~231,2005 of Sci.) Journal ZhejiangUniversity(Agric.Life 文章编号:1008—9209(2005)02—0229—03 基于组合式神经网络的柴油机性能评估预测模型 李增芳1’2,陶雪梅1,何勇1 (1.浙江大学生物系统工程系,浙江杭州310029;2.浙江水利水电高等专科学校,浙江杭州310018) 摘要:在分析发动机结构参数和运转参数对发动机性能影响的基础上,提出了一种基于组合式神经 网络的柴油机性能状态评估预测模型.该模型首先运用动态聚类法将大样本分成若干小组,然后分别用 于子网络训练.性能评估时,运用模糊识别法选择相关的子网络进行评估分析.实例验证表明,这种模型 能有效解决大样本下神经网络训练速度慢和难以收敛的问题,提高柴油机性能评估预测精度. 关键词:柴油机;神经网络;动态聚类法;评估预测 中图分类号:TPl83;TK418文献标识码:A LI Xue—meil,HE Univ, Zeng—fan91~.TAO Yon91(1.Dept.ofBio—systemsEngineering,Zhejiang 310029,China,2 Water and Hangzhou Zhejiang ConservancyHydropowerCollege,Hangzhou 310018,China) and modelof basedon onthe diesel modular Study appraisalanalysisforecasting engineperformance neural of Sci.),2005,31(2):229—231 network.Journal ZhejiangUniversity(Agric.&Life the betweentechnicalstatesand ofdiesel Abstract:Byanalyzingrelationship performanceparameters modelbasedonmodularneuralnetworksis appraisal proposed.Firstly,theoriginalsamples engine,an aredividedintoseveral the method.Theneach isusedto by dynamic groupsapplying clustering group traina seedneural the is to separate networks.Duringappraisalphase,patternrecognitionemployed activatethe seedneuralnetworksfor indicatesthatthe corresponding appraisalanalysis.Experiment low anddifficult and the of modelcans

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