旋转机械的遗传算法优化神经网络预测模型

• 作者: 徐小力 徐洪安 王少红
• 来源期刊: 机械工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 旋转机械 预测模型 GA优化
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 工程技术应用
• 页码范围: 140-144
• 页数: 5页
• 分类号: TH113
• 字数: 4282字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0577-6686.2003.02.029

摘要

趋势预测是实现旋转机械先进的预知维护的关键技术,神经网络模型预测是实现趋势预测的新途径.当前旋转机械状态预测神经网络对环境的适应性较差、预测精度较低.针对这个问题,提出了一种在线自适应趋势预测方法.利用遗传算法(GA)的并行搜索能力对BP网络结构参数进行动态优化.改进后的预测模型能够根据不同条件对结构参数进行动态优化,取得了较理想的在线预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐洪安		16	280	9.0	16.0
2	徐小力	北京机械工业学院机械工程系	127	998	16.0	27.0
3	王少红		6	86	3.0	6.0