水泵全特性曲线的神经网络预测模型的研究

• 作者: 陈达卫
• 来源期刊: 炼油技术与工程
• 关键词: 水泵 全特性曲线 神经网络 学习能力 泛化能力
• 年，卷（期）: 2004,（12）
• 所属期刊栏目: 机械设备
• 页码范围: 24-27
• 页数: 4页
• 字数: 4078字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-106X.2004.12.006

摘要

研究水泵全特性曲线的神经网络预测模型.通过计算机实验,讨论样本、学习算法和网络结构等对神经网络预测模型性能的影响及其改进措施.实验结果表明,神经网络预测模型具有较佳的学习能力和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈达卫	上海电力学院动力工程系	6	44	3.0	6.0