采用RBF神经网络的状态监测数据趋势预测

• 作者: 李洪儒 黄坤
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 状态监测 趋势预测
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 65-66
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 字数: 912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2006.08.029

摘要

采用RBF神经网络的状态监测数据趋势预测,通过选取状态参数、数据预处理、运用Matlab神经网络工具箱建立RBF神经网络模型.先对网络初始化,确定输入、输出和隐含层的节点数.再将网络输出结果与样本比较,根据求得误差值逐步调整隐含层神经元数量,直至误差满足实际需求为止.对网络仿真证明该法具有较高精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪儒	军械工程学院导弹工程系	81	640	11.0	22.0
2	黄坤	军械工程学院导弹工程系	2	6	2.0	2.0