基于模糊RBF神经网络的换热器建模

• 作者: 张玮 杨马英
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 换热器 神经网络 学习算法 辨识
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 建模与验模
• 页码范围: 84-88
• 页数: 5页
• 分类号: TP273+.5
• 字数: 4129字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.09.025

摘要

针对换热器的复杂非线性特征,利用一种模糊RBF神经网络结构,对其网络学习算法进行部分改进,并用于解决换热器的建模问题.采用模糊RBF神经网络不仪符合人的思维推理方式,也提高了神经网络的学习泛化能力,在改进的学习算法中通过学习率的值的小断变化和添加动量项,可以使学习速度加快,提高了辨识换热器模型的准确性.通过与传统的学习算法的仿真比较,验证了所提出的改进学习算法在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨马英	浙江工业大学信息工程学院	59	735	16.0	25.0
2	张玮	浙江工业大学信息工程学院	23	52	4.0	6.0