基于神经网络的罗茨增压器性能预测研究

• 作者: 刘厚根 朱晓东 赵厚继
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 罗茨增压器 BP神经网络 性能预测
• 年，卷（期）: 2009,（25）
• 所属期刊栏目: 软件天地
• 页码范围: 184-185,159
• 页数: 3页
• 分类号: TP183|TB752+.26
• 语种: 中文

摘要

运用人工神经网络原理建立了罗茨增压器性能预测的BP神经网络模型,并利用该模型对罗茨增压器不同压比条件下的温升、转速与流量的特性关系进行了预测分析,取得了良好的预测效果.网络预测和实测结果的对比表明,BP神经网络的预测误差较小,适用于此类流体机械的性能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵厚继		6	49	5.0	6.0
2	刘厚根		27	145	7.0	11.0
3	朱晓东		9	59	6.0	7.0