基于神经网络的离心泵能量性能预测

• 作者: 刘厚林 王凯 王勇 袁寿其 谈明高
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 离心泵 性能预测 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 52-56
• 分类号: TH311
• 字数: 1833字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2010.11.010

摘要

总结了BP网络和RBF网络在离心泵能量性能预测中的应用现状,介绍了这两种网络的结构及特点.分别采用BP网络和RBF网络建立了离心泵能量性能预测模型.用57组数据对这两个预测模型进行了训练,并用6组数据对两种网络结构的性能预测模型进行了仿真.研究结果表面:两种网络结果的预测模型预测精度比较接近且预测结果的趋势也相同,BP网络预测精度略高于RBF网络;BP网络扬程平均预测误差为3.85%,效率平均预测误差为1.39%,RBF网络扬程平均预测误差为4.79%,效率平均预测误差为3.43%;RBF网络预测所需时问仅为BP网络预测所需时间的一半.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁寿其	江苏大学流体机械工程技术研究中心	427	7550	41.0	59.0
2	刘厚林	江苏大学流体机械工程技术研究中心	213	3413	35.0	47.0
3	王勇	江苏大学流体机械工程技术研究中心	138	1944	25.0	40.0
4	谈明高	江苏大学流体机械工程技术研究中心	88	1589	23.0	37.0
5	王凯	江苏大学流体机械工程技术研究中心	70	1101	19.0	31.0