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多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型
多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型
作者:
刘巍
王福吉
贾振元
马建伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
多几何要素
液压阀件系统
混合神经网络
组合预测模型
摘要:
液压阀件系统是一个具有多几何要素影响的多系统特性复杂系统,建立液压阀件特性预测模型,以系统多几何要素作为输入,实现系统特性的预测,将对实际生产具有重要的意义.在深入分析反向传播(Back propagation, BP)神经网络与径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络的基础上,结合两类神经网络的特点,提出基于BP神经网络与RBF神经网络的混合神经网络预测模型.利用生产实际中实测的某具体液压阀件特性值及影响该特性的各几何要素值作为预测模型的数据来源,对所提出的混合神经网络进行训练,并进行仿真.实例计算表明混合神经网络预测模型可提高单项神经网络预测模型的预测精度,预测平均相对误差为0.046 1.可见,所提出的混合神经网络预测模型能够很好地满足工程实践中液压阀件特性预测要求.
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文献信息
篇名
多几何要素影响下液压阀件特性的混合神经网络预测模型
来源期刊
机械工程学报
学科
工学
关键词
多几何要素
液压阀件系统
混合神经网络
组合预测模型
年,卷(期)
2010,(2)
所属期刊栏目
流体传动与控制
研究方向
页码范围
126-131
页数
6页
分类号
TH137
字数
4249字
语种
中文
DOI
10.3901/JME.2010.02.126
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
贾振元
大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室
246
3324
30.0
43.0
2
王福吉
大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室
86
914
17.0
26.0
3
刘巍
大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室
87
768
16.0
24.0
4
马建伟
大连理工大学精密与特种加工教育部国家重点实验室
23
101
4.0
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参考文献(0)
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节点文献
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液压阀件系统
混合神经网络
组合预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机械工程学报
主办单位:
中国机械工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
0577-6686
CN:
11-2187/TH
开本:
大16开
出版地:
北京百万庄大街22号
邮发代号:
2-362
创刊时间:
1953
语种:
chi
出版文献量(篇)
12176
总下载数(次)
57
总被引数(次)
241354
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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