遗传小波神经网络在烟机运行状态趋势预测中的应用

• 作者: 刘鑫 王吉芳 王少红
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 小波神经网络 烟气轮机 趋势预测
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 检测与监控
• 页码范围: 10-12,19
• 分类号: TP277
• 字数: 2829字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2011.11(x).03

摘要

本文针对BP神经网络极易收敛于局部极小点、过拟合及网络泛化能力不足等缺点,在构建小波神经网络基础上引入了遗传算法的全局优化搜索来加以优化,建立了基于遗产算法的小波神经网络烟机状态预测模型,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度.在MATLAB软件环境下,对燕山石化烟气轮机测得的50个振动烈度值运用BP、WNN以及GA-WNN对比预测.结果表明,GA-WNN模型预测能力较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王吉芳	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	36	92	6.0	8.0
2	王少红	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	24	50	5.0	6.0
3	刘鑫	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	8	18	4.0	4.0