压气机特性的高斯变换多层感知器预测方法

• 作者: 冯永明 费景洲 赵冬来
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压气机 高斯变换 多层感知器 特性预测
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 页码范围: 996-1000
• 分类号: TK47
• 字数: 3994字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.201109053

摘要

使用BP( back propagation)神经网络进行压气机特性预测时,容易出现外插精度低和系统稳定性差的问题.根据压气机特性图中等转速线线形分布特点,提出一种新型的多层感知器神经网络,利用高斯函数对数据样本进行变换,提取特性图中各条等转速线间的相似度关系.分析结果表明,该神经网络在预测精度、网络稳定性和逼近能力等方面优于BP神经网络.利用该神经网络对某型压气机特性进行预测,结果表明该神经网络对于样本数据内插值和外插值预测都有比较理想的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯永明	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	23	186	8.0	12.0
2	费景洲	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	18	104	6.0	9.0
3	赵冬来	哈尔滨工程大学动力与能源工程学院	3	14	2.0	3.0