混流式水轮机综合特性的A daboos t_L MB P集成神经网络模型

• 作者: 刘莹莹 张德虎 曹春建
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 混流式水轮机 综合特性 BP神经网络 Levenberg-Marquardt Adaboost
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 水电建设
• 页码范围: 189-193
• 页数: 5页
• 分类号: TM612
• 字数: 4820字
• 语种: 中文

摘要

为提高基于模型综合特性曲线的混流式水轮机非线性模型精度，提出了一种适合描述水轮机综合特性的Adaboost _LMBP集成神经网络模型构建方法。该方法首先分别根据混流式水轮机单位力矩、单位流量特性数据，利用Levenberg －Marquardt算法反复训练出若干个BP神经网络弱学习器，然后采用Adaboost集成学习算法对全部BP神经网络弱学习器进行组合，最终构建出水轮机单位力矩、单位流量特性的Adaboost_LMBP集成神经网络模型。计算结果表明，相较于一般的神经网络模型，混流式水轮机综合特性的Adaboost_LMBP集成神经网络模型具有更高的拟合精度，更好的泛化性能，能够有效提升基于模型综合特性曲线的混流式水轮机非线性模型的计算精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德虎	河海大学能源与电气学院	34	213	9.0	13.0
2	刘莹莹	河海大学能源与电气学院	5	38	3.0	5.0
3	曹春建		1	5	1.0	1.0