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摘要:
针对目前水轮机综合特性曲线处理中存在的问题,介绍了一种采用BP神经网络的解决方法,其核心思想是将水轮机非线性特性转换为可用于实时仿真的基于神经网络的力矩和流量特性.论文首先介绍了该方法的整体设计思路和求解过程;随后详细说明了其具体细节和实现步骤:样本数据读取和延拓方法以及神经网络的选取原则、训练过程;最后结合实际水轮机给出了处理结果,并分析了误差产生的原因.本文的研究成果为水轮机综合特性曲线拟合提供了一种新的途径.
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文献信息
篇名 水轮机综合特性曲线BP神经网络拟合方法研究
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 水力机械 力矩和流量神经网络 BP神经网络 水轮机综合特性曲线
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 182-188
页数 分类号 TK733+.1
字数 语种 中文
DOI
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 陈光大 武汉大学动力与机械学院 33 193 8.0 12.0
2 陈启卷 武汉大学动力与机械学院 82 762 13.0 25.0
3 李俊益 武汉大学动力与机械学院 5 28 3.0 5.0
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力矩和流量神经网络
BP神经网络
水轮机综合特性曲线
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