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摘要:
关于大波动过渡过程中水轮机特性曲线的处理有很多种方法,其中有用神经网络方法来训练相关数据形成网络从而预测待求数据点,其中BP和RBF两种网络为较为常用的神经网络方法.本文通过学习Matlab中神经网络工具箱的调用,比较分析了BP和RBF两种神经网络在水轮机特性曲线拟合上的区别,试图找出BP网络隐含层神经元个数对其拟合精度的影响,以及随着其神经元个数增加而拟合度增加的情况.
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文献信息
篇名 基于BP和RBF神经网络的水轮机综合特性曲线的拟合
来源期刊 东北水利水电 学科 工学
关键词 BP与RBF神经网络 数据拟合 综合特性曲线 水轮机
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 专题研究
研究方向 页码范围 59-62
页数 4页 分类号 TV734.1
字数 4376字 语种 中文
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1 黄山 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP与RBF神经网络
数据拟合
综合特性曲线
水轮机
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
东北水利水电
月刊
1002-0624
22-1097/TV
大16开
长春市解放大路4188号
1983
chi
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