基于遗传神经网络的耙吸挖泥船泥泵转速预测

• 作者: 孙健 曹点点 苏贞
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 耙吸挖泥船 遗传神经网络 泥泵转速 预测
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 测试与故障诊断
• 页码范围: 27-29,34
• 页数: 4页
• 分类号: U674.31
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2017.10.008

摘要

耙吸挖泥船泥泵管线模型是一个复杂的、非线性的动态模型,影响模型准确性的参数较多;为了根据当前施工条件和流量的优化值准确地预测转速,为施工人员提供参考,提高疏浚效率,采用了遗传算法改进的BP神经网络对泥泵转速进行预测;首先,遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化;然后,BP神经网络根据优化值对网络进行训练并对转速进行预测;为了验证该方法的有效性,将遗传BP神经网络的预测输出和实测泥泵转速进行对比;仿真结果表明:遗传BP神经网络具有很强的非线性拟合能力和全局搜索能力,能够准确地预测泥泵转速;该预测输出可为施工人员提供参考,以便改变泥泵转速,提高疏浚效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙健	江苏科技大学电子信息学院	13	18	3.0	3.0
2	曹点点	江苏科技大学电子信息学院	2	1	1.0	1.0
3	苏贞	江苏科技大学海洋装备研究院	16	31	3.0	4.0