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基于神经网络的热气机功率预测

Performance Prediction for Stirling Engine Using Neural Network

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【作者】 王灵敏宋希庚薛冬新

【Author】 Wang Lingmin Song Xigeng Xue Dongxin (Institute of Internal Combustion Engine,Dalian University of Technology Dalian,116024,China)

【机构】 大连理工大学内燃机研究所大连理工大学内燃机研究所 大连116024大连116024大连116024

【摘要】 为了有效地分析热气机的输出功率与运行条件的关系 ,介绍了人工神经网络 BP模型、多元回归模型及基于神经网络的组合模型 ,并将各模型用于热气机的设计阶段预测其输出性能 ,由实例给出了各模型计算机仿真试验结果 ,比较了 BP算法和组合模型算法的收敛速度 ,结果表明基于BP网络的组合模型的预测精度最高。

【Abstract】 In order to effectively predict the output power of a stirling engine under operating conditions in its design phase,three prediction models are compared:BP neural networks,multivariate regression model and neural network based combinatorial model.Computer si- mulated results indicate that in the models under comparison,neural network based combinatorial model contains minimum prediction error.

  • 【文献出处】 振动、测试与诊断 ,Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis , 编辑部邮箱 ,2002年02期
  • 【分类号】TP183
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】54
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