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基于采用多父代遗传算法的人工神经网络的喷射器性能预测方法
- 专利权人:
- 浙江工业大学
- 发明人:
- 蒋宁,潘凡,徐英杰,高增梁
- 申请号：
- CN201710107962.0
- 公开号：
- CN106951983A
- 申请日:
- 2017.02.27
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 王利强
- 摘要：
- 一种基于采用多父代遗传算法的人工神经网络的喷射器性能预测方法，对于给定的喷射器，收集相关参数；根据输入输出参数，建立神经网络；设置遗传算法初始参数；建立评价函数；遗传算法处理，不断的对种群中个体进行选择、多父代交叉、变异操作并记录适应度值，达到进化次数上限；适应度最优解对应的染色体即为所建立的多父代BP‑GA神经网络所对应的阈值与权值，对得到的多父代BP‑GA神经网络进行训练，直至预测输出变量的误差小于给定值；测量实际状态下的输入变量，通过喷射器性能预测多父代BP‑GA神经网络得到预测参数，将pc进行反归一化得到多父代BP‑GA神经网络预测出口背压pc实际值。本发明预测精度较高、耗时较短。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
