遗传算法在神经网络趋势预示中的应用

徐洪安; 徐小力

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当前旋转机组状态预测神经网络的结构参数主要靠人工经验和实验来确定,网络结构差、预测精度低,因而不能满足复杂工况的工业现场的应用.针对以上特点,结合工业现场的实际工况,利用GA并行搜索能力对BP网络结构参数进行动态优化,使神经网络能够根据不同的历史数据,动态的确定最优的网络结构参数,在现场应用中表明,经过遗传算法优化的神经网络在故障趋势预示中取得了令人满意的在线预测的效果.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2000年第3期|5-9|共5页
作者
徐洪安; 徐小力;
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作者单位

北京机械工业学院机械工程系,北京,100085;

北京机械工业学院机械工程系,北京,100085;

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正文语种 chi
中图分类最优化的数学理论;
关键词
遗传算法; BP网络; 趋势预示;

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