| 基于神经网络预测液力透平压头和效率 |
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| 引用本文： | 杨军虎,许亭,王晓晖.基于神经网络预测液力透平压头和效率[J].兰州理工大学学报,2015,41(3). |
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| 作者姓名： | 杨军虎 许亭 王晓晖 |
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| 作者单位： | 1. 兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学甘肃省流体机械及系统重点实验室,甘肃兰州730050
2. 兰州理工大学能源与动力工程学院,甘肃兰州,730050 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，“十二·五”国家科技支撑计划，甘肃省青年科技基金 |
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| 摘 要： | 建立BP和GA-BP神经网络预测离心泵反转作液力透平的压头和效率.用63台离心泵作透平的参数作为训练两个网络的样本,以泵的叶轮出口直径、叶片包、出口宽度、出口安放角、叶片数和比转速作网络输入层,透平压头和效率作输出层.用6组样本外的数据测试经训练后的两个网络的预测能力,并做网络预测值与试验值的相关性和线性回归分析.结果表明,BP网络对压头和效率预测的平均误差为5.33%和0.86%,GA-BP网络对压头和效率预测的平均误差为3.56%和0.46%.GA-BP网络预测精度高,预测结果与实验值相关性强,预测所用时间为BP网络的1/3,更适合做泵反转作液力透平的性能预测.
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| 关 键 词： | BP神经网络 遗传算法 液力透平 性能预测 线性回归 |
Prediction of head and efficiency of hydraulic turbine based on neural network |
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| YANG Jun-hu,XU Ting,WANG Xiao-hui.Prediction of head and efficiency of hydraulic turbine based on neural network[J].Journal of Lanzhou University of Technology,2015,41(3). |
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| Authors: | YANG Jun-hu XU Ting WANG Xiao-hui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | BP neural network genetic algorithm hydraulic turbine performance prediction linear regression |
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