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一种基于BP算法的融合神经网络
引用本文:苏羽,赵海,王刚,苏威积.一种基于BP算法的融合神经网络[J].东北大学学报(自然科学版),2003,24(11):1037-1040.
作者姓名:苏羽  赵海  王刚  苏威积
作者单位:东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳,110004
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69873007)·
摘    要:针对水电仿真系统水机温度建模中存在非线性动态数学模型问题,提出了一种采用融合神经网络的温度模型·并且为消除应用中神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的影响,采用了可变学习速度的VLBP算法作为更新网络梯度和权值的算法·在该模型的实际应用中,首先设置多个传感器采集温度参数,然后使用采集数据对神经网络进行离线训练,而后使用训练完成的网络对水机温度参数进行实时在线预测·通过现场数据和网络预测数据的对比分析,证明该模型的实际准确率可达96 5%,可以满足实际仿真的要求·

关 键 词:融合神经网络  VLBP算法  水电仿真  信息融合  温度模型
文章编号:1005-3026(2003)11-1037-04
修稿时间:2003年5月26日

A Fused Neural Network Based on BP Algorithm
Su,Yu ,Zhao,Hai ,Wang,Gang ,Su,Wei-Ji.A Fused Neural Network Based on BP Algorithm[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2003,24(11):1037-1040.
Authors:Su  Yu  Zhao  Hai  Wang  Gang  Su  Wei-Ji
Institution:(1) Sch. of Info. Sci. and Eng., Northeastern Univ., Shenyang 110004, China
Abstract:A temperature model, as a nonlinear dynamic one, was set up on a basis of fused neural network for the hydroelectric plants. The VLBP (Variable Learning-rate Back Propagation) algorithm was utilized to update network gradients and weight values with the aim of eliminating the slowness in the drill application of the neural network which is easy to get into local extremum. In applications of the model, several temperature-acquisition parameters were got for sensors, then use such parameters to drill off-line the fused neural network. Thus, the real-time on-line forecasts will be available to the temperature parameters of hydroelectric power generator if using the drilled network. Actual accuracy of the model can be up to 96.5%. So, the model can be regarded as meeting the requirements of the simulation.
Keywords:fused neural network  variable learning-rate back propagation algorithm  hydroelectric simulation  information fusion  temperature model
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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