基于遗传算法的BP神经网络电子系统状态预测方法研究

发布时间：2017-10-23 12:31

  本文关键词：基于遗传算法的BP神经网络电子系统状态预测方法研究

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【摘要】：BP神经网络是一种应用面较广的神经网络,但存在明显缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。为了提高BP神经网络预测模型在状态预测中的准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的状态预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到Buck输出电压平均值进行有效性验证。仿真结果表明,改进后方法具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;
【关键词】： BP神经网络 状态预测 遗传算法
【分类号】：TN06;TP18
【正文快照】： 1引言电子系统无法正常地完成其固有的功能或者达到设计时所规定的指标,则可以认为其发生了故障[1]。电子系统通常由具备不同功能的特定功能电路组成,电路中的元器件种类繁多,其发生故障的因素有很多,例如工作环境的因素(温度、湿度等)、人工操作造成的失误、设备中的一些关键

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本文编号：1083454