基于布谷鸟搜索神经网络的微波加热温度预测模型

发布时间：2018-01-21 03:24

  本文关键词： 微波工业加热 温度预测 泛函连接神经网络 布谷鸟搜索算法 BP神经网络　出处：《重庆大学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：微波加热是一种与被加热物直接相互作用的选择性加热方式,具有清洁、节能、减排等特点。针对工业物料作为微波加热负载时,其温度非线性变化的特点,以微波工业加热过程中的多维、海量参数为研究对象,基于泛函接神经网络模型提取样本数据的深度特征,提出了一种基于布谷鸟搜索算法,优化BP神经网络的网络参数,建立了以"数据驱动"为手段微波加热工业物料温度模型。仿真实验结果证明了所提出模型的准确性、实时性。
[Abstract]:Microwave heating is a kind of selective heating mode with direct interaction with heated materials, which has the characteristics of cleaning, energy saving, emission reduction and so on. Taking the multidimensional and massive parameters in microwave industrial heating process as the research object, based on the functional neural network model to extract the depth characteristics of the sample data, a cuckoo search algorithm based on the Cuckoo algorithm is proposed. By optimizing the network parameters of BP neural network, a "data-driven" microwave heating model for industrial material temperature is established. The simulation results show that the proposed model is accurate and real-time.
【作者单位】： 重庆电子工程职业学院物联网学院;重庆大学自动化学院;
【基金】：国家重点基础研究973课题资助项目(2013CB328903)~~
【分类号】：TN015;TP183
【正文快照】： 面对日益增加的能量损耗以及严重的环境污染,节能减排已成为中国的基本国策,改变现有的以煤、石油为主的化石燃料加热方式,使用清洁能源刻不容缓。微波[1]是一种清洁能源,可以通过使用电能的方式产生,可用于众多工业热处理领域。相较于传统加热方式,微波能在众多工业领域显露

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本文编号：1450312