基于BP人工神经网络的发动机生产作业环境综合评价模型

发布时间：2018-01-10 01:24

  本文关键词：基于BP人工神经网络的发动机生产作业环境综合评价模型　出处：《合肥工业大学学报(自然科学版)》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对输入与输出之间高度非线性映射的发动机生产作业环境综合评价问题,文章应用误差反向传播(error back propagation,BP)人工神经网络构建综合评价模型。通过分析发动机生产作业环境的特点、主要影响因素及其危害,建立发动机生产作业环境评价指标体系,并确定每个单项指标的分级标准;将温度、湿度、气流速度、油雾、噪声以及照度6个指标作为模型输入,舒适度等级作为模型输出,建立3层BP神经网络模型;并应用贝叶斯正则化和动量梯度下降法较好地解决了传统BP人工神经网络训练高精度和预测低精度的过拟合现象。实验结果表明,基于该模型的评价结果符合实际情况,对作业环境改善具有指导意义。
[Abstract]:Based on the analysis of the characteristics , main influencing factors and hazards of engine production operating environment , the paper establishes an evaluation index system of engine production working environment and establishes 3 - layer BP neural network model by analyzing the characteristics , main influencing factors and hazards of engine production working environment , and establishes 3 - layer BP neural network model .

【作者单位】： 合肥工业大学机械工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2013BAK15B07)
【分类号】：TK408;TP183
【正文快照】： 在人-机-环境系统中,作业环境常常影响着人的生理和心理特性。通过对作业环境进行科学的评价,排除各种作业环境对人体的不良影响,使人具有“舒适”的作业环境,不仅有利于保护劳动者的健康和安全,还有利于最大限度地提高系统的综合效能。目前,已有的文献中,作业环境的评价主要

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本文编号：1403325