改进型BP神经算法在热控应用中的研究

发布时间：2021-05-18 00:53

　　由于BP神经网络学习算法的能量函数形式单一、调整不便、算法收敛速度慢、计算精度低等缺陷,在工程实践中很难使用。本文将可调整的参数添加到能量函数中,使其具有可调整参数的能量函数,以此改良了BP神经网络学习算法。将改进的算法应用于特定的热控实例中执行模拟实验,实验结果表明算法的收敛速度和收敛精度都得到了提高,仿真实验证实了改进方案的可行性。 

【文章来源】：电气传动自动化. 2020,42(03)

【文章页数】：3 页

【文章目录】：
1 BP算法能量函数的改进
2 实验测试
    2.1 模型构建
    2.2 预测家用太阳能热水器耗电时长
3 结语



本文编号：3192790