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1.
2.
郝娟 《机械制造与自动化》2018,(2):130-132
以一台6/4级SRM电机模型的电流和磁链为输入,转子位置角度为输出,拟合了磁链-电流-角度模型,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真实验。在拟合模型时,为了提高训练效率,简化拟合模型,采用了粒子群优化BP神经网络隐含层神经元个数的算法,并进行了仿真实验。结果表明,粒子群算法优化BP神经网络的控制策略具有较高的训练效率。 相似文献
3.
7.
玻璃熔制过程是玻璃生产中的高耗能单元,其过程涉及的变量复杂,在实际生产中常因难以合理调节生产参数而造成生产环境不稳定进而导致产品质量缺陷。为了评估澄清环境,基于前人对玻璃液流规律的研究,对气泡逸出难易程度和澄清时间进行定量化分析,建立澄清环境评估模型,并采用自适应变异粒子群算法对模型求解,将优化后的参数应用于实际生产调试,得到非常满意的结果,从而验证模型的正确性。 相似文献
8.
变形分析是大坝安全监测的主要工作。为解决单一预测模型难以考虑影响坝体位移的多个因素进行预测,BP神经网络参数难以确定,本文将极限学习机算法运用到某土石坝异常测点沉降量预测中,通过对比训练期模拟值与实测值,确定了模型参数。预测期模拟值较实测值基本一致,预测效果良好。并与BP神经网络、支持向量机模型就预测精度与稳定性做了对比。 相似文献
10.