| 改进BP神经网络在水轮机特性数据处理中的应用 |
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| 引用本文： | 郭爱文,杨建东,鲍海艳.改进BP神经网络在水轮机特性数据处理中的应用[J].武汉大学学报(工学版),2008,41(2):56-59. |
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| 作者姓名： | 郭爱文 杨建东 鲍海艳 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北,武汉,430072;武汉大学动力与机械学院,湖北,武汉,430072
2. 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北,武汉,430072 |
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| 摘 要： | 针对原有的水轮机特性数据处理方法的不足,提出了一种改进的BP算法对水轮机特性数据进行处理.采用改进BP神经网络算法进行数据处理时,不需要依赖于具体的函数关系表达式,即可对已知离散数据进行拟合,并将提出的改进BP算法与元胞自动机理论所建立模型的计算结果进行了分析比较.计算结果表明:改进的BP神经网络算法不仅能够有效处理水轮机特性数据,而且具有很高的计算精度,可应用于水轮机的控制和优化运行当中,为进一步研究水轮机的运行性能奠定了理论基础.
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| 关 键 词： | 改进BP神经网络 水轮机 特性数据 曲线拟合 |
| 文章编号： | 1671-8844(2008)02-0056-04 |
| 修稿时间： | 2007年12月18 |
Application of improved BP neural network to data processing of hydraulic turbine characteristics |
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| GUO Aiwen,YANG Jiandong,BAO Haiyan.Application of improved BP neural network to data processing of hydraulic turbine characteristics[J].Engineering Journal of Wuhan University,2008,41(2):56-59. |
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| Authors: | GUO Aiwen YANG Jiandong BAO Haiyan |
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| Abstract: | In light of the deficiency of conventional method of data processing of hydraulic turbine characteristics,an improved back propagation (BP) neural network algorithm is proposed to process the hydraulic turbine characteristic data.For the BP neural network algorithm,it is not necessary to build up the concrete functions expression; the known discrete data can be fitted by this way. The calculation results of this model are compared with those of the model based on cellular automata principle. The calculation results prove that the model for hydraulic turbine characteristics based on improved BP neural network algorithm is effective and can be used to run of hydraulic turbine. |
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| Keywords: | improved back propagation (BP) neural network hydraulic turbine characteristic data curve fitting |
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