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兰州交通大学学报  2011, Vol. 30 Issue (4): 25-28    DOI:
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改进的BP网络对ESP运行参数预测的研究
赵艳平
兰州交通大学数理与软件工程学院, 甘肃兰州 730070
 全文: PDF (389 KB)   HTML (1 KB)   输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 针对一般的人工神经网络在静电除尘器运行参数预测中存在的网络规模及计算量大的问题, 建立了改进的BP 神经网络预测模型. 在分析了静电除尘器运行参数特点的基础上, 该模型利用K-means 聚类算法分析得到运行参数的聚类中心, 并用输入参数向量与聚类中心的欧氏距离代替原始输入数据作为神经网络的输入向量, 将二维的输入向量转化为一维的向量, 降低了模型的复杂程度和总体的计算量. Matlab 仿真结果验证了该方法的有效性.
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赵艳平
关键词静电除尘器   预测   BP神经网络   K-means 聚类     
Abstract
Key words:   
收稿日期: 2011-01-10;
引用本文:   
赵艳平. 改进的BP网络对ESP运行参数预测的研究[J]. 兰州交通大学学报, 2011, 30(4): 25-28.
$author.xingMing_EN. [J]. JOURNAL OF LANZHOU JIAOTONG UNIVERSITY, 2011, 30(4): 25-28.
 
没有本文参考文献
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