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卷积2672021
7线程能源科学化学国际会议 |
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文章号 | 01041 | |
页数 | 4 | |
段内 | 能源开发利用节能技术应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126701041 | |
在线发布 | 2021年6月4日 |
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26701041 (2021)
噪声离散范式基于改善Nenral网络
中国湖南长沙中南林业技术大学机械学院
a/846013116@qq.com
*对应作者 :
b/jiangshuxia_2004@126.com.
解决传统离心扇预测精度低和成本高的问题,介绍了以粒子群优化优化BP神经网络为基础的离心扇噪声预测模型BP神经网络初始权值和阈值使用IPSO优化17项参数由连城公司收集并用于建立回归方程以获取标准回归系数风扇参数的重要性排名确定四大特征参数为输入值,通过优化算法构建IPSO-BP离心风扇噪声预测模型IPSO-BP模型比较后预测效果优于PSO-BP模型和BP模型,预测误差仅为097%研究表明IPSO-BP模型可有效缩短扇子设计周期并节省设计成本
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