基于MWGANN模型的旋转机械趋势预测

摘要：

为保证旋转机械注水泵机组安全、稳定运行,应采用合适的预测模型对其状态评定参数进行预测.提出基于均值函数新息加权的遗传算法优化神经网络预测模型( MWGANN模型),用此模型能够优化神经网络结构参数,并可利用时间序列数据新旧程度的不同提高预测的精度和实时性.工业现场采集大型旋转注水泵机组振动烈度时间序列数据,应用MWGANN模型和基于人工经验设定神经网络结构参数的模型分别对其进行预测并比较,结果表明MWGANN模型在预测精度、预测实时性方面取得了较好的效果.

关键词：趋势预测、均值函数、新息加权、神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TH17;TP183

资助基金：国家自然科学基金;北京市市属高等学校人才强教深化计划;北京市引进国外技术重点项目

在线出版日期：2012-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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