基于改进BP神经网络的注水能效预测模型验证
对注水系统输入功率、电流、电压、进口压力、出口压力等影响能效的主要因素进行分析和总结.在BP神经网络标准算法基础上,利用增加动量因子和可变学习速率改进算法,结合注水系统特性,建立符合注水能效预测模型,建立学习样本,对注水能效进行预测,并对该模型的准确度进行验证.结果表明:建立的BP神经网络模型能效预测与实测值基本吻合,满足能效预测要求.
注水系统、能效、电压、电流、BP神经网络、预测、动量因子、可变学习速率
2018-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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