基于组合式神经网络的柴油机性能评估预测模型

摘要：

在分析发动机结构参数和运转参数对发动机性能影响的基础上,提出了一种基于组合式神经网络的柴油机性能状态评估预测模型.该模型首先运用动态聚类法将大样本分成若干小组,然后分别用于子网络训练.性能评估时,运用模糊识别法选择相关的子网络进行评估分析.实例验证表明,这种模型能有效解决大样本下神经网络训练速度慢和难以收敛的问题,提高柴油机性能评估预测精度.

关键词：柴油机、神经网络、动态聚类法、评估预测

所属期刊栏目：31

分类号：TP183;TK418(自动化基础理论)

资助基金：高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划02411;浙江省自然科学基金R02067;浙江省教育厅资助项目JK20020316

在线出版日期：2005-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：229-231