汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元筛选方法

Turbine Technology(2010)

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摘要
将灰色关联度分析方法应用于汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选。方法对样本数量、分布规律要求不高、量化结果与定性分析一致,有利于减少对技术人员经验的依赖,为汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选提供了科学依据。最后通过实例验证了所提出的方法的可行性。
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关键词
grey relational grade,steam turbine,BP artificial neural network,input nodes,performance forecasting
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