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摘要
针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。
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针对传统BP神经网络存在的学习速度慢,容易陷入局部极小的问题,为了提高诊断效率和非线性拟合能力,提出利用粒子群算法、遗传算法和布谷鸟算法优化BP神经网络对燃气轮机积垢性能预测,将各算法所得误差和拟合度进行对比。结果表明:粒子群算法优化BP神经网络的非线性拟合度为0.934 4,优于其他算法,相较于其他算法具有更低的绝对误差平均值,有效避免了局部最优情况。
