| 基于PCA-GABP神经网络的发动机负荷特性预测 |
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| 引用本文： | 方泽军,纪常伟,洪晶.基于PCA-GABP神经网络的发动机负荷特性预测[J].内燃机与动力装置,2007(2):33-38. |
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| 作者姓名： | 方泽军 纪常伟 洪晶 |
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| 作者单位： | 1. 北京工业大学环境与能源工程学院,北京,100022
2. 景德镇陶瓷学院信息工程学院,景德镇,333000 |
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| 摘 要： | 针对BP算法存在的不足，本文提出了一种PCA—GABP神经网络方法预测发动机负荷特性，该方法由主成分分析（PCA）和遗传神经网络（GABP）两部分构成，采用PCA技术减少网络输入变量、精简网络结构、提高学习效率；GABP算法采用局部改进遗传算法优化神经网络权值，并采用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。预测结果表明该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法。
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| 关 键 词： | 神经网络 发动机 主成分分析 遗传算法 预测 |
| 文章编号： | 1673-6397（2007）02-0033-05 |
| 修稿时间： | 2007-02-06 |
Study on Prediction of Engine Load Characteristic Based on PCA-GABP Neural Network |
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| FANG Ze-jun,JI Chang-wei,HONG Jing.Study on Prediction of Engine Load Characteristic Based on PCA-GABP Neural Network[J].Internal Conbustion Engine & Power Plant,2007(2):33-38. |
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| Authors: | FANG Ze-jun JI Chang-wei HONG Jing |
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| Affiliation: | 1. College of Environmental and Energy Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100022; 2. School of Information Engineering, Jingdezhen Ceramic Institute, Jingdezhen 333000 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Engine Neural Network Principal Component Analysis Genetic Algorithm Prediction |
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