[00244352]一种基于变学习率的BP人工神经网络的喷射器性能参数预测方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710107524.4
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
浙江工业大学
进入空间
所在地：浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
一种基于变学习率的BP人工神经网络的喷射器性能参数预测方法，包括以下步骤步骤一对于给定的喷射器收集参数，即引射流体压力Pe、工作流体压力Pp、出口背压Pc和引射系数ε；步骤二确定神经网络结构输入层神经元为2个，输出层神经元为2个，隐含层数为一层，神经元个数为5，引射流体压力、工作流体压力为该神经网络的输入，出口背压、引射系数为该神经网络的输出；步骤三变学习率的BP神经网络的训练和测试；步骤四采集给定喷射器的实测数据(引射流体压力Pe、工作流体压力Pp)，输入到建立完成的变学习率的BP神经网络中，得到输出向量出口背压Pc和引射系数ε，得到预测值。本发明精度较高、效果较好、耗时较短。
一种基于变学习率的BP人工神经网络的喷射器性能参数预测方法，包括以下步骤步骤一对于给定的喷射器收集参数，即引射流体压力Pe、工作流体压力Pp、出口背压Pc和引射系数ε；步骤二确定神经网络结构输入层神经元为2个，输出层神经元为2个，隐含层数为一层，神经元个数为5，引射流体压力、工作流体压力为该神经网络的输入，出口背压、引射系数为该神经网络的输出；步骤三变学习率的BP神经网络的训练和测试；步骤四采集给定喷射器的实测数据(引射流体压力Pe、工作流体压力Pp)，输入到建立完成的变学习率的BP神经网络中，得到输出向量出口背压Pc和引射系数ε，得到预测值。本发明精度较高、效果较好、耗时较短。
