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基于BP神经网络的粮食颗粒群流量预测
被引量：
1
1
作者
胡英杰
裴旭明
+1 位作者
张国民
霍征征
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2013年第10期1537-1541,共5页
针对粮食气力输送的固相流量与其影响因素之间存在复杂的非线性关系使输出产量难以实现精确控制的问题,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的流量预测模型。该模型能够根据管道中压损和风速的变化来预测气力输送系统的固相颗粒流量...
针对粮食气力输送的固相流量与其影响因素之间存在复杂的非线性关系使输出产量难以实现精确控制的问题,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的流量预测模型。该模型能够根据管道中压损和风速的变化来预测气力输送系统的固相颗粒流量,通过MATLAB软件进行仿真,并与实验数据相比对。结果表明:该预测方案简便易行、预测准确。
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关键词
气力输送
颗粒群
BP神经网络
流量预测
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题名
基于BP神经网络的粮食颗粒群流量预测
被引量：
1
1
作者
胡英杰
裴旭明
张国民
霍征征
机构
郑州
轻工业学院机电工程学院
郑州大公粮食机械有限公司
出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2013年第10期1537-1541,共5页
基金
河南省科技攻关项目(102102210134)资助
文摘
针对粮食气力输送的固相流量与其影响因素之间存在复杂的非线性关系使输出产量难以实现精确控制的问题,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的流量预测模型。该模型能够根据管道中压损和风速的变化来预测气力输送系统的固相颗粒流量,通过MATLAB软件进行仿真,并与实验数据相比对。结果表明:该预测方案简便易行、预测准确。
关键词
气力输送
颗粒群
BP神经网络
流量预测
Keywords
back propagation
flow of solids
pneumatic propulsion
closed loop control systems
computer simulation
efficiency
experiments
mathematical models
MATLAB
measurements
pressure
schematic diagrams
stability
two phase flow
pneumatic transport
solid flow
BP neural network
flow prediction
分类号
TH232 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的粮食颗粒群流量预测
胡英杰
裴旭明
张国民
霍征征
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2013
1
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