本文選題：人工免疫網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測　出處：《工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)》2015年06期

【摘要】：在分析、比較針對機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)各種預(yù)測模型及方法的基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型,通過免疫網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)與免疫規(guī)劃,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與學(xué)習(xí),得出人工免疫網(wǎng)絡(luò),建立了基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的中長期預(yù)測模型.通過某汽輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)中長期預(yù)測的應(yīng)用,結(jié)果表明,該方法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基網(wǎng)絡(luò)(RBF)模型預(yù)測方法相比,具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力且預(yù)測效果好,可實(shí)現(xiàn)對機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測預(yù)報(bào),為預(yù)知維修奠定技術(shù)基礎(chǔ).
[Abstract]:On the basis of analyzing and comparing various prediction models and methods for mechanical running state, a prediction model based on artificial immune network is proposed in this paper.The neural network system is designed and studied, the artificial immune network is obtained, and the medium and long term prediction model based on the artificial immune network is established.The results show that the proposed method is more adaptive and effective than the traditional BP neural network and radial basis function network (RBF) model.It can predict the running state of machinery and lay a technical foundation for predicting maintenance.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;西安思源學(xué)院商學(xué)院;
【基金】：科技支疆項(xiàng)目(201491124)~~
【分類號】：TP18;TM311

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1729480