本文關鍵詞：基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡電子系統(tǒng)狀態(tài)預測方法研究

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【摘要】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用面較廣的神經(jīng)網(wǎng)絡,但存在明顯缺陷:學習收斂速度慢,易陷入局部極小。遺傳算法具有良好的搜索全局最優(yōu)解的能力。為了提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型在狀態(tài)預測中的準確性,提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的狀態(tài)預測方法.利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值,然后訓練BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型以求得最優(yōu)解,并將該預測方法應用到Buck輸出電壓平均值進行有效性驗證。仿真結果表明,改進后方法具有較好的非線性擬合能力和更高的預測準確性。
【作者單位】： 海軍工程大學電子工程學院;
【關鍵詞】： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 狀態(tài)預測 遺傳算法
【分類號】：TN06;TP18
【正文快照】： 1引言電子系統(tǒng)無法正常地完成其固有的功能或者達到設計時所規(guī)定的指標,則可以認為其發(fā)生了故障[1]。電子系統(tǒng)通常由具備不同功能的特定功能電路組成,電路中的元器件種類繁多,其發(fā)生故障的因素有很多,例如工作環(huán)境的因素(溫度、濕度等)、人工操作造成的失誤、設備中的一些關鍵

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