基于布谷鳥搜索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微波加熱溫度預(yù)測模型
本文關(guān)鍵詞: 微波工業(yè)加熱 溫度預(yù)測 泛函連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 布谷鳥搜索算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 出處:《重慶大學(xué)學(xué)報》2017年03期 論文類型:期刊論文
【摘要】:微波加熱是一種與被加熱物直接相互作用的選擇性加熱方式,具有清潔、節(jié)能、減排等特點。針對工業(yè)物料作為微波加熱負載時,其溫度非線性變化的特點,以微波工業(yè)加熱過程中的多維、海量參數(shù)為研究對象,基于泛函接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取樣本數(shù)據(jù)的深度特征,提出了一種基于布谷鳥搜索算法,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù),建立了以"數(shù)據(jù)驅(qū)動"為手段微波加熱工業(yè)物料溫度模型。仿真實驗結(jié)果證明了所提出模型的準確性、實時性。
[Abstract]:Microwave heating is a kind of selective heating mode with direct interaction with heated materials, which has the characteristics of cleaning, energy saving, emission reduction and so on. Taking the multidimensional and massive parameters in microwave industrial heating process as the research object, based on the functional neural network model to extract the depth characteristics of the sample data, a cuckoo search algorithm based on the Cuckoo algorithm is proposed. By optimizing the network parameters of BP neural network, a "data-driven" microwave heating model for industrial material temperature is established. The simulation results show that the proposed model is accurate and real-time.
【作者單位】: 重慶電子工程職業(yè)學(xué)院物聯(lián)網(wǎng)學(xué)院;重慶大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】:國家重點基礎(chǔ)研究973課題資助項目(2013CB328903)~~
【分類號】:TN015;TP183
【正文快照】: 面對日益增加的能量損耗以及嚴重的環(huán)境污染,節(jié)能減排已成為中國的基本國策,改變現(xiàn)有的以煤、石油為主的化石燃料加熱方式,使用清潔能源刻不容緩。微波[1]是一種清潔能源,可以通過使用電能的方式產(chǎn)生,可用于眾多工業(yè)熱處理領(lǐng)域。相較于傳統(tǒng)加熱方式,微波能在眾多工業(yè)領(lǐng)域顯露
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,本文編號:1450312
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