由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的能量函數(shù)形式單一、調(diào)整不便、算法收斂速度慢、計算精度低等缺陷,在工程實踐中很難使用。本文將可調(diào)整的參數(shù)添加到能量函數(shù)中,使其具有可調(diào)整參數(shù)的能量函數(shù),以此改良了BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法。將改進的算法應用于特定的熱控實例中執(zhí)行模擬實驗,實驗結(jié)果表明算法的收斂速度和收斂精度都得到了提高,仿真實驗證實了改進方案的可行性。 

【文章來源】：電氣傳動自動化. 2020,42(03)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 BP算法能量函數(shù)的改進
2 實驗測試
    2.1 模型構建
    2.2 預測家用太陽能熱水器耗電時長
3 結(jié)語



本文編號：3192790