【摘 要】
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采用数据分组处理(Group Method of Data Handing,GMDH)的神经网络分类方法,建立4190ZLC船用四冲程增压柴油机性能预测的数学模型.针对船用中速柴油机运行状况,考虑到其影响运
【基金项目】
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福建省自然科学基金资助项目(2012J01230)
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采用数据分组处理(Group Method of Data Handing,GMDH)的神经网络分类方法,建立4190ZLC船用四冲程增压柴油机性能预测的数学模型.针对船用中速柴油机运行状况,考虑到其影响运行状态的因素,结合实验数据进行4190ZLC船用柴油机性能的预测及仿真分析.该模型解决了神经网络结构较大,计算耗时较长的问题.将该模型与BP(Back-Propagation,BP)前馈神经网络仿真结果进行比较,结果表明其仿真效果好于BP神经网络模型,并且该神经网络能较好地满足柴油机性能预测仿真的需求.
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