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针对水电设备管理的特点,确定了BP神经网络模型预测设备运行状态的架构,利用企业设备管理信息系统中的样本数据采用动量因子法对该模型进行了学习训练,得到了水电设备运行状态评估的预测模型. 实例验证表明该模型可以有效地进行水电设备状态评估.
水电设备运行状态的 BP 神经网络评估法
【摘 要】
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针对水电设备管理的特点,确定了BP神经网络模型预测设备运行状态的架构,利用企业设备管理信息系统中的样本数据采用动量因子法对该模型进行了学习训练,得到了水电设备运行状
【机 构】
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河北西柏坡发电有限责任公司,东南大学自动化学院
【出 处】
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水电与新能源
【发表日期】
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2015年12期
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