论文摘要
本文介绍了RBF神经网络结构和原理,针对RBF神经网络在抽油机故障诊断中核函数参数的局限性,使用K-Means算法优化RBF网络中心参数,使用动态参数的PSO算法优化RNF网络权值和宽度参数,建立PSO-RBF神经网络。最后将PSO-RBF神经网络与RBF神经网络应用于抽油机故障诊断,证明了优化后的PSO-RBF神经网络在计算速度和诊断准确率上更加优秀。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 徐通,何鹏飞,刘娜娜,王睿杰
关键词: 神经网络,算法,抽油机故障诊断
来源: 广东化工 2019年09期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 石油天然气工业,自动化技术
单位: 西安石油大学机械工程学院
分类号: TE933.1;TP183
页码: 3-5
总页数: 3
文件大小: 1002K
下载量: 104
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