MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

人工智能 | 更新时间：2022-06-24

- MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法
- Prediction Method of Pressure Pulsation Based on BP Neural Network Optimized by MEA
- 软件导刊 2022年21卷第6期页码：31-35
- 作者机构：
  
  昆明理工大学冶金与能源工程学院，云南昆明 650093
- 作者简介：
  
  陈家焕（1996-），女，昆明理工大学冶金与能源工程学院硕士研究生，研究方向为水力机组稳定与控制
  曾云（1965-），男，博士，昆明理工大学冶金与能源工程学院教授、博士生导师，研究方向为水力机组分析与控制策略。本文
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52079059;5189007)
- DOI：10.11907/rjdk.211941
  中图分类号：
扫描看全文
陈家焕,曾云,邓育林等.MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法[J].软件导刊,2022,21(06):31-35.

CHEN Jia-huan,ZENG Yun,DENG Yu-lin,et al.Prediction Method of Pressure Pulsation Based on BP Neural Network Optimized by MEA[J].Software Guide,2022,21(06):31-35.
陈家焕,曾云,邓育林等.MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法[J].软件导刊,2022,21(06):31-35. DOI： 10.11907/rjdk.211941.

CHEN Jia-huan,ZENG Yun,DENG Yu-lin,et al.Prediction Method of Pressure Pulsation Based on BP Neural Network Optimized by MEA[J].Software Guide,2022,21(06):31-35. DOI： 10.11907/rjdk.211941.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于BP神经网络的桥梁损伤识别研究

一种基于Wi-Fi的室内人员辨识模型

基于机器学习的上海市空气质量预测方法研究

基于粒子群优化BP神经网络的新冠肺炎疫情预测

基于集成学习模型的糖尿病患病风险预测研究