【摘 要】
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引入非线性敏感因子、动量因子以及学习步长动态修正的思想,对传统BP算法进行了改进,提出了广义误差反向传播神经网络(Generalized Back Propagation NN,简称GBPNN)算法,建立
【出 处】
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中国化工学会2001年石油化工学术年会
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引入非线性敏感因子、动量因子以及学习步长动态修正的思想,对传统BP算法进行了改进,提出了广义误差反向传播神经网络(Generalized Back Propagation NN,简称GBPNN)算法,建立了五种GBP模型.分别对润滑油100℃运动粘度(ν<,100>)和润滑油的配方组成进行了预测.预测结果的误差分别为:润滑油(ν<,100>)的绝对误差(AD)在±0.1mm<2>/s范围内,相对误差(RD)在±1.5﹪范围内;润滑油调合各组份质量分数的绝对误差在±1.2﹪范围内,相对误差在±2.0﹪范围内.结果表明BP神经网络预测误差能满足试验要求,预测精度优于常规非线性回归方程(分别为:ν<,100>的AD在±0.5mm<2>/s范围内,RD在±4.0﹪范围内;组份含量AD在±3.0﹪范围内,RD在±4.0﹪范围内).为润滑油调合和相关数据的计算提供了一种新方法.
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