【摘 要】
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针对传统小波神经网络的问题,提出了一种基于模拟退火粒子群算法优化小波神经网络并用于汽轮机故障诊断。先使用模拟退火粒子群算法对小波神经网络的参数进行初步优化,再用小
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院,同济大学电子与信息工程学院,上海发电过程智能管控工程技术研究中心
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针对传统小波神经网络的问题,提出了一种基于模拟退火粒子群算法优化小波神经网络并用于汽轮机故障诊断。先使用模拟退火粒子群算法对小波神经网络的参数进行初步优化,再用小波神经网络进行二次优化训练。实验结果表明,所提出的SA-PSO-WNN算法与WNN、PSO-WNN算法相比,网络的训练速度更快,全局搜索能力更强,网络的泛化能力更好,具有很好的实用价值。
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