發(fā)布時間：2023-09-13 23:15

　　為了實現(xiàn)對低真空管道中運行列車的最大阻力預(yù)測研究,本文采用數(shù)值仿真和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法。選取不同阻塞比、運行速度和管道壓力,利用流體仿真軟件計算100種運行工況下列車的最大阻力;以96組仿真數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本,選取RBF和BP兩種三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),經(jīng)多次調(diào)試確定最佳隱層神經(jīng)元數(shù)目,利用訓(xùn)練函數(shù)訓(xùn)練兩種預(yù)測模型;利用隨機選取的4組驗證樣本驗證兩種網(wǎng)絡(luò)模型。研究表明:RBF和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能較好的預(yù)測列車在真空管道中運行的最大阻力,其中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值的最大誤差不高于5%,相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),RBF預(yù)測精度更優(yōu)。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
1 數(shù)值仿真
    1.1 控制方程
    1.2 模型建立
    1.3 邊界定義
    1.4 計算工況及結(jié)果
2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
3 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測驗證
    3.1 樣本準(zhǔn)備
    3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練
        (1)RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。
        (2)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。
    3.3 預(yù)測結(jié)果分析
4 結(jié)論



本文編號：3846098