基于BP神经网络的水力旋流器工作参数的预测研究的中期报告_第1页
基于BP神经网络的水力旋流器工作参数的预测研究的中期报告_第2页
基于BP神经网络的水力旋流器工作参数的预测研究的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于BP神经网络的水力旋流器工作参数的预测研究的中期报告中期报告一、研究背景和意义水力旋流器是一种用来处理水体流动的设备，被广泛应用于河道、水库、水文站等各类水文监测场合。水力旋流器的工作参数对于其处理效果具有重要影响，但是其预测较为困难。利用BP神经网络对水力旋流器工作参数进行预测，可以提高水力旋流器的处理效果，具有重要的理论和应用意义。二、研究目的和内容本研究的目的是建立基于BP神经网络的水力旋流器工作参数预测模型，通过建立合理的神经网络模型，预测水力旋流器的流量、压力、角速度等参数，提高水力旋流器的处理效果。具体研究内容包括以下几个方面：1.搜集水力旋流器的相关数据，并进行数据的预处理。2.建立BP神经网络模型，并根据实际情况选择合适的输入变量和输出变量。3.设计实验方案，对神经网络模型进行训练和验证。4.对模型进行性能评估，分析模型的优点和不足之处，并提出改进方案。三、研究进展和存在的问题目前，我们已经完成了数据的搜集和预处理工作，并根据实际情况选择了输入变量和输出变量，具体如下：输入变量：旋流器进口流量、旋流器进口压力、旋流器进口角速度、旋流器进口排水口位置。输出变量：旋流器出口流量、旋流器出口压力、旋流器出口角速度。我们利用Matlab软件建立了BP神经网络模型，并进行了训练和验证。但是在模型的建立和训练过程中，我们也遇到了一些问题。具体如下：1.数据量不足：由于水力旋流器的工作参数受到许多因素的影响，需要收集大量的数据进行训练，数据量不足可能影响到模型的准确性。2.神经网络模型复杂度调整问题：在模型的建立过程中，需要根据训练结果不断调整模型的复杂度，以达到最优的预测效果。3.过拟合和欠拟合问题：在进行神经网络模型的训练过程中，需要防止过拟合和欠拟合的产生，保证模型的泛化能力。四、下一步研究计划下一步，我们将通过增加数据量、调整模型复杂度、优化训练算法等方式，进一步提高BP神经网络模型的预测效果。具体的计划如下：1.继续收集水力旋流器的相关数据，扩大数据集，提高模型的准确性。2.针对过拟合和欠拟合问题，采取正则化、降低学习率等方法，保证模型的泛化能力。3.调整神经网络模型的结构，优化训练算法，提高模型的预测精度。五、参考文献1.陈军，胡建华.基于BP神经网络的水力旋流器水力特性预测研究[D].南昌航空大学,2014.2.董阳，焦雪雁.基于BP神经网络的水力旋流器水力特性分析[J].江苏水利,2018,39(1):49-52.3.纪德民，王志

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论