基于GA-BP模型的油液光谱预测  

Oil Spectral Prediction Based on GA-BP Model

作　　者：张竹慧 段东立[1] 

机构地区：[1]武警工程大学装备工程学院,陕西西安710086

出　　处：《无线互联科技》2015年第5期84-86,共3页Wireless Internet Technology

基　　金：自然科学基金资助项目;项目编号:71401178;中国卫星海上测控部重点实验室基金资助项目;项目编号FOM2014OF016

摘　　要：根据BP神经网络在时间序列预测中的优缺点,文章采用遗传算法(GA)优化神经网络的初始权、阈值,并利用优化后的神经网络模型(GA-BP)预测发动机油液光谱参数。首先对8组样本进行训练,然后进行预测,并同BP模型预测结果比较,证明GA-BP模型预测误差小,预测精度高,具有一定的应用价值。Based on BPNN Prediction Model,this paper use GA algorithm to optimize the weight of BPNN, by which we predicts the oil spectral. After training 8 pairs of samples and comparing the results with the prediction of single BP, it showes that GA-Bp model is more accurate.

关 键 词：油液光谱 神经网络 遗传算法 预测 

分 类 号：TE626.3[石油与天然气工程—油气加工工程] O657.3[理学—分析化学]