《一種改進的BP神經網路算法及其在集中供熱系統中的套用》是趙利民撰寫的一篇論文。
基本介紹
- 中文名：一種改進的BP神經網路算法及其在集中供熱系統中的套用
- 作者：趙利民
- 論文來源：吉林大學
- 發表時間：2012-12-01
- 分類號：TP183;TU995
論文摘要,引文格式,
論文摘要
近幾年，集中供熱系統得到了普遍的套用，這是因為集中供熱能夠提高能源利用率、節約能源。因此，本文改進了BP神經網路算法，並根據BP算法的特點將其套用到集中供熱套用系統中。本文首先對BP算法的學習率進行改進，使學習率可以根據誤差函式的變化進行自髮式的調整，進而能夠使得學習率在BP算法的每一步中不失穩定性，卻能夠保持相對較大的值；然後為了克服誤差函式的魯棒性不足的特點，採用忽略樣本中的“異常值”的策略，同時，依據誤差的方差和的平均值得到誤差估計，加快BP算法的收斂速度；最後，為了避免BP算法最終陷入局部極小，對誤差函式進行修正，判斷標準是BP算法在多次學習後是否穩定收斂於一個相對較小的閾值。本文對BP算法各個改進點加以研究後，綜合設計了算法的實現程式。而且，依據算法實現結果，與傳統的BP算法進行比較，證明本文改進的算法在準確度上具有一定的優勢。本文依據改進的BP神經網路算法，設計實現了一個集中供熱套用系統。該系統首先實現了輸入數據以及理想期望值的輸入工作；然後，對輸入數據進行處理，經過BP神經網路算法的學習訓練過程，最終能夠得到一個與期望值相對接近的供熱方案；最後，將得到的套用結果輸出。在集中供熱套用系統的設計實現中，本文實現了相對友好的用戶互動界面。本文基於改進的BP神經網路算法設計了集中供熱套用系統，經過試驗證明本套用系統可以得到一個相對理想的供熱方案。經過多次對比分析，證明其在與某同類的集中供熱系統的準確度比較中，具有一定的優勢。最後，本文分析基於改進的BP神經網路算法的集中供熱套用系統的優缺點，並對其中的缺點做出展望，將在後續的工作中加以完善。
引文格式
趙利民. 一種改進的BP神經網路算法及其在集中供熱系統中的套用[D].吉林大學,2012.
