基于改进BP神经网络的航空液压油软测量

摘要

BP神经网络越来越多地被应用于软测量建模中,与传统方法相比,BP神经网络进行信息处理可以减少数据的分析和建模工作,但也存在易于陷入局部最小值和初始权值随机选取的缺陷问题;为了解决传统BP神经网络存在的缺陷,文中在数据预处理过程中引入主成分分析法(PCA),在BP网络输入权值时引入遗传算法(GA),最终达到弥补BP神经网络缺陷的目的;详细介绍了改进算法的流程与步骤,将改进的BP神经网络应用于航空液压油的软测量,先是对航空液压油软测量参数进行分析,包括辅助变量的选择和数据预处理,然后进行基于改进型BP神经网络的建模与仿真实验;实验结果表明,基于改进BP神经网络的航空液压油软测量效果优于传统神经网络,具有更强的泛化能力,因此可进行更广泛的应用.