基于MEA-BP神经网络的压气机特性曲线预测

摘要

针对燃气轮机建模过程中压气机特性曲线的预测在非设计工况条件下精度较低和泛化能力较差的问题,提出了一种基于思维进化算法(MEA)的BP神经网络预测模型。该模型融合了MEA全局寻优的能力,在神经网络的权值和阈值范围内,通过MEA的“趋同”和“异化”操作,得到全局最优解并将其应用于BP神经网络的初始值,进而通过迭代得到最优输出预测曲线。预测结果表明:与独立的BP神经网络相比,MEA-BP神经网络的预测结果具有更好的精度和泛化能力,相对误差也降低了很多。可见,该方法适用于压气机特性曲线的预测,有助于压气机的实际运行分析,为燃气轮机的整体建模打下了较好的基础。