一种基于改进BP神经网络的离心泵性能参数预测方法

摘要

一种基于改进BP神经网络的离心泵性能参数预测方法，属于离心泵性能预测技术领域。它包括以下步骤：一、确认输入、输出参数个数，建立离心泵参数训练样本；二、根据经验公式结合试凑法确定BP网络结构；三、输入训练样本对BP网络进行训练；四、采集离心泵的实测数据，按步骤一将数据进行归一化处理，然后再将处理数据输入到步骤三中已完成的训练的改进BP神经网络中，得到输出值并对其进行反归一化处理即可。本发明采用与BP神经网络相结合的离心泵性能预测方法，使得离心泵的性能参数预测更加快速，精度更高，为离心泵的工程应用以及理论设计提供更准确高效的数据基础；解决了目前离心泵性能测试的费时费力以及数值模拟计算精度不高问题。