关键词
基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
作者: 刘超   熊静   来源: 农业装备与车辆工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  
描述: 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。提出了一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型,用来准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势;通过准确预测航空发动机输出
基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
作者: 刘超   熊静   来源: 农业装备与车辆工程 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 数据预测   航空发动机   粒子群算法   NARX神经网络  
描述: 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。提出了一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型,用来准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势;通过准确预测航空发动机输出
基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
作者: 瞿红春   林文斌   许旺山   郭龙飞   来源: 中国民航大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 基线挖掘   航空发动机   粒子群算法   混沌   Elman神经网络  
描述: 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛
基于协同进化粒子群算法航空发动机多管路布局优化
作者: 于雷   来源: 电子设计工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   协同进化算法   粒子群算法   多管路布局   路径规划  
描述: 航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子群算法
基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
作者: 瞿红春   林文斌   许旺山   郭龙飞   来源: 中国民航大学学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 基线挖掘   航空发动机   粒子群算法   混沌   Elman神经网络  
描述: 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛
基于协同进化粒子群算法航空发动机多管路布局优化
作者: 于雷   来源: 电子设计工程 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   协同进化算法   粒子群算法   多管路布局   路径规划  
描述: 航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子群算法
基于协同进化粒子群算法航空发动机多管路布局优化
作者: 于雷   来源: 电子设计工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   协同进化算法   粒子群算法   多管路布局   路径规划  
描述: 航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子群算法
基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
作者: 瞿红春   林文斌   许旺山   郭龙飞   来源: 中国民航大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 基线挖掘   航空发动机   粒子群算法   混沌   Elman神经网络  
描述: 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛
基于协同进化粒子群算法航空发动机多管路布局优化
作者: 于雷   来源: 电子设计工程 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   协同进化算法   粒子群算法   多管路布局   路径规划  
描述: 航空发动机外部含有多条管路,管路路径之间的相互干扰,影响着管路的整体敷设效果。针对多管路布局问题,以管路长度最小化和平滑度最优为优化目标,结合粒子群算法和协同进化思想,提出了一种基于协同进化粒子群算法
基于混沌PSO_Elman网络的航空发动机基线挖掘
作者: 瞿红春   林文斌   许旺山   郭龙飞   来源: 中国民航大学学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 基线挖掘   航空发动机   粒子群算法   混沌   Elman神经网络  
描述: 为提高发动机基线的拟合精度,提出经混沌粒子群优化的Elman神经网络模型。利用混沌算法改进粒子群算法(PSO)的位置公式,以解决局部最优问题。利用非线性递减函数改进PSO粒子的速度公式,以解决收敛
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