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摘要：本发明公开了基于GA‑BP神经网络的车用轴流冷却风扇流量、效率预测方法，涉及车用轴流冷却风扇技术领域。本发明至少包括：S1：搭建车用轴流冷却试验风扇与仿真模型；S2：数据采集与提取；S3：数据预处理S4：设置BP神经网络参数；S5：利用遗传算法优化BP神经网络参数；S6：基于GA算法优化所述BP神经网络模型；S7：验证GA‑BP模型，探究模型可用性；S8：获得预测值。本发明以轴流冷却风扇的流量、效率为研究对象，在选取合适的神经网络特征输入量与输出量之后，将获得的特征量的数据代入神经网络中进行训练，训练完成的神经网络在测试集上展现了良好的预测精度与泛化性，该方法大大减少了计算车用轴流冷却风扇的流量、效率的时间。
主权项：1.基于GA-BP神经网络的车用轴流冷却风扇流量、效率预测方法，其特征在于：至少包括以下步骤：S1：车用轴流冷却试验风扇与仿真模型，车用轴流冷却试验风扇需要通过试验与验证仿真模型的合理性，仿真模型合理性验证后，通过对模型的仿真，可以得到各种风扇参数下对应的风扇流量、效率；S2：数据采集与提取，所述数据采集与提取包括两种方案，用于获取车用轴流冷却试验风扇或仿真模型的参数数据以及流量、效率数据；S3：数据预处理，将样本数据进行归一化处理，避免因样本数据差值过大引起的网络训练收敛过慢的问题；S4：设置BP神经网络参数，构建BP神经网络模型；S5：利用遗传算法优化BP神经网络参数，选择合适的种群规模、交叉操作概率、变异操作概率以及最大进化迭代次数，通过遗传算法寻找BP神经网络的最优初始阈值、权值，使BP神经网络能克服初始阈值、权值随机选择的缺陷，以最优解开始训练、迭代，得到最终预测结果；S6：基于GA算法优化所述BP神经网络模型，获得初始GA-BP模型；S7：验证GA-BP模型，探究模型可用性；S8：采用最优的GA-BP模型预测得到车用轴流冷却风扇流量和效率数据，即为获得预测值。
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百度查询： 重庆理工大学 基于GA-BP神经网络的车用轴流冷却风扇流量、效率预测方法
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