| 专利号 | 2019104984479 | 申请日 | 2019-06-10 | 专利名称 | 基于神经网络的涡旋式复合机流量转矩预测方法及系统 |
| 授权日 | 2022-04-15 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李珂;曲超;张承慧;郑天友 |
| 主分类号 | G06Q10/04 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于神经网络的涡旋式复合机流量转矩预测方法及系统，该方法包括以下步骤：分析涡旋式复合机相关变量，选取合适的输入输出变量；选择合适的神经网络结构进行建模，生成神经网络模型；对神经网络模型进行训练，利用训练后的神经网络模型预测涡旋式复合机的流量和输出转矩。本发明在物理定律的基础上推导出基本模型，选择合适的用于训练网络的输入变量，然后通过实验数据与智能算法进行输出预测，大大简化了原有的机理模型，减低了建模的难度，提高了涡旋式复合机流量转矩预测的准确度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
