一种优化神经网络的风机噪音预测方法
基本信息
| 申请号 | CN201810201400.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN108428012B | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN108428012B | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06N3/02（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘梦安;杨奇;阳吉初;翟方志;侯志泉;屈小章 | 申请（专利权）人 | 株洲联诚集团控股股份有限公司 |
| 代理机构 | 长沙七源专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 郑隽;吴婷 |
| 地址 | 412001湖南省株洲市石峰区田心北门 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种优化神经网络的风机噪音预测方法，本发明主要通过对输入神经元数目和隐藏层神经元数目的联合控制提高风机噪音预测精度和神经网络的泛化能力。本发明基于相关性分析将风机样本中的输入参数对输出参数影响的重要性进行排序，根据训练精度和预测精度确定输入层神经元数目范围与最佳输入层神经元数目。利用相关性分析有效减少输入神经元数目，降低了最优神经网络结构的构建难度。本发明利用最佳隐藏层神经元数目来确定最优神经网络结构，有效避免了过拟合和欠拟合，提高训练精度的同时也改善了预测精度和泛化能力。 |
