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。
技术关键词
轴流冷却风扇
效率预测方法
BP模型
车用
BP神经网络模型
仿真模型
叶片安装角
数据
计算误差
优化BP神经网络
神经网络输出层
神经网络特征
遗传算法优化
风扇参数
节点数