5)根据正弦混沌映射改进的SSA算法更新麻雀位置;6)确定算法是否满足停止条件.如果满足停止条件,则输出最优权重和偏差;如果不是,返回步骤4继续执行算法;7)将得到的最优权重ω和偏差b作为SineSSABP模型的最终权重和偏差,利用优化后的SineSSABP模型进行电机转子故障诊断.仿真结果表明,优化后的BP神经网络具有更高的分类...
基于Sine-SSA-BP 神经网络模型的风机叶根载荷预测Renewable Energy (1671-5292)张良何山艾纯玉
(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测.结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型.经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型...
Through simulation experiments, the Sine-SSA-BP prediction results are compared with the results of the standard BP neural network prediction load, which verifies the accuracy and effectiveness of the prediction method. It shows that this method can reduce the prediction error, has good stability ...