10.3969/j.issn.2095-2163.2023.04.033
基于MEA-BP神经网络的印刷车间能耗预测
随着制造业的发展,能源需求日益增大,实现节能减排刻不容缓.针对印刷车间的能耗的复杂性,提出了利用MEA算法改进的BP神经网络模型作为解决能耗预测的办法.MEA算法利用算法解空间内多个子群体共同寻找最优值个体,采用"趋同"以及"异化"的有机结合,输出最优个体,解码得到网络的权值和阈值,建立了MEA-BP神经网络预测模型.可以有效地改善BP神经网络的收敛率和泛化能力,保证了权值和阈值的全局代表性.经模拟试验,实验证明了MEA-BP神经网络具有较好的预测精度,能够较好地运用在印刷车间能耗的预测方面.
能耗预测、BP神经网络、MEA算法
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TP183(自动化基础理论)
2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
191-195
