基于PSO-BP的阀冷却系统阀门开度分类预测模型

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摘要：针对阀冷却系统内部的复杂性与外部环境的多变性，准确预测阀门开度以适应不同工况需求的问题，提出一种基于PSO-BP的阀冷却系统阀门开度分类预测模型。利用粒子群优化（PSO）算法优化反向传播（BP）神经网络的初始权重和偏置，改善BP神经网络易陷入局部最优解和收敛速度慢的情况。采用工业现场收集的阀冷却系统实测数据对PSO-BP预测模型进行训练和验证，并与传统的BP预测模型进行仿真对比分析。（剩余6377字）

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