旋转机械的遗传算法优化神经网络预测模型

摘要

趋势预测是实现旋转机械先进的预知维护的关键技术,神经网络模型预测是实现趋势预测的新途径。当前旋转机械状态预测神经网络对环境的适应性较差、预测精度较低。针对这个问题,提出了一种在线自适应趋势预测方法。利用遗传算法(GA)的并行搜索能力对BP网络结构参数进行动态优化。改进后的预测模型能够根据不同条件对结构参数进行动态优化,取得了较理想的在线预测效果。