一种基于BP神经网络全特性曲线函数的逼近方法

摘要

本发明提出一种基于BP神经网络全特性曲线函数的逼近方法，所述方法包括步骤1、对水泵水轮机模型试验全特性曲线样本数据进行采集；步骤2、对采集后的数据进行归一化和延拓处理；步骤3、建立起三层BP神经网络对处理后的数据进行训练，获得了理想的网络，完成了对水泵水轮机全特性非线性关系的逼近，从而将训练后得到的数据绘制成空间曲面。本发明利用BP神经网络进行拟合，具有精度高、泛化能力强且满足曲面连续可导等特点。