基于粒子群优化BP神经网络的电子膨胀阀流量特性预测

摘要

本发明公开了基于粒子群优化BP神经网络的电子膨胀阀流量特性预测，包括以下步骤：获取实验数据样本并进行预处理；构建BP神经网络拓扑结构；采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值；将优化后的初始权值和阈值输入到BP神经网络进行样本的训练和测试；将训练完成的神经网络进行不同工况下的流量特性预测。该发明的优越性在于采用了一种BP神经网络的方法预测电子膨胀阀流量特性，采用了粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，改善了BP神经网络收敛速度慢甚至不收敛或者陷入局部极小值的缺陷，方法便捷高效，流量预测准确。