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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了基于GA‑BP神经网络的矩形窄通道CHF预测方法，包括：基于典型矩形窄通道CHF数据，对所述矩形窄通道CHF数据进行采样，并采用窄通道CHF经验关系式，获得部分伪数据，利用实验数据与所述部分伪数据构建CHF数据库；构建BP神经网络模型，基于GA算法优化所述BP神经网络模型，获得初始GA‑BP模型；利用所述CHF数据库中的训练样本对所述初始GA‑BP模型训练，获得优化后的GA‑BP模型；选取所述CHF数据库的数据，输入所述优化后的GA‑BP模型，完成对矩形窄通道CHF的预测。本发明实现对矩形窄通道CHF的精准预测，提高了GA‑BP神经网络预测精度。
主权项：1.基于GA-BP神经网络的矩形窄通道CHF预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于典型矩形窄通道CHF数据，对所述矩形窄通道CHF数据进行采样，并采用窄通道CHF经验关系式，获得部分伪数据，利用实验数据与所述部分伪数据构建CHF数据库；构建BP神经网络模型，基于GA算法优化所述BP神经网络模型，获得初始GA-BP模型；利用所述CHF数据库中的训练样本对所述初始GA-BP模型训练，获得优化后的GA-BP模型；选取所述CHF数据库的数据，输入所述优化后的GA-BP模型，完成对矩形窄通道CHF的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 基于GA-BP神经网络的矩形窄通道CHF预测方法
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