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Modeling of hydraulic turbine systems based on a Bayesian-Gaussian neural network driven by sliding window data
  • ISSN号：1001-1390
  • 期刊名称：《电测与仪表》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.52[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]School of Electric & Automation Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210042, China, [2]Department of Automation, Wuhan University, Wuhan 430072, China
  • 相关基金：Project （Nos. 60704024 and 60772107） supported by the National Natural Science Foundation of China
作者： Yi-jian LIU[1], Yan-jun FANG[2], Xue-mei ZHU[1]
关键词： 高斯神经网络, 数据驱动, 滑动窗口, 轮机系统, 贝叶斯, 建模, 粒子群优化算法, 非线性特性, Bayesian-Gaussian neural network （BGNN）, Hydraulic turbine, Modeling, Sliding window data
中文摘要：

E-mail： liuyijian_2002@ 163.com

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期刊信息
  • 《电测与仪表》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:哈尔滨电工仪表研究所
  • 主办单位:哈尔滨电工仪表研究所
  • 主编：刘献成
  • 地址：哈尔滨市松北区创新路2000号
  • 邮编：150028
  • 邮箱：dcyb@vip.163.com
  • 电话：0451-86693434 86611021
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-1390
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1202/TH
  • 邮发代号:14-43
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:15546