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上传时间: 2011-06-23
详细说明： 一个基于预期泵优化算法的人工神经网络。存储思想在这里被提了出来。 短期预定和实时状态是一个约束优化的问题。 当与其他种类i的资源协调时它变得更加复杂。 计算时间通常是很长的，并且操作条件也总是改变。 因此希望有一个快速且实用的方法。 ANN是一种信号处理设备，代表函数从输入空间到输出空间的映射。 通过训练过程，多层的前馈和神经网络可以实时的精确的接近连续函数。 在这里三层前馈ANN和改进型的BP算法被采取用来解决泵存储预定的问题。通过 (OPS)可以得到一套ANN训练数据。 本文描述如何选择和组织输入数据和如何训练ANN。 现有的例子和与传统方法的比较做可得出，用ANN可以获得快速和精准的存储表。
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