matlab神经网络43个案例分析 第12章1

本章节以“估算物理量”为主题，讨论了利用Matlab神经网络进行各类物理量估算的案例。具体来说，第一部分介绍了基于神经网络的物理量估算的基本原理和步骤，包括神经网络的结构选择、训练数据的准备、神经网络的训练和验证等。在此基础上，第二部分列举了三个具体的案例：

1、垂直式自动钻机重载自动卸料故障诊断

本案例基于一个基于垂直式自动钻机的卸料故障数据集进行，通过构建一个BP神经网络来对自动卸料故障进行诊断。具体来说，该神经网络包括两个隐藏层，输入层和输出层，使用前馈神经网络训练算法进行训练。通过实验表明，该方法对于诊断模型的精度和可靠性都有一定的提升。

2、混凝土早期脱模强度预测

本案例基于一组混凝土早期脱模强度预测的数据集进行，通过构建一个Elman神经网络模型来进行强度预测。具体来说，该神经网络模型包括一个输入层、一个循环连接层和一个输出层组成，使用L-M算法进行训练。该预测模型的结果明显优于传统的脱模强度预测方法。

3、壁式风扇噪声预测

本案例基于一组壁式风扇噪声预测的数据集进行，通过构建一个全连接神经网络模型来进行噪声预测。该模型包括三个隐藏层和一个输出层，使用BFGS算法进行训练。通过实验表明，该方法能够精确地预测壁式风扇的噪声水平，具有一定的工程应用价值。

总之，本章节的三个案例均展示了Matlab神经网络在估算物理量上的优异表现，为实际工程问题的解决提供了新的思路和方法。

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