《表7 预测值和计算值对比及误差分析》

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《基于径向基神经网络与粒子群算法的双叶片泵多目标优化》

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式中P为输入向量；T为输出向量；GOAL为均方误差，取值为0.001；SPREAD为RBF函数分布密度，取值2；MN为神经元最大数目；DF为训练过程的显示频率。将表5的数据输入Matlab的RBF神经网络主程序中并运行，得到图2和图3，即为经过训练后的RBF神经网络的预测值与CFX计算值的对比。预测值与计算值有差异，但从直观上能看出误差较小[20]。为验证此次神经网络训练的可靠性，采用Matlab的rand函数随机生成5组优化参数，并将由神经网络产生的预测值与CFX计算值进行对比。表6是随机生成的5组结构参数，表7是神经网络预测值与CFX计算值对比及误差分析。经误差分析可知扬程最大误差为3.94%，效率最大误差为1.76%，均在工程许可范围内。