Aplicación de una red neuronal dinámica recursiva - Elman para la predicción del vacío del condensador. A través de un ejemplo práctico, se demuestra que este método es capaz de predecir con bastante precisión el vacío del condensador y tiene características de velocidad de entrenamiento rápida, estructura simple y alta precisión, siendo un método de predicción eficaz. Al mismo tiempo, al utilizar el algoritmo de retropropagación (BP) de redes neuronales, se producirán mínimos locales, por lo que se ha propuesto un método para optimizar los coeficientes de pesos de conexión de la red neuronal Elman utilizando el algoritmo de optimización de enjambre de partículas. Los resultados de la simulación muestran que una red neuronal Elman que utiliza el algoritmo de optimización de enjambre de partículas puede construir un modelo de predicción más preciso del vacío del condensador.

Condensador; Vacío; Red neuronal; Algoritmo de optimización de enjambre de partículas; Modelado