%0 Journal Article
%T 基于粒子群优化算法的elman神经网络凝汽器真空模型
%A 张海
%A 浦健
%A 张啸澄
%J 热力发电
%P 7-11
%D 2010
%X 将一种动态递归网络――elman神经网络应用到凝汽器真空预测。通过实例计算，表明该方法能够较准确地预测凝汽器真空，并具有训练速度快、结构简单、精度高的特点，是一种行之有效的预测方法。同时，对反向传播（bp）神经网络算法会出现局部极小值，提出了利用粒子群优化算法的全局寻优能力优化elman神经网络连接权值系数的方法。仿真结果表明，利用粒子群优化算法的elman神经网络可以建立精度更高的凝汽器真空预测模型。
%K 凝汽器
%K 真空
%K 神经网络
%K 粒子群优化算法
%K 仿真
%U http://rlfd.paperopen.com//oa/darticle.aspx?type=view&id=201004003