基于RBF神经网络的单元机组负荷系统建模研究

采用径向基函数(RBF)神经网络进行多变量系统的建模研究。将正规化正交最小二乘(ROLS)算法扩展到多输入多输出系统,建立多变量系统的RBF神经网络模型。对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结果表明,用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是有效的,具有较高的辨识精度和较好的泛化能力。