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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用：99美元
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粒子群算法与径向神经网络相结合的凝汽器真空预测模型
, PP. 72-76
Keywords: 凝汽器,真空,pso,rbf,软测量,预测模型
Abstract:
以聚类法的径向神经网络(rbf)为主,介绍了rbf的输入层、隐层和输出层之间的实现细节,给出各个部分的矩阵匹配要求,采用粒子群算法(pso)寻找rbf模型中的基宽和输出层权值，并给出了具体实现过程,建立了凝汽器真空软测量模型。以300mw机组凝汽器系统的实际运行数据为例对该模型进行训练,通过凝汽器真空预测值与实际值的对比,验证了该模型对凝汽器运行状态判断的准确性,为其故障诊断提供了参考依据。
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