热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2004年
10期
15-18
,共4页
神经网络%LM算法%回热系统%故障诊断%热力系统%加热器
神經網絡%LM算法%迴熱繫統%故障診斷%熱力繫統%加熱器
신경망락%LM산법%회열계통%고장진단%열력계통%가열기
对火电厂回热系统的故障进行分析,提出了基于Levenberg-Marquardt神经网络算法的回热系统故障诊断模型,其算法是梯度法与高斯-牛顿法的结合.仿真结果表明,该模型显著缩短了训练时间,降低了跟踪误差,具有很高的准确性,优于常规BP神经网络算法模型,适合用于在线学习与监测.
對火電廠迴熱繫統的故障進行分析,提齣瞭基于Levenberg-Marquardt神經網絡算法的迴熱繫統故障診斷模型,其算法是梯度法與高斯-牛頓法的結閤.倣真結果錶明,該模型顯著縮短瞭訓練時間,降低瞭跟蹤誤差,具有很高的準確性,優于常規BP神經網絡算法模型,適閤用于在線學習與鑑測.
대화전엄회열계통적고장진행분석,제출료기우Levenberg-Marquardt신경망락산법적회열계통고장진단모형,기산법시제도법여고사-우돈법적결합.방진결과표명,해모형현저축단료훈련시간,강저료근종오차,구유흔고적준학성,우우상규BP신경망락산법모형,괄합용우재선학습여감측.
