热力发电
熱力髮電
열력발전
THERMAL POWER GENERATION
2010年
4期
7-11,35
,共6页
凝汽器%真空%神经网络%粒子群优化算法%仿真
凝汽器%真空%神經網絡%粒子群優化算法%倣真
응기기%진공%신경망락%입자군우화산법%방진
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.
將一種動態遞歸網絡--Elman神經網絡應用到凝汽器真空預測.通過實例計算,錶明該方法能夠較準確地預測凝汽器真空,併具有訓練速度快、結構簡單、精度高的特點,是一種行之有效的預測方法.同時,對反嚮傳播(BP)神經網絡算法會齣現跼部極小值,提齣瞭利用粒子群優化算法的全跼尋優能力優化Elman神經網絡連接權值繫數的方法.倣真結果錶明,利用粒子群優化算法的Elman神經網絡可以建立精度更高的凝汽器真空預測模型.
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