东北电力大学学报
東北電力大學學報
동북전력대학학보
Journal of Northeast Dianli University(Natural Science Edition)
2015年
4期
84-90
,共7页
污垢%在线预测%极端学习机%污垢预测系统
汙垢%在線預測%極耑學習機%汙垢預測繫統
오구%재선예측%겁단학습궤%오구예측계통
对换热设备积聚的污垢快速、准确的预测,可以为换热设备污垢的监测和解决对策提供指导和依据,进而避免污垢对换热设备安全经济运行带来的不利影响.通过在线贯序极端学习机理论建立换热设备污垢预测模型,利用初始样本建立初始模型,随着工况变化,不断加入新的样本集,更新预测模型,实现换热设备污垢的在线预测.并通过引入正则参数权衡经验风险和结构风险,提高模型的泛化性能和预测精度.与传统神经网络建立的预测模型相比,基于在线贯序极端学习机的换热设备污垢预测模型训练速度更快,精度更高,泛化能力更好.为此,进一步基于MATLAB和LABVIEW混合编程设计了正则贯序极端学习机污垢预测系统,结果表明,该污垢预测系统可以实现换热设备污垢的在线实时预测,并且预测精度较高,预测效果较好.
對換熱設備積聚的汙垢快速、準確的預測,可以為換熱設備汙垢的鑑測和解決對策提供指導和依據,進而避免汙垢對換熱設備安全經濟運行帶來的不利影響.通過在線貫序極耑學習機理論建立換熱設備汙垢預測模型,利用初始樣本建立初始模型,隨著工況變化,不斷加入新的樣本集,更新預測模型,實現換熱設備汙垢的在線預測.併通過引入正則參數權衡經驗風險和結構風險,提高模型的汎化性能和預測精度.與傳統神經網絡建立的預測模型相比,基于在線貫序極耑學習機的換熱設備汙垢預測模型訓練速度更快,精度更高,汎化能力更好.為此,進一步基于MATLAB和LABVIEW混閤編程設計瞭正則貫序極耑學習機汙垢預測繫統,結果錶明,該汙垢預測繫統可以實現換熱設備汙垢的在線實時預測,併且預測精度較高,預測效果較好.
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