汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元筛选方法

被引：7

作者：

郭江龙 ^{[1
]}

张树芳 ^{[2
]}

姚力强 ^{[1
]}

王兴国 ^{[1
]}

机构：

[1] 河北省电力研究院

[2] 华北电力大学

来源：

汽轮机技术 | 2010年 / 52卷 / 02期

关键词：

汽轮机; 性能预测; BP神经网络; 灰色关联度; 输入层神经元;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK262 [设计、计算];

学科分类号：

080704 ;

摘要：

将灰色关联度分析方法应用于汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选。方法对样本数量、分布规律要求不高、量化结果与定性分析一致,有利于减少对技术人员经验的依赖,为汽轮机性能预测BP神经网络输入层神经元的筛选提供了科学依据。最后通过实例验证了所提出的方法的可行性。

引用

页码：147 / 149

页数：3

共 7 条

[1] 基于多输入神经网络在汽轮发电机组中的研究与应用 [J].

陈仓 ;

傅行军 ;

王利民 .

汽轮机技术, 2008, 50 (06) :451-454

[2] 火电厂除氧器参数缺损环境热经济性分析研究 [J].

张树芳 ;

董琪 ;

王利杰 ;

白兰 .

汽轮机技术, 2008, (02) :116-118+88

[3] 人工神经网络在火电厂煤耗在线计算中若干问题探讨 [J].

郭江龙 ;

张树芳 ;

刘永刚 ;

常澍平 ;

冯卫强 ;

陈海平 .

热力透平, 2005, (02) :100-104

[4] 神经网络在国内火电厂中的应用 [J].

杜朝波 ;

高建强 ;

王印松 .

汽轮机技术, 2004, (04) :244-246

[5] 人工神经网络输入层节点筛选规则的确定 [J].

高大文 ;

王鹏 ;

孙丽欣 ;

郑彤 .

高技术通讯, 2002, (06) :65-68

[6]

灰色系统理论及其应用[M]. 科学出版社 , 刘思峰等著, 1999

[7]

河北马头电力股份有限公司8号汽轮机通流改造后性能考核试验报告. 西安热工研究院有限公司. . 2008

← 1 →