基于广义回归神经网络的机组主蒸汽流量测定

被引：28

作者：

王建星

付忠广

靳涛

陈颖

机构：

[1] 华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室

来源：

动力工程学报 | 2012年 / 32卷 / 02期

关键词：

主蒸汽流量; 反向建模; 广义回归神经网络; 平均影响值; 分布密度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK313 [流量量测];

学科分类号：

080707 [能源环境工程];

摘要：

针对大型机组主蒸汽流量计算模型复杂繁琐,存在众多限制条件且精度不高的现状,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的主蒸汽流量软测量模型,并通过平均影响值(MIV)的评比筛选有效地减少模型变量,通过分布密度spread的优化调整改善模型的泛化能力.实例计算表明,优化后的GRNN主蒸汽流量测量模型简洁准确,具有良好的训练精度与泛化能力,可有效地用于主蒸汽流量的软测量.

引用

页码：130 / 134+158 +158

页数：6

共 10 条

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