【摘 要】
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锅炉是火力电站的重要设备之一。电站锅炉设备庞大、复杂;过程多变量、大延迟、强耦合。其控制和优化问题一直是这一领域学者所关注和研究的重点。 本文选取RBF神经网络作
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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锅炉是火力电站的重要设备之一。电站锅炉设备庞大、复杂;过程多变量、大延迟、强耦合。其控制和优化问题一直是这一领域学者所关注和研究的重点。 本文选取RBF神经网络作为建模工具,提出了一种新的RBF神经网络的设计方法,采用遗传-K均值聚类算法对RBF神经网络的隐含层节点中心值进行优选,用遗传算法训练RBF神经网络的权值,增强了神经网络的泛化能力。 以锅炉燃烧为实例,采用现场采集的数据和改进的算法建立系统的神经网络模型。采用实数编码遗传算法,寻找最优输入变量组合,实现多目标函数的优化。
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