【摘 要】
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神经网络应用于设备状态参数预测时,如果训练样本繁多,神经网络要学习多种规律,常常导致其训练过程的无所适从,使神经网络收敛缓慢,甚至不收敛。为了解决这一问题,提出利用时
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神经网络应用于设备状态参数预测时,如果训练样本繁多,神经网络要学习多种规律,常常导致其训练过程的无所适从,使神经网络收敛缓慢,甚至不收敛。为了解决这一问题,提出利用时序相似性搜索来选择训练样本。通过相似性搜索,保证训练样本集中反映某一类规律,神经网络只需要学习这一类规律,因此,学习速度和精度得到了很大提高。以发电机主蒸汽流量为例,对提出的方法进行了验证,并且与时序模型法及一般的神经网络方法进行了比较,结果证明所提出的方法大大减小了预测误差。
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