【摘 要】
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针对凝汽器真空模型复杂而难以准确建立的问题,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络（FOAGRNN）构建凝汽器真空预测模型的新方法。为了简化网络模型,通过计算平均影响值（MIV）筛
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(201711276025Y)
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针对凝汽器真空模型复杂而难以准确建立的问题,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络（FOAGRNN）构建凝汽器真空预测模型的新方法。为了简化网络模型,通过计算平均影响值（MIV）筛选出对凝汽器真空影响较为重要的变量。采用果蝇算法对光滑因子进行优化选取,减少人为设置参数对预测效果的影响,提高广义回归神经网络（GRNN）的预测精度。将该方法应用于660MW火电机组凝汽器真空预测,并与未经变量筛选的GRNN及FOAGRNN预测结果进行对比。结果表明筛选变量过后的FOAGRNN模型的预测精度明显优于另外两种,平均
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