K-means结合RBF神经网络预测线性菲涅尔集热回路出口熔盐温度

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线性菲涅尔集热回路出口熔盐温度控制具有扰动多、非线性及滞后的特点,出口熔盐温度的稳定控制可以极大的提高汽轮机组的发电效率,降低换热系统的调节难度、减少传储热设备的冷热冲击,提高系统使用寿命。针对传统数学模型预测线性菲涅尔集热回路出口熔盐温度精度低、计算复杂等问题,通过分析线性菲涅尔集热回路传热模型,确定影响集热回路出口熔盐温度的主要因素,建立基于K-means方法的RBF(Radial Basis Function)神经网络温度预测模型,应用均值聚类算法对输入样本信息进行分析,确定各聚类的数据中心,隐含层
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