【摘 要】
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针对烟气轮机在运行中潜在风险难以快速准确识别的问题,提出了一种基于差分进化—可拓神经网络(DE-ENN)的风险识别方法.该方法根据可拓学的基本理论对烟气轮机的运行模型进行
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,
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针对烟气轮机在运行中潜在风险难以快速准确识别的问题,提出了一种基于差分进化—可拓神经网络(DE-ENN)的风险识别方法.该方法根据可拓学的基本理论对烟气轮机的运行模型进行拓展分析,构建物元模型,确定特征向量和潜在风险等级;接着将差分进化思想引入到可拓神经网络中,以解决学习速率和加权系数难以确定的问题,进而提出了完整的DE-ENN算法,并用UCI标准数据集进行测试,验证了该算法的有效性.最后将该算法应用于烟机运行模型的潜在风险识别,实验结果表明该方法不仅结构简单、运行时间短、预测准确率高,而且还具有出色的泛化能力.
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