基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型研究

来源 :热力发电 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kunhodde

【摘要】

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提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度.选用某电厂300 MW机组主给水流量

【出处】

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热力发电

【发表日期】

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2004年期

【关键词】

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BP神经网络预测模型火电厂动量因子自适应

【基金项目】

：

浙江大学第七期大学生科研训练计划项目

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提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度.选用某电厂300 MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数、学习样本数和动量因子对模型预测精度的影响.实例分析表明,该模型有较好容错性,能满足火电机组性能分析的要求.

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