热工过程的建模与控制是保证热力设备安全、经济、环保运行的必要措施和手段。随着我国电力工业对环境保护的日益重视，电站锅炉污染......

静态神经网络由于自身的局限性难于对非线性时变过程进行建模和预测, 而最小资源分配网络(M-RAN)又因调节参数过多难于实现. 提出......

针对常规径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的逼近性能对网络结构和初始参数依赖性强的问题,采用......

电站锅炉高效低NOx燃烧优化技术越来越受到人们的重视，而锅炉燃烧效率和NOx排放模型是高效低NOx燃烧优化的基础。从提高网络的泛化......

采用最小资源分配网络(MRAN)研究了风功率超短期实时预测技术,以某风电场的实测数据验证了网络的有效性。针对传统MRAN具有过度估......

建立热工过程的全局非线性模型是热工控制系统全局优化的基础，而静态神经网络难于对非线性动态过程进行建模。资源分配网络（RAN）可以......

通过对最小资源分配网络的隐节点剪裁策略进行改进，使改进的网络具有更加紧凑的结构；通过把改进的最小资源分配网络和内模控制相结合......

为充分利用人工神经网络处理非线性问题能力和PID控制器设计简单以及鲁棒性强的优点，设计了高性能控制器．通过对最小资源分配网络的......

热工过程往往具有非线性和不确定性,传统描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型,从而难于精确实施热工过程优化控制.......

基于效率和低NOx排放目标的锅炉燃烧整体优化是指实时地提出同时优化效率和低NOx排放目标的操作,而其中锅炉效率和NOx排放模型的精......

针对风电场实际风速和风电功率序列的波动性、间歇性等特点以及RBF神经网络结构一旦确定隐节点个数就不可变等缺陷,提出了基于小波......

为提高PID控制的自适应性能,提出了一种神经网络PID自适应控制算法。最小资源分配网络(MRAN)是一种可以在线调整隐节点的RBF网络,......