【摘 要】
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为有效预测回热系统故障,分别基于Traingda、Traincgf和Trainrp算法建立回热系统故障征兆和故障现象的误差反向传播神经网络预测模型,输入层为故障征兆,输出层为故障现象.以
【机 构】
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中国核电工程有限公司深圳设计院,广东深圳,518000;西安建筑科技大学,陕西西安,710055;西安外国语大学商学院,陕西西安,710128
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为有效预测回热系统故障,分别基于Traingda、Traincgf和Trainrp算法建立回热系统故障征兆和故障现象的误差反向传播神经网络预测模型,输入层为故障征兆,输出层为故障现象.以某电厂的实测数据对3种预测模型进行训练和测试,训练和测试结果表明:基于Traincgf算法建立的预测模型测试误差最小、收敛速度较快.其模型网络为9-7 -9结构,动量因子为0.6,学习速率为0.8.基于Traincgf算法建立的回热系统故障征兆和故障现象的误差反向传播神经网络预测模型可有效通过故障征兆预测回热系统的故障现象,对回热系统的故障检测有一定的参考价值.
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