10.3969/j.issn.1000-7229.2014.03.019
燃煤电厂锅炉燃烧系统的回声状态网络建模
燃煤电厂的锅炉燃烧系统是一个复杂而又重要的系统,建立其精确、普适的模型很困难.首先对现场采集的锅炉燃烧系统输入输出数据进行处理和优选,以用于燃烧系统的建模;然后将一种新型的递归神经网络——回声状态网络(echo state network,ESN)进行改进,提高了网络的精度和适应性,并且将改进的回声状态网络应用于燃烧系统静态建模,与其他4种神经网络建立的静态模型比较,前者适应性更强;最后将改进的回声状态网络应用于锅炉燃烧系统的动态建模,与静态建模相比,模型的适应性更好,能够进行长时间的预测.
燃煤电厂、锅炉燃烧系统、回声状态网络(ESN)、静态模型、动态模型
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TM621.2(发电、发电厂)
2014-03-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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