基于改进狮群算法的汽轮机热耗率模型预测

摘要：

针对汽轮机热消耗率模型难以精准预测的问题,提出一种基于改进的狮群算法和快速学习网综合建模的方法.首先,针对传统狮群算法易早熟收敛以及在迭代后期寻优速度缓慢导致算法陷入局部最优的缺陷,通过引入禁忌搜索、非线性扰动因子以及黄金正弦策略进行改进;其次,对改进后的狮群算法进行数值验证,结果证明其具有更高的收敛精度和收敛速度;最后,采用某热电厂汽轮机的运行数据建立汽轮机热消耗率预测模型,并将改进狮群算法优化的快速学习网对其进行热耗率预测,将实验结果与其他优化策略进行对比验证,实验结果表明,基于改进狮群算法的快速学习网预测模型具有更高的泛化能力,提高了汽轮机热耗率的预测精度.

关键词：计量学;热耗率预测;狮群算法;快速学习网;禁忌搜索;黄金正弦;非线性扰动因子

所属期刊栏目：42

分类号：TB941(计量学)

资助基金：浙江省教育厅一般科研项目Y201839383

在线出版日期：2021-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：853-860