火电机组标煤耗率模型的变量选择方法

摘要：

变量选择是神经网络建模的基础,在火电机组中,影响标煤耗率的因素很多,如果将各种影响因素都包含进输入变量中,将造成相关的输入变量过多,加重神经网络的训练负担,增加陷入局部极小点的可能,降低神经网络的预测精度.文章首先分析了影响火电机组标煤耗率的因素,提出了一种基于敏感度分析的变量选择方法,然后采用该方法计算各个因素对输出的贡献率,并根据各个贡献率从众多影响因素中选取贡献最大的6个因素作为神经网络模型的输入变量.仿真结果表明, 该变量选择方法简化了神经网络结构,减少了神经网络的训练时间,提高了神经网络的预测精度.

关键词：火电机组、变量选择、神经网络、标煤耗率

所属期刊栏目：35

分类号：TM311;TP183(电机)

资助基金：河南省自然科学基金0611055800

在线出版日期：2009-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：27-31