联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号智能预测

为揭示联合循环余热锅炉汽包水位晃荡机理,应用混沌分形理论,选择合适的滞时τ,对联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号时间序列进行相空间重构,得出联合循环余热锅炉汽包水位晃荡信号具有混沌特性,同时建立输入层节点数为3、隐含层节点数为5、输出层节点数为1的神经网络预测模型对联合循环余热锅炉汽包水位晃荡时间序列进行预测。研究结果表明:混沌优化算法对联合循环余热锅炉汽包实验水位晃荡信号预报精度高,经过1000次粗搜索迭代和761次细搜索迭代,可将误差降低至101.7。