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基于GA-BP和PSO-BP神经网络的间冷塔扇区出水温度预测研究 被引量：3
1
作者 周慧 陈宪刚 +2 位作者 周宏贵 胡蓉 何永斌 《湖南电力》 2021年第6期6-11,共6页
基于某电厂330 MW机组分布式控制系统(DCS)采集的实测运行数据,通过灰色关联度分析扇区出水温度与其影响因素之间的关联关系,分别利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO),对BP神经网络间冷塔出水温度预测模型进行优化;优化结果表明,遗传算... 基于某电厂330 MW机组分布式控制系统(DCS)采集的实测运行数据,通过灰色关联度分析扇区出水温度与其影响因素之间的关联关系,分别利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO),对BP神经网络间冷塔出水温度预测模型进行优化;优化结果表明,遗传算法和粒子群优化算法对BP神经网络的预测结果优化作用明显,并且PSO-BP神经网络模型的优化效果优于GA-BP神经网络模型. 展开更多
关键词 BP神经网络算法 GA-BP算法 PSO-BP算法 扇区出水温度
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