【摘 要】
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本文首先针对目前使用的前馈神经网络建模方法的不足,给出了一种Elman反馈神经网络建模算法。这种反馈神经网络在其内部包含了输出到输入的反馈记忆环节,从而克服了前馈神经
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本文首先针对目前使用的前馈神经网络建模方法的不足,给出了一种Elman反馈神经网络建模算法。这种反馈神经网络在其内部包含了输出到输入的反馈记忆环节,从而克服了前馈神经网络只能进行静态映射的缺点。其次,本文提出了一种新型的机理与神经网络相结合的建模方法。这种机理神经网络模型通过在其内部加入神经网络,从而克服了机理建模复杂、参数多、精度差等缺点;另一方面,模型中机理部分也使得建模过程更加贴近实际的热工过程,保证了模型的预测能力。最后,本文使用这种新型的机理神经网络模型对天津盘山电厂2号机组汽包水位、压力信号进行了建模仿真,并取得了良好的效果。
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