神经网络组合预报模型及其在汽轮发电机组状态检修中的应用

被引：18

作者：

张志明

程惠涛

徐鸿

胡三高

机构：

[1] 山东电力研究院,山东电力研究院,华北电力大学,华北电力大学山东济南,山东济南,北京,北京

来源：

关键词：

汽轮发电机; 组合预报; 神经网络; 时间序列;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2003.09.042

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TM311 [汽轮发电机];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080801 ;

摘要：

在组合预报模型研究基础上,提出基于神经网络的非线性组合预报模型,由神经网络给出常规预报方法的最佳组合。首先从函数逼近角度研究了这种模型的理论基础,在此基础上给出了实现策略和神经网络的有效训练算法,将该模型应用于发电机组状态检修的振动参数的趋势分析和故障预报,仿真结果表明该模型有更高的预报精度。

引用

页码：204 / 206+211

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