多层前向神经网络建模及其在火电厂系统辨识中的应用

• 作者: 周怀春 於正前 杨超
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 系统辨识 双输入双输出模型 前向反馈型神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 21-23
• 页数: 3页
• 分类号: TP273+.24
• 字数: 1384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2003.05.008

摘要

本文采用前向反馈型神经网络,建立了一个火力发电厂双输入双输出系统的辨识模型.利用MATLAB5.3神经网络工具箱编程,以湖南湘潭电厂一台30万千瓦机组的输入输出参数的实测数据作为学习样本训练网络模型,并在训练好的模型基础上给出了系统多步步长的预测结果及调门开度的单位阶跃响应曲线.结果表明这种方法收敛速度快、误差小、精度高,是一种比较理想的系统辨识方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨超	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	206	2770	28.0	42.0
2	周怀春	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	173	2209	25.0	35.0
3	於正前	华中科技大学煤燃烧国家重点实验室	9	152	6.0	9.0