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摘要:
火电单元机组是一个复杂的多变量对象,采用常规方法难以建立它的非线性数学模型.利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究.理论分析和实际测试结果表明:网络具有良好的辨识精度和泛化能力,小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型.图9表1参9
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文献信息
篇名 利用小波神经网络的单元机组负荷系统的建模
来源期刊 动力工程 学科 工学
关键词 自动控制技术 火电单元机组 小波神经网络 过程建模 负荷模型
年,卷(期) 2006,(6) 所属期刊栏目 自动控制,监测和故障诊断
研究方向 页码范围 836-840
页数 5页 分类号 TK323
字数 2552字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-6761.2006.06.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 牛培峰 燕山大学电气工程学院 64 595 13.0 21.0
2 张君 燕山大学电气工程学院 15 166 8.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
自动控制技术
火电单元机组
小波神经网络
过程建模
负荷模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
动力工程学报
月刊
1674-7607
31-2041/TK
大16开
上海市闵行剑川路1115号
4-301
1981
chi
出版文献量(篇)
3904
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10
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