基于广义回归神经网络的机组主蒸汽流量测定

• 作者: 付忠广 王建星 陈颖 靳涛
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主蒸汽流量 反向建模 广义回归神经网络 平均影响值 分布密度
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测诊断
• 页码范围: 130-134,158
• 页数: 6页
• 分类号: TK313
• 字数: 4492字
• 语种: 中文

摘要

针对大型机组主蒸汽流量计算模型复杂繁琐,存在众多限制条件且精度不高的现状,提出一种基于广义回归神经网络（GRNN）的主蒸汽流量软测量模型,并通过平均影响值（MIV）的评比筛选有效地减少模型变量,通过分布密度spread的优化调整改善模型的泛化能力.实例计算表明,优化后的GRNN主蒸汽流量测量模型简洁准确,具有良好的训练精度与泛化能力,可有效地用于主蒸汽流量的软测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付忠广	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	96	853	13.0	26.0
2	王建星	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	3	32	2.0	3.0
3	靳涛	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	8	173	6.0	8.0
4	陈颖	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	3	26	1.0	3.0