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基于RBF神经网络的单元机组负荷系统建模研究

Modelling of unit power plant load system based on RBF neural network

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【Author】 LIU Zhiyuan1,2,　LU Jianhong1,　CHEN Laijiu1 (1.Department of Power Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2.Department of Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 210013, China)

【机构】东南大学动力工程系；东南大学动力工程系江苏南京210096；南京工程学院动力工程系；江苏南京210013；江苏南京210096；江苏南京210096；

【摘要】采用径向基函数(RBF)神经网络进行多变量系统的建模研究。将正规化正交最小二乘(ROLS)算法扩展到多输入多输出系统,建立多变量系统的RBF神经网络模型。对电厂单元机组负荷系统进行建模仿真研究的结果表明,用该方法建立的多变量热工系统的非线性模型是有效的,具有较高的辨识精度和较好的泛化能力。更多还原

【Abstract】 The modelling problem of multivariable system using radial basis function (RBF) neural networks is studied. The regularized orthogonal least square (ROLS) algorithm is extended to model multivariable nonlinear systems. The simulation results modeling the unit power plant load system show that establishing the nonlinear model of multivariable thermal system with this method is effective and has higher precision and better generalization properties.更多还原

【关键词】径向基函数；神经网络；正交最小二乘算法；单元机组；建模；
【Key words】 Radial basis function； Neural network； Orthogonal least square algorithm； Unit power plant； Modelling；

【基金】国家自然科学基金资助项目(50076008);江苏省青年科技基金资助项目(BQ2000002)。

【文献出处】控制与决策 ,Control and Decision , 编辑部邮箱 ,2003年05期

【分类号】TP183
【被引频次】37
【下载频次】348

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