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發(fā)視頻發(fā)電機(jī)DCS信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)
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發(fā)電機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)直接關(guān)乎電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行、電力質(zhì)量和電力生產(chǎn)成本等重要的經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)。因此，對(duì)發(fā)電機(jī)組DSC信號(hào)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)掌握機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)覺設(shè)備的異常T況，具有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。
針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在發(fā)電機(jī)信號(hào)趨勢(shì)預(yù)測(cè)過程中如何合理選擇網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)的問題，提出了一種基于最大相關(guān)和最小冗余（ mRMR）算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入信號(hào)選取準(zhǔn)則。該方法研究了發(fā)電機(jī)分布式控制系統(tǒng)（DCS）監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，采用了mRMR算法從原始特征集合巾選擇了與被描述對(duì)象具有最大相關(guān)性，且特征集元素間冗余量最小的特征子集作為網(wǎng)絡(luò)輸入，進(jìn)而有效地提高了網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)輸入輸出間非線性函數(shù)關(guān)系的擬合精度。研究結(jié)果表明，當(dāng)對(duì)某電廠DCS信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)，與直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性相比，該方法預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性高、泛化能力好，具有良好的工程適用性。
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