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1.
介绍了一种基于粗集理论与神经网络相结合的电力系统负荷预测方法.运用粗集理论方法对不确定、不完整的历史数据进行属性的约简分析,并将约简后的属性作为人工神经网络的输入进行负荷预测;改进基因算法对神经网络权值修正.算例表明该方法可行、有效.  相似文献   
2.
高炉生产过程的智能预测建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高炉生产过程的复杂性、非线性以及强耦合、多变量、难测量等特点,提出铁水硅含量的智能复合多变量预测模型对高炉生产过程进行建模.整个系统分为两部分:首先离线建立不同工况下铁水硅含量的多变量预测模型:然后运用模糊逻辑推理建立各模型输出、实际输出与模型权重之间的对应关系,进行多模型智能融合,生成复合模型,并对其进行在线调整以优化预测过程.研究结果表明:采用此方法计算周期短,对被控对象的变化有较强的鲁棒性:该系统预测误差小,能够快速适应工况的变化,实用性好.  相似文献   
3.
锅炉对流面灰污监测和吹灰优化控制策略的研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在介绍积灰危害和吹灰系统现存问题的基础上,详细分析了灰污监测原理,比较了现有监测技术和优化控制技术,并提出了改进的思路.  相似文献   
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