作者：骆贵兵; 李崇祥回热系统lm算法故障诊断模型火电厂牛顿法梯度法在线学习bp神经网络算法仿真结果跟踪误差
摘要：对火电厂回热系统的故障进行分析,提出了基于Levenberg-Marquardt神经网络算法的回热系统故障诊断模型,其算法是梯度法与高斯-牛顿法的结合.仿真结果表明,该模型显著缩短了训练时间,降低了跟踪误差,具有很高的准确性,优于常规BP神经网络算法模型,适合用于在线学习与监测.
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《热力发电》（CN：61-1111/TM）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《热力发电》杂志为我国热能动力学科和热力发电技术重要刊物，主要报道国内热能动力技术科学的基础研究和热力发电（火力、核能、地热及其它可再生能源发电）技术的开发利用，包括：化石燃料及其清洁燃烧、热力设备及热力系统、电站辅机、电站自动控制、电厂化学、电厂金属材料、电力环境保护及综合利用，以及电厂信息化、状态评价、技术监督、启动调试、设备性能鉴定等...
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