作者：胡坚; 刘超汽轮机热耗率快速学习网粒子群算法云模型
摘要：热耗率是汽轮机重要的热经济性指标之一。针对热耗率难以准确计算的问题,提出一种基于云粒子群算法(CPSO)优化快速学习网(FLN)的热耗率短期预测模型。在粒子群算法(PSO)中引入了云模型自适应权值策略,利用云滴的随机性和稳定倾向性特点自适应地调整粒子群算法的权值以提升PSO算法的全局优化性能。采用CPSO算法调整FLN的模型参数并建立CPSO-FLN热耗率预测模型。最后,将CPSOFLN模型应用于某汽轮机的热耗率预测,输入参数为12个强相关性的可控变量,将热耗率预测结果与标准的FLN模型和PSO-FLN模型预测结果进行对比。结果表明,CPSO-FLN模型具有更高的预测精度和泛化能力,是一种有效的预测方法。
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