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在神经网络辨识大迟延对象时,模型类中迟延时间多是根据经验估测的,而不同的值对神经网络辨识的精度和效率就会不同。针对上述问题,将基于正交最小二乘(OLS)算法的径向基(RBF)神经网络和粒子群优化(PSO)算法相结合对热工系统的复杂对象进行辨识仿真。通过对电厂一次风量数据和平均床温数据的仿真实验结果表明,在RBF神经网络对大迟延对象进行辨识时,通过PSO算法进一步确定其最佳迟延时间,从而得到更精确的模型并提高辨识效率,可以取得良好的效果。 相似文献
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流化床生物质气化动力学模型建立 总被引:1,自引:1,他引:0
在生物质气化建模中有两种模型研究方法,一种是热力学模型,一种是动力学模型。动力学模型以反应动力学为基础,能真实地反映气化炉内的气化过程,并且对最终生物质气化气成分的预测较为准确,从而能够保证找到一组最佳气化条件(气化温度、气化剂当量比等),使得生物质气化过程达到最优。本文借鉴煤气化动力学建模的启发,在综合考虑平衡模型和动力学模型优点之上,探讨了一种包括热分解、气化以及可能存在的二次反应三个过程在内的整体生物质气化动力学建模方法。 相似文献
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时间序列分析方法是动态系统建模的重要手段,传统的序列预测方法如统计和神经网络并不适用于复杂的非线性系统,为此引入了一种新的基于支持向量回归(SVR)的时间序列分析方法。为了降低计算的复杂度,采用了光滑化方法对SVR的基本算法进行改进,并应用于汽轮机振动数据序列,尝试建立汽轮机组振动状态模型。仿真结果表明:光滑支持向量回归(SSVR)算法具有良好的预测性能。与传统的时间序列预测方法(如神经网络)相比,SSVR算法具有更高的收敛速度和更好的拟合精度,有效地扩展了SVR的应用范围。 相似文献
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采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
在热工过程模型辨识中,被控对象动态特性往往表现出非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型。为了达到精确建模的目的,提出一种基于微分进化算法和径向基函数神经网络的辨识方法。该方法采用基于能量分布正交最小二乘学习算法的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,通过改进的微分进化算法,对神经网络辨识系统进行参数优化,使RBF神经网络能够更快、更精确地逼近实际系统的输出,达到精确建模的目的。仿真结果表明,在采用改进的RBF网络对热工复杂对象进行辨识时,通过微分进化算法进一步确定其最佳参数,可以取得更好的辨识效果。 相似文献