典型文献
融合CEEMD和TCN的受热面积灰预测研究
文献摘要：
对锅炉受热面积灰程度的有效预测,可为锅炉提升生产效率和故障预警提供重要依据.采用清洁因子来评估受热面的灰污沉积状况,针对其序列非线性、非平稳性的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解与时间卷积网络的受热面积灰预测方法.首先,通过互补集合经验模态分解将经过小波阈值去噪处理后的原始序列分解为一组子序列分量;然后,针对不同子序列分别构建基于时间卷积网络的时序预测模型,并优化网络超参数提升预测准确性;最后,将各IMF分量的预测结果叠加得出清洁因子的预测数值.由实验结果可得,相较于其他两种模型,预测精度分别提高62.1％和57.1％,CEEMD-TCN模型对受热面积灰状况预测精度最高,验证了该模型的准确性和可靠性.
文献关键词：
清洁因子;锅炉积灰;互补集合经验模态分解;时间卷积网络
中图分类号：
作者姓名：
韩天翔;史元浩;李孟威;梁建宇;杨彦茹;王江
作者机构：
中北大学电气与控制工程学院 太原 030000
文献出处：
引用格式：
[1]韩天翔;史元浩;李孟威;梁建宇;杨彦茹;王江-.融合CEEMD和TCN的受热面积灰预测研究)[J].电子测量与仪器学报,2022(10):108-114
A类：
B类：
CEEMD,TCN,预测研究,锅炉受热面,故障预警,清洁因子,非平稳性,互补集合经验模态分解,时间卷积网络,小波阈值去噪,去噪处理,序列分解,子序列,时序预测模型,超参数,预测准确性,IMF,加得,出清,锅炉积灰
AB值：
0.230585
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