典型文献
基于串联形式智能融合算法的燃气轮机建模与仿真
文献摘要：
为提高燃气轮机整体动态仿真模型的准确性与实用性,基于预先构建的机理、BP神经网络和逐步聚类分析法3种单一仿真模型,分别将BP神经网络和逐步聚类分析法模型与机理模型进行组合,创新性地构建了 2套串联形式的智能融合模型,有效地克服了机理模型部分过程过于简化和参数获取困难、智能预测模型高度依赖数据质量和缺乏外延性等缺陷,并将上述模型应用于辽宁某钢厂燃气轮机的仿真研究.结果表明:单一仿真模型中智能预测模型的预测效果较好,且逐步聚类分析法模型优于BP神经网络模型;智能融合模型的精度比单一仿真模型更高,其中逐步聚类分析法+机理智能融合模型的仿真效果更优.
文献关键词：
燃气轮机;BP神经网络;逐步聚类分析法;智能融合;仿真模型
中图分类号：
作者姓名：
李薇;何兴;许野;荀金柱;王旭;包哲
作者机构：
华北电力大学环境科学与工程学院,北京102206
文献出处：
引用格式：
[1]李薇;何兴;许野;荀金柱;王旭;包哲-.基于串联形式智能融合算法的燃气轮机建模与仿真)[J].动力工程学报,2022(06):507-513,558
A类：
逐步聚类分析法,智能融合模型
B类：
融合算法,燃气轮机,建模与仿真,动态仿真模型,机理模型,分过,参数获取,智能预测,数据质量,外延性,模型应用,钢厂,仿真研究,理智,真效果
AB值：
0.152592
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