摘要
استخدام قدرة خوارزمية التطور الجيني (GA) على البحث الجيد الأمثل على رواسب مخزن بخار المفاعل الحراري الدوري الديناميكي (Elman) وتحسين الشبكة العصبية، وإنشاء نموذج توقع الشبكة العصبية GA-Elman والقيام بحساب بخار المفاعل الحراري مباشرةً في محطة كهربائية تعمل بقوة 350 ميغا واط. النتائج تشير إلى أن نموذج توقع الشبكة العصبية GA-Elman يتغلب على سلبيات شبكة Elman التقليدية باستخدام طريقة الانخفاض التدريجي للتدريب مثل الانغماس السريع في القيم الصغيرة المحلية وبطء الاتجاهات وضعف الدقة، ويعزز دقة التوقع وسرعة الانغماس وهو ملائم بشكل أفضل للتطبيقات الميدانية.
关键词
المفاعل الحراري; بخار; حساب مباشر; دقة التوقع; Elman; GA