摘要
放射状ニューラルネットワーク（RBF）をベースに、RBFの入力層、隠れ層、出力層の実装の詳細を提供し、各部分の行列マッチング要件を提供し、粒子群最適化（PSO）アルゴリズムを使用してRBFモデルの基幅と出力層の重みを見つけると共に、具体的な実装プロセスを提示し、蒸発器真空のソフトメジャメントモデルを確立します。このモデルを訓練するために、300MWタービン蒸発器システムの実際の運転データを例にこのモデルをトレーニングし、蒸発器真空の予測値と実際の値を比較することにより、蒸発器の運転状態を推定するためのこのモデルの正確性を確認し、その診断に参考を提供しました。
关键词
蒸発器; 真空; PSO; RBF; ソフトメジャメント; 予測モデル