摘要
特定の装置の凝縮器水側の清浄度を予測するために、グレーモデル、ニューラルネットワーク、および直列グレーニューラルネットワークを使用しました。結果は、直列グレーニューラルネットワークモデルが単一の予測モデルよりも優れており、予測値が実際の値により近く、ネットワークトレーニング中に制御可能なエラーを実現したことを示しています。このモデルを凝縮器水側の清浄度を予測するために使用することができます。実際の応用では、最初の3つの洗浄周期の特定の時点のデータを使用して、同じ時点の次の周期の清浄度を予測することができます。必要な入力パラメータに基づいて、コンデンサの清浄度をオンラインで予測することができます。
关键词
コンデンサ; 清浄度; グレー理論; 人工ニューラルネットワーク; グレーニューラルネットワーク; 予測