摘要
유전 알고리즘 (GA)의 우수한 최적화 능력을 사용하여 증발탱크의 플래시 엔탈피에 대한 동태 재귀 (Elman) 신경망을 최적화하고, GA-Elman 신경망 예측 모델을 구축했으며, 특정 발전소의 350MW 발전기를 사용하여 증발탱크의 온라인 계산을 수행했습니다. 결과는 다음과 같습니다: GA-Elman 신경망 예측 모델은 전통적인 Elman 신경망의 경사 하강법을 사용한 훈련의 단점인 지역 최솟값에 빠지기 쉽고 수렴 속도가 느리며 정확도가 낮은 것을 극복했으며, 예측 정확도와 수렴 속도를 향상시키고 현장 적용에 적당합니다.
关键词
증발탱크; 플래시 엔탈피; 온라인 계산; 예측 정확도; Elman; GA