摘要
Levenberg-Marquardt 알고리즘(L-M이라고 함) 기반의 발전소의 실시간 뉴럴 네트워크 예측 모델을 제시함으로써 교육 세션의 수를 줄이고 교육 정확도를 높이기 위해 노력했다. 특정 발전소의 300MW 원자로 고압 가열기를 교육하고 교정하면서 데이터 전처리의 중요성을 분석했다. 시뮬레이션 결과는 이 모델이 미래에 합리적인 예측 결과를 얻을 수 있으며, 데이터 누락을 보완하고 실시간 데이터를 교정하여 데이터 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 미래 상태의 온라인 평가에 적용 가능하며, 유지 보수 평가의 기초를 제공할 수 있다.
关键词
발전소; L-M알고리즘; BP뉴럴 네트워크; 실시간 뉴럴 네트워크; 예측 모델; 데이터 전처리; 시뮬레이션