Используя хорошую способность генетического алгоритма (GA) на поиска оптимальный для динамического рекуррентного парового турбомашины (Elman) и предварительной оптимизации нейронной сети, создается модель прогнозирования GA-Elman нейронной сети и проводится онлайн-расчет парового турбомашины на примере 350МВт электростанции. Результаты показывают, что модель прогнозирования GA-Elman нейронной сети преодолевает недостатки традиционной сети Elman, используя метод градиентного спуска для обучения, такие как склонность к быстрому погружению в локальные минимумы, медленная скорость сходимости, низкая точность и улучшает точность прогнозирования и скорость сходимости, более подходящая для применения на месте.

Паровая турбомашина; Пар; Онлайн-расчет; Точность прогнозирования; Elman; GA