Utilizando la buena capacidad del algoritmo genético (GA) para buscar lo óptimo para la recurrencia dinámica de la máquina de vapor (Elman) y la optimización previa de la red neuronal, se establece un modelo de predicción de la red neuronal GA-Elman y se realiza un cálculo en línea de la máquina de vapor en un ejemplo de una central eléctrica de 350 MW. Los resultados muestran que el modelo de predicción de la red neuronal GA-Elman supera las desventajas de la red Elman tradicional al utilizar el método de descenso de gradientes para el entrenamiento, como la tendencia a caer rápidamente en mínimos locales, la lenta velocidad de convergencia, la baja precisión y mejora la precisión de predicción y la velocidad de convergencia, más adecuada para aplicaciones en el sitio.

Máquina de vapor; Vapor; Cálculo en línea; Precisión de predicción; Elman; GA