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基于改进BP神经网络的电厂设备的状态监测方法
- 专利权人:
- 中国石油大学（华东）
- 发明人:
- 龚安,高洪福,张建,高云
- 申请号：
- CN201410747579.8
- 公开号：
- CN104503235B
- 申请日:
- 2014.12.09
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 一种基于改进BP神经网络的电厂设备的状态监测方法。针对电厂设备状态的复杂性，利用神经网络进行状态监测，而神经网络存在易陷入局部最优的问题，首先对神经网络进行改进以期获得全局最优解。依据电厂电力设备数据实时性要求以及遗传算法寻优时计算时间少的优势，采用遗传算法对神经网络进行优化。本发明提出了一种基于个体迁移‑扩展机制的遗传算法，在保证收敛到全局最优解的同时加快了收敛速度。之后本发明利用经IM‑EMGA优化的BP神经网络来对电厂设备进行状态监测，从而能够及时发现故障发生的预兆。将本发明模型进行仿真实验，结果表明该方法相比单纯的遗传算法优化的BP神经网络具有更好的收敛速度和全局寻优能力。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
