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《仪器仪表用户》 2006年02期
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基于RBF神经网络的汽包水位软测量模型研究

张强  仝卫国  田沛  
【摘要】:热工系统往往表现出非线性和不确定性.难以建立精确的数学模型。以汽包水位为对象.结合机理分析确定原始变量作为神经网络的输入.通过k 均值聚类法则与梯度下降法实现了网络的学习功能.并最终建立了基于RBF 神经网络的软测量模型。阐述了RBF神经网络在汽包水位测量中的建模与应用。仿真实验表明该模型具有简单易行.精度高、训练时间短、运算速度快的特点.为汽包水位测量提供了一种新的方法。

【引证文献】
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1 张玲芳;杨平;应启戛;;电站锅炉汽包水位测量技术研究进展[A];第八届工业仪表与自动化学术会议论文集[C];2007年
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