作者：叶春,忻建华 单位：上海交通大学 出版：《上海交通大学学报》1999年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSHJT903.0220 DOC编号：DOCSHJT903.0229 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对热力系统的传感器损坏率较高，导致有些分析软件失效的现状，提出了一种改进ＢＰ算法的人工神经网络，对一些重要的热力参数进行了仿真研究．在该方法中，网络学习过程通过同时调整学习率和动量修正因子两个参数，使得收敛速度沿着最佳方向进行．经实例计算结果表明，真实值和仿真值之间的误差在１％以内，可以满足工程应用的需要．文中最后给出的在调峰机组的寿命管理系统中的应用实例，对动力系统的热力参数在线仿真、减少传感器的维护量，尤其是提高基于参数采集的应用软件的可靠性具有较大的参考价值

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