【摘 要】
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针对火电厂性能在线监控平台测点数据随机影响因素较多、信息量少、实时性要求高的特点提出了一种基于改进的灰色模型动态数据预测方法。首先使用弱化算子对原始测点数据进行
【机 构】
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山东建筑大学计算机科学与技术学院,华电国际电力股份有限公司技术服务中心
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针对火电厂性能在线监控平台测点数据随机影响因素较多、信息量少、实时性要求高的特点提出了一种基于改进的灰色模型动态数据预测方法。首先使用弱化算子对原始测点数据进行预处理,然后通过对灰色模型背景值重构和初值选择建立改进的灰色模型,用拟合度来检验其预测结果的相对误差精度。对火电厂流量和温度实时动态测量数据集进行仿真计算表明,与回归分析算法、基于LM算法的BP神经网络算法和已有灰色模型算法相比,对于流量和温度实测数据预测,改进的灰色模型算法都有效地提高了预测结果的精度和数据预测效率。
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