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發(fā)電機的實時運行狀態(tài)直接關(guān)乎電站的安全穩(wěn)定運行、電力質(zhì)量和電力生產(chǎn)成本等重要的經(jīng)濟效益指標。因此，對發(fā)電機組DSC信號進行趨勢預(yù)測，實時掌握機組的運行狀態(tài)，及時發(fā)覺設(shè)備的異常T況，具有重要的理論及現(xiàn)實意義。
針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在發(fā)電機信號趨勢預(yù)測過程中如何合理選擇網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點的問題，提出了一種基于最大相關(guān)和最小冗余（ mRMR）算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入信號選取準則。該方法研究了發(fā)電機分布式控制系統(tǒng)（DCS）監(jiān)測數(shù)據(jù)的特點，采用了mRMR算法從原始特征集合巾選擇了與被描述對象具有最大相關(guān)性，且特征集元素間冗余量最小的特征子集作為網(wǎng)絡(luò)輸入，進而有效地提高了網(wǎng)絡(luò)模型對輸入輸出間非線性函數(shù)關(guān)系的擬合精度。研究結(jié)果表明，當對某電廠DCS信號進行分析時，與直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行趨勢預(yù)測的準確性相比，該方法預(yù)測準確性高、泛化能力好，具有良好的工程適用性。
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