針對汽輪機主蒸汽流量測量精度低的問題,提出了一種混沌搜索策略鯨魚優(yōu)化算法（CAWOA）和并行極限學(xué)習(xí)機（PELM）的主蒸汽流量預(yù)測方法。利用混沌理論的隨機性、敏感性、分維性等特點和自適應(yīng)慣性權(quán)值策略提高WOA算法的局部尋優(yōu)能力和全局優(yōu)化性能。并將CAWOA算法對并行極限學(xué)習(xí)機（PELM）參數(shù)進行優(yōu)化,提高了主蒸汽流量預(yù)測模型的精度。在此基礎(chǔ)上,將優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機對某臺600MW汽輪機組主蒸汽流量進行預(yù)測,并與同類算法模型進行對比。結(jié)果表明:上述方法具有更好的泛化能力,能更加精確地預(yù)測主蒸汽流量。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(09)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

PELM結(jié)構(gòu)圖

F3優(yōu)化曲線對比

F4優(yōu)化曲線對比

【參考文獻】：
期刊論文
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