本文選題：粗糙集 + 屬性約簡��； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：針對(duì)火電廠熱工對(duì)象實(shí)時(shí)建模困難、模型精度不高、以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因輸入量增多導(dǎo)致收斂速度大幅降低的問題,將近似決策熵屬性約簡用于BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)的建模中,提出了一種基于信息熵的BP網(wǎng)絡(luò)建模方法。該方法采用k-means聚類算法對(duì)現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及有效性評(píng)價(jià),用近似決策熵對(duì)系統(tǒng)輸入進(jìn)行屬性約簡,用BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建立非線性模型。通過將該方法應(yīng)用于主汽溫和NOx排放濃度建模表明,該方法模型精度高,而且有效降低了BP網(wǎng)絡(luò)輸入層的維數(shù),簡化了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高了訓(xùn)練速度,對(duì)熱工系統(tǒng)實(shí)時(shí)建模具有重要實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:In view of the difficulty of real-time modeling of thermal power plant object, the low precision of model and the decrease of convergence speed caused by the increase of input quantity, approximate decision entropy attribute reduction is applied to the modeling of BP(Back propagation network. A BP network modeling method based on information entropy is proposed. The k-means clustering algorithm is used to preprocess and evaluate the validity of the field data, the approximate decision entropy is used to reduce the attributes of the system input, and the nonlinear model is established by BP network training. By applying this method to the modeling of main steam and NOx emission concentration, it is shown that this method has high accuracy, effectively reduces the dimension of input layer of BP network, simplifies the network structure, and improves the training speed. It has important practical value for real-time modeling of thermal system.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;華北電力大學(xué)河北省發(fā)電過程仿真與優(yōu)化控制工程技術(shù)研究中心;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(2016MS143)
【分類號(hào)】：TP18;TM621

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