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期刊信息/Journal information
热力发电
西安热工研究院有限公司;中国电机工程学会
热力发电

西安热工研究院有限公司;中国电机工程学会

蒋敏华

月刊

1002-3364

rlfdzzs@tpri.com.cn

029-82102475 82102480/1/2

710032

陕西西安兴庆路136号

热力发电/Journal Thermal Power GenerationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司、中国电力投资集团公司联手重组的西安热工研究院有限公司与中国电机工程学会主办的专业发电期刊，主要报道国内热能动力科学技术的基础研究和热力发电(火力、核能、地热及其它可再生能源发电)技术的开发利用，包括：化石燃料及其清洁燃烧、热力设备及热力系统、电站辅机、电站自动控制、电厂化学、电厂金属材料、电力环境保护，以及电厂状态评价、技术监督，机组启动调试、性能鉴定等，并适时地报道国外热能动力科学技术的发展动态。杂志创刊已30多年，在学科和行业具有广泛影响，深得读者、作者和专家的认可。
正式出版
收录年代

    基于改进灰狼算法优化双向长短时记忆神经网络的水冷壁壁温预测

    詹毅冯磊华杨锋钟信...
    188-196页
    查看更多>>摘要：提出一种基于改进灰狼(MGWO)算法优化双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的水冷壁壁温预测模型,灰狼算法采用非线性因子调整策略、自适应位置更新策略和动态权重修改策略进行改进以提升算法的全局寻优能力,利用改进灰狼算法优化BiLSTM模型的隐藏层数量、学习率和正则化参数以提高模型的预测精度,采用新疆某电厂的数据进行预测仿真,结果表明:改进后的算法预测精度更高,在机组升、降负荷时,均可以预测到壁温的变化趋势,模型的平均均方根误差相比于长短时记忆(LSTM)神经网络、BiLSTM模型分别降低了 9.86％和3.69％,且可以提前预测到水冷壁壁温的超温情况,对于预防水冷壁超温有重要意义.

    水冷壁壁温预测双向长短时记忆神经网络改进灰狼算法自适应位置更新

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    "高比例燃烧高碱煤技术"专题特约主编寄语

    黄斌张海房凡
    前插1-前插2页
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