蒸汽轮机工程曲线回归的神经网络方法及其应用

摘要

针对蒸汽轮机工程计算中查线、图、表获得气动热力参数精度不高的问题，提出了一种全新的提高在线监测软件实时性和准确性的方法，即利用非线形识别、映射能力很强的BP 神经网络，将曲线簇回归为函数的一种建模方法。并通过对大量原始工程数据进行学习训练，给出逼近后的函数表达式。对某电站水蒸汽黑度曲线图仿真计算表明，此方法处理结果的精度较目前广泛采用的多元线性回归等方法可行性和有效性更高。