T-S Neural Network Model Identification of Ultra-Supercritical Units for Superheater Based on Improved FCM

Yunjuan Li; Yanjun Fang

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T-S Neural Network Model Identification of Ultra-Supercritical Units for Superheater Based on Improved FCM

机译：基于改进FCM的过热器超超临界机组T-S神经网络模型辨识

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The study constructs the T-S neural network model for the superheater with multiple inputs and single output and presents an improved FCM algorithm aiming to solve the inputs' space division problem. The function parameters of the Gaussian membership are obtained to identify the model structure and the recursive least squares method is adopted to identify model parameters. Simulations results show that the improved method has good performance in model identification and the identified models have preferable accuracy and generalization ability.

机译：研究建立了多输入单输出的过热器的T-S神经网络模型，并提出了一种改进的FCM算法，以解决输入的空间划分问题。获得高斯隶属度的函数参数来识别模型结构，并采用递推最小二乘法来识别模型参数。仿真结果表明，改进的方法在模型识别中具有良好的性能，所识别的模型具有较好的精度和泛化能力。

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来源
《Research journal of applied science, engineering and technology》 |2012年第14期|p.2147-2152|共6页
作者
Yunjuan Li; Yanjun Fang;
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作者单位

Kunming University, Kunming 650214, China;

Kunming University, Kunming 650214, China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
model identification; superheater; T-S neural network; ultra-supercritical units;

机译：型号识别;过热器T-S神经网络;超超临界单元;

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