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火电单元机组是一个复杂的多变量对象，采用常规方法难以建立它的非线性数学模型。利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。理论分析和实际测试结果表明：网络具有良好的辨识精度和泛化能力，小波神经网络可以较好地逼近单元机组负荷数学模型。
利用小波神经网络的单元机组负荷系统的建模
【摘 要】
：
火电单元机组是一个复杂的多变量对象，采用常规方法难以建立它的非线性数学模型。利用一种多输入多输出的连续小波神经网络对单元机组负荷数学模型建模问题进行了研究。理论分
【机 构】
：
燕山大学电气工程学院
【出 处】
：
动力工程
【发表日期】
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2006年6期
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