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探讨了基于时间序列和神经网络预测的火电厂厂级监控信息系统实时数据的校正算法。以时间冗余基本原理为基础，采用神经网络预测方法建立了实时数据校正算法模型。根据历史数据进行预测，并以此代替实际测量值进行数据校正运算。降低显著误差对于数据校正的影响，确保实时数据的校正精度。
基于时间序列的SIS实时数据校正算法研究
【摘 要】
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探讨了基于时间序列和神经网络预测的火电厂厂级监控信息系统实时数据的校正算法。以时间冗余基本原理为基础，采用神经网络预测方法建立了实时数据校正算法模型。根据历史数据
【机 构】
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华北电力大学
【出 处】
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热力发电
【发表日期】
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2008年5期
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