【摘 要】
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针对热力站为多变量、非线性、强耦合、大时滞的复杂时序控制系统，难以建立精确模型的问题，提出基于循环神经网络的长短时记忆算法对热力站控制系统建模，该算法既考虑到时间上的
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61463040)
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针对热力站为多变量、非线性、强耦合、大时滞的复杂时序控制系统，难以建立精确模型的问题，提出基于循环神经网络的长短时记忆算法对热力站控制系统建模，该算法既考虑到时间上的影响因素，又解决了长序列信息丢失的问题。以包头某热力站大量实时工况数据通过tensorflow框架搭建神经网络模型，仿真对比结果表明，长短时记忆网络建模能有效地减小建模误差，进一步提高神经网络在热力站系统建模中的精度。
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