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为了提高动态系统测量数据的准确性,提出了基于改进Elman网络的动态系统测量数据检验方法.采用一步前预测方法构造网络的训练样本,用带自适应学习率的动态BP算法进行网络的训练,通过训练后的网络对各测量参数进行估计,实现测量数据的在线检验.对某电厂CCS系统进行了仿真试验,结果表明该方法可避免形成简单的一一对应映射,能正确获取系统动态特性,具有较强的降噪能力,能够正确辨识出测量数据中存在的不良值,提高了系统监测的可靠性和健壮性.