基于改进FCM的超超临界机组过热器T—S神经网络模型辨识

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构建了过热器多输入单输出的T-s神经网络模型,并针对输入变量空间划分问题提出了一种改进FCM算法。通过确定高斯型隶属函数参数,实现模型结构参数辨识,利用递推最小二乘法完成模型后件参数辨识。对华能海门电厂百万机组过热器模型辨识进行仿真,结果表明此方法具有较好的辨识效果,辨识出的过热器模型具有较好的精度和泛化能力。
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