长短时记忆网络在热力站建模中的应用

摘要：

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.

关键词：时间序列、循环神经网络、长短时记忆网络、tensorflow、热力站建模

所属期刊栏目：54

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61463040

在线出版日期：2019-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：227-233