W artykule przedstawiono metodę symulacji neuronowej dla zastosowań w diagnostyce on-line bloków energetycznych. Model neuronowy opiera się na statycznych jednokierunkowych sieciach neuronowych (SSN) oraz na danych z parowego bloku energetycznego o mocy 200 MW. SSN obliczają wartości referencyjne parametrów cieplno-przepływowych dla aktualnego obciążenia obiektu. Określono wpływ architektury sieci i danych uczących na jakość symulacji neuronowej.
Autorzy
Informacje dodatkowe
- Kategoria
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Język
- polski
- Rok wydania
- 2008
