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供暖热网预测神经网络模型的研究
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摘要 将人工神经网络应用于供暖热网实时预报技术，建立起可用于热网供暖预报的外时延反馈型BP网络模型，及内时延反馈型Elman网络。本文利用牡丹江西海林小区锅炉房2000年11月～2001年4月的部分热网数据，对所建立的网络进行训练和检验，结果表明两处预报模型的均具有较好的动态跟踪能力和预报特性。而Elman网络在节点结构上比外时延反馈型BP网络更简单，在确定网络节点结构上更快捷，更具有实际推广和应用价值。
关键词 人工神经网络 供暖热网预测 外时延 内时延 反馈型BP网络 Elman网络
一些复杂的生产过程，如热网供热，由于其反应机理非常复杂，具有很强的非线性、大滞后、时变性和不确定性，难以建立被控对象的数学模型，至今仍很少实现闭环控制，只好有经验的操作人员进行调节。操作人员虽然没有被控对象的数学模型，但是由于他们比较熟悉供暖热网和设备，且在长期的现场工作中积累了丰富的操作经验，他们通过观察仪表指示的变化，如热网的从、回水温度、室外温度等参数，并且预估某些参数将要发生的变化，然后调整供热负荷，以保证热网供暖正常。这种人工控制方式一般也能达到较好的控制效果，但是由于操作人员的经验与能力的不同，或由于人的疲劳、责任心等原因，也时常会因操作不当造成热网供暖不正常，或在产生突发事件时，不能预测将会发展或延续扩大的严重故障，而引发更大的故障。
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