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摘要
为更好地实现机理模型与智能预测模型的优势互补，采用机理、BP神经网络和逐步聚类3种单一模型，分别构建了包括最优加权法、BP神经网络融合算法和多模式动态权重分配法在内的3套机理模型与融合算法相结合的智能融合模型。以辽宁某钢厂燃气轮机为研究对象，对比分析了3种智能融合模型与单一模型的仿真效果。结果表明：智能融合模型的仿真精度更高，均方根误差均在1%以内；当训练数据量较多时，智能融合模型中最优加权法的准确度比其他2种模型高，其决定系数高于0.97,平均误差为0.51%;融合算法在燃气轮机仿真模型构建的成功应用，为提高燃气轮机模型仿真精度和掌握变工况条件下的表现提供了很好的技术支持。
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单位环境科学与工程学院; 华北电力大学
