基于磷虾群算法的汽轮机热耗率建模应用
来源：动力工程学报杂志2016年第10期北京时间：
作者：牛培峰, 陈科, 马云鹏, 赵庆冲, 李国强,
摘要：为了准确建立汽轮机热耗率预测模型，以某热电厂600 MW超临界汽轮机组为研究对象，采用基于反向学习自适应的磷虾群算法（OAKH）和快速学习网（FLN）进行综合建模，并将该模型的预测结果与基本快速学习网、粒子群算法、生物地理学优化算法和磷虾群算法优化的快速学习网模型的预测结果进行比较.结果表明：OAKH算法能够更好地优化FLN模型参数，使所建立的FLN汽轮机热耗率预测模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力，能够准确、有效地预测热电厂的汽轮机热耗率.
关键词：汽轮机,热耗率,磷虾群算法,快速学习网,反向学习算法,
