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| 专利/申请号： | CN202310173917.0 | 专利名称： | 基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法 |
| 申请日： | 2023-02-28 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G06N3/08 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-01-07 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN116227570B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 85 | 所属领域： | 网络传输专利转让搜索 |
摘 要：本发明提供了一种基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法，属于技术领域。解决了现有的预测方法中未考虑到历史输入数据的分布密度和聚类特性导致非线性系统输出的预测精度下降的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：构建超临界锅炉涡轮机组非线性系统；S2：利用DBSCAN聚类算法自动确定聚类数、局部线性子模型数和模糊规则数，并设计模糊规则；S3：构建循环模糊神经网络。本发明的有益效果是：本发明利用DBSCAN聚类算法自动确定模糊神经网络中最优模糊集数目，在降低计算复杂度的同时获得更高的系统建模预测精度，从而提高超临界锅炉涡轮机组输出的控制性能。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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