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基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法

Name: 基于密度聚类和循环模糊神经网络的涡轮机组预测方法
Brand: 南通大学
SKU: 2023101739170
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310173917.0 📄 发布日：2026/10/16

著录项目信息

申请日

2023-02-28

公开号

CN116227570B

公开日

2025-01-07

申请人

南通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_08

IPC 分类号

G06N3_08 , G06F18_2321 , G06N3_043 , G06N3_044 , G06F30_27 ,

技术画像

所属领域

密度聚类密度聚类循环模糊神经网络时间序列预测

应用场景

涡轮机组预测, 工业设备故障预测, 预测性维护, 发电设备状态监测, 旋转机械健康管理

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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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116227570B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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