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基于果蝇算法优化广义回归神经网络的凝汽器真空预测
标题：基于果蝇算法优化广义回归神经网络的凝汽器真空预测
摘要：凝汽器是电力厂中重要的设备之一，准确预测凝汽器的真空值对电力厂的安全运行和效率提升具有重要意义。传统的预测方法无法充分利用数据特征，因此本文提出了一种基于果蝇算法（fruitflyalgorithm）优化广义回归神经网络（GeneralizedRegressionNeuralNetwork，GRNN）的方法来预测凝汽器真空值。该方法通过果蝇算法对GRNN的参数进行优化，进一步提高了预测准确度和鲁棒性。实验结果表明，这种方法在凝汽器真空预测方面表现出了显著的优势。
1.引言
凝汽器的真空预测对电力厂的安全运行至关重要。准确预测凝汽器真空值可以帮助及时发现设备故障、提高能量利用效率和降低环境污染。然而，由于凝汽器真空值受到多种因素的影响，传统的预测方法无法全面利用数据特征，导致预测效果不佳。
2.相关工作
近年来，机器学习算法在真空预测中得到广泛应用。其中，神经网络由于其强大的非线性拟合能力而备受关注。广义回归神经网络（GRNN）是一种基于概率估计的神经网络模型，具有简单、高效和良好的泛化能力。
3.方法
本文提出一种基于果蝇算法优化GRNN的方法来预测凝汽器真空值。首先，收集和准备真空预测所需的数据集。然后，利用GRNN模型建立真空预测模型，并将果蝇算法应用于GRNN的参数优化。
果蝇算法是一种基于自然界果蝇搜索特性的全局优化算法。通过模拟果蝇在食物搜索过程中的行为，该算法可以有效地搜索最优解。将果蝇算法与GRNN相结合，可以优化GRNN的权重和偏差，进一步提高预测性能。
4.实验与结果
本文选择某电力厂的凝汽器真空数据集进行实验。将数据集分为训练集和测试集，并使用交叉验证方法来评估模型的准确性。
实验结果表明，与传统的GRNN方法相比，基于果蝇算法优化的GRNN在凝汽器真空预测方面表现出了显著的优势。该方法在准确度和鲁棒性方面都有明显的提升。
5.讨论与展望
本文提出的基于果蝇算法优化GRNN的方法在凝汽器真空预测中取得了较好的效果。然而，还有一些改进空间。例如，可以尝试将其他优化算法与GRNN相结合，进一步提高预测性能；可以收集更多凝汽器真空数据，并进行更全面的特征选择。
总结：本文提出了一种基于果蝇算法优化GRNN的方法来预测凝汽器真空值。实验结果表明，该方法在凝汽器真空预测方面表现出了显著的优势。这种方法可以为电力厂的安全运行和效率提升提供有力支持。
关键词：凝汽器真空预测；果蝇算法；广义回归神经网络；优化算法