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發電機的實時運行狀態直接關乎電站的安全穩定運行、電力質量和電力生產成本等重要的經濟效益指標。因此，對發電機組DSC信號進行趨勢預測，實時掌握機組的運行狀態，及時發覺設備的異常T況，具有重要的理論及現實意義。
針對神經網絡方法在發電機信號趨勢預測過程中如何合理選擇網絡輸入節點的問題，提出了一種基于最大相關和最小冗余（ mRMR）算法的神經網絡輸入信號選取準則。該方法研究了發電機分布式控制系統（DCS）監測數據的特點，采用了mRMR算法從原始特征集合巾選擇了與被描述對象具有最大相關性，且特征集元素間冗余量最小的特征子集作為網絡輸入，進而有效地提高了網絡模型對輸入輸出間非線性函數關系的擬合精度。研究結果表明，當對某電廠DCS信號進行分析時，與直接利用神經網絡進行趨勢預測的準確性相比，該方法預測準確性高、泛化能力好，具有良好的工程適用性。
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