该方法是一种基于改进 BP 神经网络的电厂设备的状态监测方法。针对电厂设备状态的复杂性、设备种类的多样性和设备数据的实时性和复杂性，采用遗传算法对 BP 神经网络进行优化，减少计算时间，并提出了一种基于个体迁移-扩展机制的遗传算法（IM-EMGA），在保证收敛到全局最优解的同时加快了收敛速度，最后利用优化后的 BP 神经网络进行状态监控，从而能够及时发现故障发生的预兆，避免停机现象。该方法可广泛适用于电厂设
备的状态监测领域。同时，该方法也可广泛应用于即时性强、复杂性高的工厂设备状态监测领域。
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