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在分析锅炉燃烧经济性影响因素的基础上,应用主元分析方法精简建模变量数量,然后采用神经网络和现场数据建立锅炉相关过程模型,模型输出为表征锅炉燃烧工况的烟气含氧量等参数。仿真结果表明该模型具有较高的精度和一定的泛化能力。
基于神经网络的锅炉燃烧过程多参数软测量
【摘 要】
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在分析锅炉燃烧经济性影响因素的基础上,应用主元分析方法精简建模变量数量,然后采用神经网络和现场数据建立锅炉相关过程模型,模型输出为表征锅炉燃烧工况的烟气含氧量等参数。仿真结果表明该模型具有较高的精度和一定的泛化能力。
【机 构】
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华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制重点实验室
【出 处】
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计算机仿真
【发表日期】
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2013年10期
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