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针对传统BP算法存在易陷入局部极值点、收敛速度慢、泛化能力差等缺点，运用一种由遗传算法和BP神经网络相结合的方法对锅炉燃烧系统进行建模分析。通过与单纯用BP算法建模方法比较，这种方法能很好地克服用BP神经网络建模时的诸多缺点。模型已经由现场采集的锅炉数据验证，能够得到理想的效果．
锅炉燃烧系统的建模研究
【摘 要】
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针对传统BP算法存在易陷入局部极值点、收敛速度慢、泛化能力差等缺点，运用一种由遗传算法和BP神经网络相结合的方法对锅炉燃烧系统进行建模分析。通过与单纯用BP算法建模方法
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院
【出 处】
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沈阳理工大学学报
【发表日期】
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2011年5期
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