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利用人工神经网络理论预测电站锅炉汞组分的释放
利用人工神经网络理论预测电站锅炉汞组分的释放
作者:
周波
杨宏旻
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
汞组分
电力锅炉
预测
人工神经网络
摘要:
对利用人工神经网络方法来预测电站锅炉在未知的燃烧或运行工况下烟气中汞组分进行了可行性评估.基于已掌握的三个电站锅炉现场测试的汞排放数据库,建立了一个三层误差反向传播神经网络模型用以对烟囱处汞排放的组分进行预测.全部预测过程包括:数据的采集整理、构建人工神经网络模型、训练过程和误差评估4部分.总共选取了59个煤样、灰样以及电站运行工况参数作为输入变量,利用部分实际汞排放测试数据来指导训练过程,其余的实测数据用来校验网络预测模型的准确性.结果表明,模型获得的预测精度对单质汞元素的均方根误差为0.8μg/Nm3,对全汞的均方根误差为0.9μg/Nm3.这样的误差在当考虑到现场采用半连续释放测量(SCEM)方法,由湿法测试模块所产生的峰值误差时是完全可以接受的.
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内容分析
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文献信息
篇名
利用人工神经网络理论预测电站锅炉汞组分的释放
来源期刊
东南大学学报(英文版)
学科
地球科学
关键词
汞组分
电力锅炉
预测
人工神经网络
年,卷(期)
2008,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
55-58
页数
4页
分类号
X51
字数
478字
语种
英文
DOI
10.3969/j.issn.1003-7985.2008.01.013
五维指标
传播情况
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节点文献
汞组分
电力锅炉
预测
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东南大学学报(英文版)
主办单位:
东南大学
出版周期:
季刊
ISSN:
1003-7985
CN:
32-1325/N
开本:
大16开
出版地:
南京四牌楼2号
邮发代号:
创刊时间:
1984
语种:
eng
出版文献量(篇)
2004
总下载数(次)
1
总被引数(次)
8843
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:
National Basic Research Program of China
官方网址:
http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:
农业
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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